文件名称：基于主成分分析和噪声估计的子空间识别新方法
文件大小：1.62MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-12 11:40:20
研究论文
本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和噪声估计的子空间识别新方法，用于多变量动态过程建模。 与基于带有工具变量的标准PCA的典型子空间识别方法相比，在所提出的方法中首先估算并自然消除了噪声项，然后使用PCA程序确定系统可观察性子空间并提取系统矩阵A，B，C和D来自估计的可观察性子空间。 为了与基于PCA的其他典型子空间识别方法进行比较，包括数值模拟和活性污泥过程基准模型，以证明该方法的优越性，并揭示某些基于PCA的子空间识别方法得出的B和D估计不满意的可能原因。 。