Một phương pháp nhận dạng phi tham số cho các hệ thống phi tuyến tính cao được trình bày có khả năng tái tạo các phi tuyến tính cơ bản mà không cần kiến ​​thức tiên nghiệm về các hàm phi tuyến tính mô tả. Phương pháp này dựa trên các thuật toán Bộ lọc Kalman phi tuyến tính sử dụng kỹ thuật tăng cường trạng thái nổi tiếng biến bộ lọc thành một bộ ước lượng trạng thái và tham số kép, trong đó một phần mở rộng hướng tới nhận dạng phi tham số được đề xuất trong công trình hiện tại.

Abstract:

A nonparametric identification method for highly nonlinear systems is presented that is able to reconstruct the underlying nonlinearities without a priori knowledge of the describing nonlinear functions. The approach is based on nonlinear Kalman Filter algorithms using the well-known state augmentation technique that turns the filter into a dual state and parameter estimator, of which an extension towards nonparametric identification is proposed in the present work.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Kenderi, Gábor
Thông tin nhan đề:	Nonparametric identification of nonlinear dynamic systems
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện tử - Viễn thông
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/54766
Mô tả vật lý:	194p.
Năm xuất bản:	2018