Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "system Wienera" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Recursive Identification of Wiener Systems
Autorzy:
Greblicki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908066.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system Wienera
metoda nieparametryczna
Wiener system
system identification
recursive identification
nonparametric identification
Opis:
A Wiener system, i.e. a cascade system consisting of a linear dynamic subsystem and a nonlinear memoryless subsystem is identified. The a priori information is nonparametric, i.e. neither the functional form of the nonlinear characteristic nor the order of the dynamic part are known. Both the input signal and the disturbance are Gaussian white random processes. Recursive algorithms to estimate the nonlinear characteristic are proposed and their convergence is shown. Results of numerical simulation are also given. A known algorithm recovering the impulse response of the dynamic part is presented in a recursive form.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2001, 11, 4; 977-991
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nonparametric instrumental variables for identification of block-oriented systems
Autorzy:
Mzyk, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330283.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system identification
instrumental variables
NARMAX system
Hammerstein system
Wiener system
Lur'e system
nonparametric method
identyfikacja systemu
zmienna instrumentalna
system Hammersteina
system Wienera
metoda nieparametryczna
Opis:
A combined, parametric-nonparametric identification algorithm for a special case of NARMAX systems is proposed. The parameters of individual blocks are aggregated in one matrix (including mixed products of parameters). The matrix is estimated by an instrumental variables technique with the instruments generated by a nonparametric kernel method. Finally, the result is decomposed to obtain parameters of the system elements. The consistency of the proposed estimate is proved and the rate of convergence is analyzed. Also, the form of optimal instrumental variables is established and the method of their approximate generation is proposed. The idea of nonparametric generation of instrumental variables guarantees that the I.V. estimate is well defined, improves the behaviour of the least-squares method and allows reducing the estimation error. The method is simple in implementation and robust to the correlated noise.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 3; 521-537
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja złożonego układu napędowego jako systemu Wienera
Identification of the complex drive system as a Wiener system
Autorzy:
Lis, J.
Orłowska-Kowalska, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320339.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
układ dwumasowy
identyfikacja parametryczna
identyfikacja nieparametryczna
system Wienera
metoda zmiennych instrumentalnych
estymator regresji jądrowej
two-mass system
parametric identification
nonparametric identification
Wiener system
instrumental variables estimate
kernel regression estimate
Opis:
Artykuł dotyczy identyfikacji części mechanicznej napędu dwumasowego z silnikiem indukcyjnym. W procesie identyfikacji uwzględniono występowanie w układzie trudno modelowanych zjawisk nieliniowych, takich jak luzy i tarcie suche, co spowodowało, że realizowano identyfikację nieliniowego obiektu dynamicznego. W niniejszej pracy zaproponowano identyfikację według koncepcji systemów blokowo zorientowanych, przy zastosowaniu systemu Wienera. Liniowy podsystem dynamiczny układu napędowego identyfikowano parametrycznie, za pomocą metody zmiennych instrumentalnych, natomiast trudno modelowalne nieliniowości identyfikowano nieparametrycznie, przy zastosowaniu estymatora regresji jądrowej. W procesie identyfikacji zastosowano metodę odsprzęgania podsystemu liniowego i nieliniowego, wykorzystującą właściwości pobudzenia typu PRBS.
The paper deals with the identification of the mechanical part of a two-mass drive system. The system nonlinearities were taken into account and thus the dynamical nonlinear system was identified. The identification approach took advantage of the block oriented systems theory. A block oriented Wiener system was used, which consists of the dynamic linear subsystem and the static nonlinear subsystem, connected in series. Both parametric and non-parametric identification algorithms were applied to solve the problem of Wiener system identification. The static nonlinearity was identified nonparametrically by means of the kernel regression estimate, while the dynamic linear subsystem was identified parametrically by means of the instrumental variables estimate. The method for decoupling the systems nonlinearities using the PRBS input was also applied to the identification procedure. Good results have been obtained.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2006, 25, 2; 172-176
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies