[发明专利]一种子空间系统辨识方法及系统

说明书

本发明涉及一种子空间系统辨识方法系统，该方法包括：初始化四组输入输出数据矩阵，将第一输入数据矩阵和第一输出数据矩阵合并得第一中间变量矩阵；将第三输入数据矩阵和第三输出数据矩阵合并得第二中间变量矩阵；获得第二输出数据矩阵的行空间沿着第二输入数据矩阵的行空间投向第一中间变量矩阵的行空间的第一投影；获得第四输出数据矩阵的行空间沿着第四输入数据矩阵的行空间投向第二中间变量矩阵的行空间的第二投影；将第一投影划分列块并进行奇异值分解；将第一奇异值分解结果进行聚合；对聚合结果进行奇异值分解获得第二奇异值分解结果；对第二奇异值分解结果、第一投影和第二投影进行聚合获得系统状态空间模型。本发明提高了处理速度。

技术领域

本发明涉及系统辨识技术领域，特别是涉及一种子空间系统辨识方法及系统。

背景技术

系统辨识是利用测量数据进行动态系统数学建模的过程，建立的模型可用于系统分析、性能监控与诊断、预测、优化、以及系统的设计与控制。其中，子空间系统辨识综合系统理论、线性代数和统计学等方面思想，直接利用测量输入输出数据辨识系统数学模型。相对其他系统辨识方法，子空间系统辨识具备如下优点：不需要参数化、不需要迭代优化、算法仅依赖于奇异值分解等简单可靠的线性代数工具、直接估计状态空间模型。然而，目前子空间系统辨识直接基于大量数据，计算速度因此受到制约，不适合处理大规模或者有实时性约束条件的辨识任务。工作流则是云计算中的重要信息处理方式，将科学计算任务拆解为具有前后依赖关系的有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)结构，其中工作流节点代表粒度较小的子任务，边代表子任务间依赖关系。将各子任务按资源需求分配到云资源池的分布式计算节点中，从而提升科学计算任务的处理效率。当前的子空间系统辨识研究只考虑改进算法结构，提升算法性能，而处理速度还有待提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种子空间系统辨识方法及系统，提高了处理速度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种子空间系统辨识方法，包括：

采集被控系统的历史输入数据和历史输出数据；

根据所述历史输入数据和所述历史输出数据，初始化四组输入输出数据矩阵，第一组输入输出数据矩阵为第一输入数据Hankel矩阵和第一输出数据Hankel矩阵，第二组输入输出数据矩阵为第二输入数据Hankel矩阵和第二输出数据Hankel矩阵，第三组输入输出数据矩阵为第三输入数据Hankel矩阵和第三输出数据Hankel矩阵，第四组输入输出数据矩阵为第四输入数据Hankel矩阵和第四输出数据Hankel矩阵；第一组输入输出数据矩阵中的数据是第二组输入输出数据矩阵中的数据的早期数据，第三组输入输出数据矩阵中的数据是第四组输入输出数据矩阵中的数据的早期数据；

将所述第一输入数据Hankel矩阵和所述第一输出数据Hankel矩阵合并，获得第一中间变量矩阵；

将所述第三输入数据Hankel矩阵和所述第三输出数据Hankel矩阵合并，获得第二中间变量矩阵；

获得所述第二输出数据Hankel矩阵的行空间沿着所述第二输入数据Hankel矩阵的行空间投向所述第一中间变量矩阵的行空间的投影，定义为第一投影；

获得所述第四输出数据Hankel矩阵的行空间沿着所述第四输入数据Hankel矩阵的行空间投向所述第二中间变量矩阵的行空间的投影，定义为第二投影；

将所述第一投影按列分为col个矩阵块；col为偶数；

基于奇异值分解方法，对col个矩阵块按顺序进行处理，获得多个第一奇异值分解结果；

将获得的多个第一奇异值分解结果中每两个第一奇异值分解结果为一组进行聚合；

判断获得的聚合结果数量是否为1；

若获得的聚合结果数量为1，则输出聚合结果；