递推正交分解闭环辨识方法在陀螺仪中的应用

"基于正交分解的递推子空间闭环辨识方法是一种在线辨识闭环系统的方法，旨在提高辨识效率和准确性。该方法通过构建确定-随机模型，结合GIVENS变换进行递推QR分解，以及引入遗忘因子的辨识算法来减少计算量。在实际应用中，对某型号陀螺仪闭环系统的实验结果显示，RORT方法的辨识拟合度超过91%，证明了其在实时监测闭环系统模型参数方面的有效性。" 正文: 在控制系统领域，闭环辨识是理解和优化系统性能的关键步骤。传统的辨识方法往往在开环状态下进行，但在实际工程应用中，闭环系统由于其反馈机制，其行为和开环系统有很大差异。因此，发展有效的闭环辨识技术显得尤为重要。"基于正交分解的递推子空间闭环辨识方法"就是一种解决这一问题的创新方法。 首先，该方法的核心在于正交分解。正交分解是线性代数中的一个重要工具，它可以通过将矩阵分解为一系列正交矩阵，简化复杂的矩阵运算。在辨识过程中，正交分解被用来处理闭环系统状态空间模型的数据间投影关系。通过GIVENS变换，可以实现投影向量的递推QR分解，这不仅简化了计算过程，也提高了计算效率。 其次，为了适应动态变化的系统，该方法引入了带遗忘因子的辨识算法。遗忘因子是一种权衡历史数据和新数据影响的技术，它使得系统能够适应环境的变化，不断更新模型参数，而不会过度依赖早期的数据。在广义能观测矩阵的递推更新中，遗忘因子起到了关键作用，有效减少了QR分解和SVD（奇异值分解）的计算量，这对于实时在线辨识来说至关重要。 最后，该方法在某型号陀螺仪闭环系统上进行了实验验证。陀螺仪是惯性导航系统的重要组成部分，其闭环控制对于稳定性和精度有着高要求。实验结果表明，采用RORT方法进行辨识，系统拟合度超过了91%，这意味着模型对实际系统行为的描述非常准确，能够有效地在线监测陀螺仪闭环系统的模型参数，从而为系统的故障诊断、性能优化和控制策略设计提供有力支持。 "基于正交分解的递推子空间闭环辨识方法"是闭环系统辨识的一个重要进展，它结合了正交分解的高效性和遗忘因子的适应性，为实时在线辨识提供了新的思路。这一方法对于其他需要闭环辨识的领域，如航空航天、电力系统、自动化生产线等，都有潜在的应用价值，有望推动相关领域的技术进步。