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DOI: 10.5445/KSP/1000085419
Veröffentlicht am 21.11.2018
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Nonparametric identification of nonlinear dynamic systems

Kenderi, Gábor

Abstract (englisch):
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.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technische Mechanik (ITM)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0834-2
ISSN: 1614-3914
URN: urn:nbn:de:0072-854195
KITopen ID: 1000085419
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XXVIII, 194 S.
Serie Schriftenreihe des Instituts für Technische Mechanik, Karlsruher Institut für Technologie ; 32
Abschlussart Dissertation
Prüfungsdaten 11.11.2016
Schlagworte nichtparametrische Identifikation, nichtlineare dynamische System, Kalman Filter, nonparametric identification, nonlinear dynamic system, Kalman Filter
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