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System identification beyond the Nyquist frequency: A kernel-regularized approach
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AI
DOI：10.1016/j.conengprac.2025.106425.png)
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摘要
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包含采样间行为的模型对于具有慢速输出的系统的控制设计至关重要。本文旨在开发一种系统辨识技术，用于仅具有慢速输出测量的系统的快速模型，例如视觉在环系统。在本文中，通过最小二乘准则辨识快速模型来估计采样间响应，并确定这些模型的局限性。此外，开发了一种超越这些局限性的方法，能够通过正则化最小二乘估计来估计任意阶的唯一快速模型。所开发的方法利用快速输入和慢速输出测量，并在单次辨识实验中准确辨识快速模型。最后，针对原型晶圆台进行的仿真和实验验证证明了该框架的有效性。
Keyword:
System identification
Kernel-regularized estimation
Multirate
Sampled-data systems
Frequency response functions
期刊
IF:
4.6
论文数:
5.7K
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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