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Identification of a linear parameter varying system based on Meixner-like model

机译:基于Meixner样模型的线性参数变化系统的识别

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摘要

In this article, the Meixner-like model is used to represent the linear discrete-time system in comparison with the Laguerre model. Furthermore, we propose from input/output measurements a new recursive representation of the Meixner-like model. However, a significant approximation of this model is subject to an optimal choice of Meixner-like parameters: pole, order of generalization and Fourier coefficients. The present research yields a series of computational experiments, through a simulation example of a linear parameter varying (LPV) system. This study tests this approach, verifies the theoretical results and points out the positive outcomes of using the Meixner-like model in comparison with the Laguerre model.
机译:本文用类Meixner模型来表示线性离散时间系统,并与Laguerre模型进行了比较。此外,我们从输入/输出测量中提出了一种新的类Meixner模型的递归表示。然而,该模型的一个重要近似值取决于类Meixner参数的最佳选择:极点、泛化阶和傅里叶系数。本文通过一个线性参数变化(LPV)系统的仿真实例,进行了一系列的计算实验。本研究检验了这种方法,验证了理论结果,并指出了使用Meixner-like模型与Laguerre模型进行比较的积极结果。

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