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Robust system identification from weighted impulse response data and worst-case error bounds

IEE PROCEEDINGS-CONTROL THEORY AND APPLICATIONS 1997年第1期144卷 67-72页

作者： Babu, M Eswaran, C Laboratory of Chromatography DEPg.Fac.Quimica Universidad Nacional Autonoma de Mexico Circuito interior Cd Universitaria/CP 04510 Mexico D.F.Mexico

The paper describes the problem of identification of a linear discrete-time system in l(1), from noisy impulse response data of the system. Many tuned algorithms using window functions are proposed in the literature for the problem of H-infinity identification. The study concerns the use of suitable window functions and tuned and untuned algorithms for the problem of identification in l(1). The properties of window functions suitable for l(1) identification are analysed and it is shown that the use of a parameterised exponential window function leads to a convergent worst-case error. The optimal value of the window parameter which results in the least worst-case model error is given in terms of the a priori assumptions on the system and the noise. The tuned algorithm using the optimal parameter is proved to be robustly convergent.

关键词： linear discrete-time system noisy impulse response tuned/untuned algorithms window functions

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