【摘 要】
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针对不稳定系统难以辨识的问题，提出一种适用于不稳定连续系统辨识的滤波约分法。该方法利用动态约分技术将不稳定系统转化为稳定系统，避免了直接利用输出误差模型辨识时的失效
【基金项目】
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上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目（编号16111106300）
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针对不稳定系统难以辨识的问题，提出一种适用于不稳定连续系统辨识的滤波约分法。该方法利用动态约分技术将不稳定系统转化为稳定系统，避免了直接利用输出误差模型辨识时的失效问题。为克服传统辨识优化方法的非线性搜索能力不足缺陷，应用了粒子群优化（PSO）算法在参数空间进行高效并行地搜索来获得模型的最佳参数值。仿真实例的验证结果表明，与直接法相比滤波约分法对不稳定系统的辨识具有较高的模型辨识精度，但滤波器参数的选择需在恰当的范围内。
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