НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИСТЕМ КЛАССА ВИНЕРА И ГАММЕРШТЕЙНА | Научно-инновационный портал СФУ

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИСТЕМ КЛАССА ВИНЕРА И ГАММЕРШТЕЙНА

Перевод названия: NONPARAMETRIC ALGORITHMS OF WIENER AND HAMMERSTEIN TYPE SYSTEMS IDENTIFICATION

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2013

Ключевые слова: Nonparametric identification, a priori information, model of Wiener- Hammerstein type, непараметрическая идентификация, априорная информация, модель Винера и Гаммерштейна

Аннотация: Рассматривается задача идентификации нелинейных динамических процессов с использованием моделей Винера и Гаммерштейна. Структура модели линейной динамической части объекта неизвестна. Вид нелинейности предполагается известным с точностью до параметров. Приводится алгоритм для создания моделей таких систем. The problem of nonlinear dynamical systems of Wiener-Hammerstein type identification is considered. For the linear dynamic block the parametric structure of the model is unknown. The type of nonlinearity is assumed to be known with set of parameters. Presented algorithm allows to create the adequate in the sense of mean-square criterion models.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Системы управления и информационные технологии

Выпуск журнала: Т. 52, 2.1

Номера страниц: 133-137

ISSN журнала: 17295068

Место издания: Воронеж

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью Издательство Научная книга

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.