一种新的基于遗忘因子的递推子空间辨识算法

针对工业系统中广泛存在的时变特性,提出一种新的递推子空间辨识算法,实现对系统状态空间模型的在线递推估计.为更好地跟踪系统时变特性,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,以提高递推算法的收敛速度;针对算法中奇异值分解的求解问题,将梯度型算法引入基于遗忘因子的状态子空间跟踪中,实现对广义能观测矩阵的估计,避免了子空间近似带来的估计有偏性;该算法计算简单有效,且对初值具有更高的鲁棒性;最后给出该递推算法的性能分析,理论证明其收敛性,并通过仿真实例验证算法的有效性.