Identification of multivariable linear systems by fitting frequency responses based on temporal responses to the unit step
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Abstract
This work presents a method to identify multivariable linear models in the frequency domain based on unit step responses and the optimal tuning of their measured frequency responses. Transfer function matrix polynomials coefficients are analytically computed to minimize a cost function based on a square norm. Better model tunings can be obtained by using this new method in terms of both frequency and steady-state time responses. Three numerical examples are used to evidence some relative advantages of the proposed method.
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