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Format
Description
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. This work was published by Saint Philip Street Press pursuant to a Creative Commons license permitting commercial use. All rights not granted by the work's license are retained by the author or authors.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 232
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9781013279300
- Date de parution :
- 09-10-20
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 216 mm x 280 mm
- Poids :
- 548 g
