基于辅助变量的压缩采样匹配追踪闭环系统辨识方法研究

基于辅助变量的压缩采样匹配追踪闭环系统辨识方法 该方法是针对闭环系统中被控对象和反馈通道均具有未知时滞的问题所提出的解决方案。闭环系统是指系统的输出反馈到输入端，以便实现系统的自适应控制和优化。闭环系统的辨识是指通过对系统的输入和输出数据进行分析，以估计系统的参数和时滞。 基于辅助变量的压缩采样匹配追踪算法是该方法的核心部分。该算法通过引入辅助变量，来改进压缩采样匹配追踪算法的性能。辅助变量法是一种广泛应用于系统辨识和控制的方法，该方法可以将系统的参数和时滞估计问题转化为一个稀疏优化问题。 在该方法中，首先使用辅助变量法对压缩采样匹配追踪算法进行改进，以获得过参数化辨识模型稀疏参数向量的估计。然后，根据稀疏向量的结构，得到前向通道的参数估计和时滞估计。最后，根据模型等价原理，获得反馈通道的参数估计。 该方法的优点是可以快速地估计闭环系统的参数和时滞，且仅需少量的迭代即可获得有效的估计结果。该方法可以广泛应用于各类闭环系统的辨识和控制问题，例如过程控制、机器人控制、自动驾驶等领域。 压缩采样匹配追踪算法是一种广泛应用于信号处理和系统辨识的方法，该方法可以对信号进行压缩采样，并对采样后的信号进行匹配追踪，以估计信号的参数和时滞。该算法的优点是可以对信号进行实时处理，并且可以对信号的参数和时滞进行快速估计。 稀疏向量是一种数学概念，指的是向量中的大多数元素都是零，只有少数元素是非零的。稀疏向量在系统辨识和控制领域中有重要应用，可以用来表示系统的参数和时滞。 模型等价原理是指在系统辨识和控制领域中，一个系统可以被表示为多个等价的模型，每个模型都可以用来描述系统的行为。模型等价原理可以用来解决系统辨识和控制问题，例如系统参数估计、时滞估计和控制器设计等。 基于辅助变量的压缩采样匹配追踪闭环系统辨识方法是一种高效的解决方案，可以快速地估计闭环系统的参数和时滞。该方法可以广泛应用于各类闭环系统的辨识和控制问题，例如过程控制、机器人控制、自动驾驶等领域。