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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Identification of the Active Vibration Control Systems—The Bases

verfasst von : Ioan Doré Landau, Tudor-Bogdan Airimitoaie, Abraham Castellanos-Silva, Aurelian Constantinescu

Erschienen in: Adaptive and Robust Active Vibration Control

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter, the basic principles of identification of dynamic systems from input–output data are reviewed. The various steps of the system identification procedure are emphasized. Algorithms which were successfully used for identification of active vibration control systems are presented.

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Fußnoten
1
Linear feedback regulator design will require also the model of the disturbance. Linear feedforward compensator design will require in addition a model of the primary path. Design of adaptive regulators or of feedforward compensators require only the model of the secondary path.
 
2
The parameter estimation error induced by the measurement noise is called “bias”.
 
4
Functions prbs.m and prbs.c available on the websites: http://​www.​landau-adaptivecontrol.​org and http://​www.​gipsa-lab.​grenoble-inp.​fr/​ ioandore.​landau/​identificationan​dcontrol/​ allow to generate PRBS of various lengths and magnitudes.
 
5
Routines corresponding to this method in MATLAB (estorderiv.m) and Scilab (estorderiv.sci) can be downloaded from the websites: http://​www.​landau-adaptivecontrol.​org and http://​www.​gipsa-lab.​grenoble-inp.​fr/​ ioandore.​landau/​identificationan​dcontrol/​.
 
7
The interactive stand alone software iReg (http://​tudor-bogdan.​airimitoaie.​name/​ireg.​html) provides parameter estimations algorithms for all the mentioned “plant \(+\) noise” structures as well as an automated identification procedure covering all the stages of system identification. It has been extensively used for identification of active vibration control systems.
 
8
Routines corresponding to this validation method in MATLAB and Scilab can be downloaded from the websites: http://​www.​landau-adaptivecontrol.​org and http://​www.​gipsa-lab.​grenoble-inp.​fr/​ ioandore.​landau/​identificationan​dcontrol/​.
 
9
Conversely, for Gaussian data, uncorrelation implies independence. In this case, \(RN(i)=0, i \ge 1\) implies independence between \(\varepsilon (t), \varepsilon (t-1) \ldots ,\) i.e., the sequence of residuals \(\{ \varepsilon (t) \}\) is a Gaussian white noise.
 
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Landau I, Zito G (2005) Digital control systems - design, identification and implementation. Springer, London Landau I, Zito G (2005) Digital control systems - design, identification and implementation. Springer, London
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Zurück zum Zitat Ljung L, Söderström T (1983) Theory and practice of recursive identification. The MIT Press, CambridgeMATH Ljung L, Söderström T (1983) Theory and practice of recursive identification. The MIT Press, CambridgeMATH
3.
Zurück zum Zitat Ljung L (1999) System identification - theory for the user, 2nd edn. Prentice Hall, Englewood CliffsMATH Ljung L (1999) System identification - theory for the user, 2nd edn. Prentice Hall, Englewood CliffsMATH
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Zurück zum Zitat Soderstrom, T., Stoica, P.: System Identification. Prentice Hall (1989) Soderstrom, T., Stoica, P.: System Identification. Prentice Hall (1989)
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Zurück zum Zitat Landau ID, Lozano R, M’Saad M, Karimi A (2011) Adaptive control, 2nd edn. Springer, LondonCrossRefMATH Landau ID, Lozano R, M’Saad M, Karimi A (2011) Adaptive control, 2nd edn. Springer, LondonCrossRefMATH
Metadaten
Titel
Identification of the Active Vibration Control Systems—The Bases
verfasst von
Ioan Doré Landau
Tudor-Bogdan Airimitoaie
Abraham Castellanos-Silva
Aurelian Constantinescu
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-41450-8_5