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Identification of general time-varying systems

Hu, Han

Abstract: This thesis investigates the identification of general time-variant systems using Hilbert-Huang transform (HHT) and Bayesian inference. An HHT-based method is extended for general time variant systems. It is then combined with a Bayesian inference based method to obtain the distributions of system parameters. Another Bayesian inference based method is proposed using intrinsic mode functions to formulate the likelihood function. Numerical simulation results demonstrate the proposed methods.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technische Mechanik (ITM)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator DOI(KIT): 10.5445/IR/1000065812
URN: urn:nbn:de:swb:90-658120
KITopen ID: 1000065812
Verlag Karlsruhe
Umfang XXX, 201 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Technische Mechanik (ITM)
Prüfungsdaten 08.02.2017
Referent/Betreuer Prof. C. Proppe
Bemerkung zur Veröffentlichung Lizenz: Dieses Werk ist lizenziert unter CC BY-SA 3.0 DE
Schlagworte Linear time-varying systems, weakly nonlinear time-varying systems, Hilbert-Huang transform, empirical mode decomposition, intrinsic mode function, Bayesian model updating and model class selection
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