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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.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000085419
Veröffentlicht am 21.11.2018
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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: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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