连续时间传递函数的赋值化指数积分变换逼近辨识

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通过将常规的复域Laplace变换直接化简为实域上的指数积分变换,提出了连续时间传递函数辨识的赋值化指数积分变换逼近(AVE)方法.其主要特征是以采样序列为基础先行沿时间轴构造不同赋值下系统变量的指数积分变换(EIT)逼近,继而沿指数变量方向实现模型参数估计的二维化在线递推计算.文中分析了有限EIT逼近的渐近收敛性和时间连续化逼近的代数精度,以及具有一定噪声抑制能力的指数因子赋值条件.在一致激励和有界响应前提下,通过相对复杂而苛刻的仿真算例,充分验证了AVE方法对各种典型工况的有效性,清晰表明了它对于最小
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