Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Идентификация систем

N.-Y.: Wiley, 2013. - 574p. Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains describes a comprehensive framework for the identification and analysis of nonlinear dynamic systems in the time, frequency, and spatio-temporal domains. This book is written with an emphasis on making the algorithms accessible so that they can be...
  • №1
  • 48,96 МБ
  • добавлен
  • изменен
Wiley, 2019. — 403 p. — ISBN 978-1-119-54636-8. This book is about constructing models from experimental data. It covers a range of topics, from statistical data prediction to Kalman filtering, from black-box model identification to parameter estimation, from spectral analysis to predictive control. Written for graduate students, this textbook offers an approach that has proven...
  • №2
  • 5,67 МБ
  • добавлен
  • изменен
Ser. Advances in Industrial Control. London: Springer, 2006. - 351 pp. На англ. яз. Булин Торстен. Практическая идентификация процессов типа "серого ящика". Автор - заслуженный профессор (Professor Emeritus) кафедры автоматического управления Королевского технологического института (KTH), Стокгольм. Книга состоит из трех частей. В первой части рассмотрены теоретические...
  • №3
  • 9,23 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
N.-Y., Springer, 2006. - 478p. Монография посвящена методам "слепой эквализации" сигналов и её использованию в задачах идентификации систем, и включает сведения из математики и теории обработки сигналов, описания алгоритмов слепой эквализации SISO и MIMO, их приложения, а также алгоритмов двумерной слепой эквализации и их приложений. Для изучающих теорию автоматического...
  • №4
  • 5,02 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer International Publishing Switzerland, 2016. — 426 p. — ISBN-10: 3319266829. Deals with a new kind of orthogonal function set Hybrid Functions HF. Uses HF for solving differential equations and for treating control system analysis and identification problems. Presents an analysis of different systems–-namely, time-invariant system, time-varying system, multiple delay...
  • №5
  • 9,41 МБ
  • добавлен
  • изменен
EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing, 2007. — 106 p. System identification is an important task in many application areas including, for example, telecommunications, control engineering, sensing, and acoustics. It would be widely accepted that the science for identification of stationary and dynamic systems is mature. However, several new applications have...
  • №6
  • 6,69 МБ
  • добавлен
  • изменен
London: Springer, 2002. — 318 p. Much has been written about the general difficulty of developing the models required for model-based control of processes whose dynamics exhibit signif­ icant nonlinearity (for further discussion and references, see Chapter 1). In fact, the development ofthese models stands as a significant practical imped­ iment to widespread industrial...
  • №7
  • 12,26 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer, 2008. — 429 p. System identification is an established field in the area of system analysis and control. It aims to determine particular models for dynamical systems based on observed inputs and outputs. Although dynamical systems in the physical world are naturally described in the continuous-time domain, most system identification schemes have been based on...
  • №8
  • 10,08 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer, 2013. — 100 p. — (Springer Briefs in Mathematics). Introduction and Overview. System Identification: Formulation. Large Deviations: An Introduction. LDP of System Identification under Independent and Identically Distributed Observation Noises. LDP of System Identification under Mixing Observation Noises. Applications to Battery Diagnosis. Battery Models. Joint Estimation...
  • №9
  • 1,69 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011. — 732 p. The book is dedicated as an introduction to system identification for undergraduate and graduate students of electrical and electronic engineering, mechanical and chemical engineering and computer science. It is also oriented towards practicing engineers in research and development, design and production. Preconditions are basic...
  • №10
  • 7,00 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
Cambridge University Press, Cambridge, 2004. — 352 p. — ISBN 0-511-03123-8. The control of vibrating systems is a significant issue in the design of aircraft, spacecraft, bridges, and high-rise buildings. This book discusses the control of vibrating systems, integrating structural dynamics, vibration analysis, modern control, and system identification. By integrating these...
  • №11
  • 1,90 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer, 2011. — 351 p. Learning from mistakes, that according to Karl Popper brings us closer to the truth and, if prediction errors are interpreted as mistakes, it is the basic principle underlying the majority of system identification methods. System identification aims at the construction of mathematical models from prior knowledge of the system under study and noisy time...
  • №12
  • 2,90 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer, Heidelberg, 1994. — 307 p. — ISBN 978-94-010-4444-8. Small noise is a good noise. In this work, we are interested in the problems of estimation theory concerned with observations of the diffusion-type process Xo = Xo, 0 ~ t ~ T, (0. 1) where W is a standard Wiener process and St(') is some nonanticipative smooth t function. By the observations X = {X , 0 ~ t ~ T} of this...
  • №13
  • 7,27 МБ
  • добавлен
  • изменен
Cambridge, MA; London: The MIT Press, 1983. - 529 pp. На англ. яз. Льюнг Л., Сёдерстрём Т. Теория и практика рекурсивной идентификации. Книга известных шведских специалистов в области идентификации систем управления. Содержание. Введение. Подходы к рекурсивной идентификации. Модели и методы: общая характеристика. Анализ. Выбор алгоритма. Реализация. Приложения рекурсивной...
  • №14
  • 4,11 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
Marvin L. SYSTEM IDENTIFICATION with MATLAB. Linear Models. - 2016 - 267p. In System Identification Toolbox software, MATLAB represents linear systems as model objects. Model objects are specialized data containers that encapsulate model data and other attributes in a structured way. Model objects allow you to manipulate linear systems as single entities rather than keeping track...
  • №15
  • 2,79 МБ
  • добавлен
  • изменен
Marvin L. System Identification with MATLAB. Non Linear Models, ODEs and Time Series. - 2016. - 207p. In System Identification Toolbox software, MATLAB represents linear systems as model objects. Model objects are specialized data containers that encapsulate model data and other attributes in a structured way. Model objects allow you to manipulate linear systems as single...
  • №16
  • 1,84 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer, Wien, 1988. — 577 p. — ISBN 978-3-211-82052-0. System identification is a powerful tool in Engineering. lts various methods in the frequency and in the time domain have been extensively discussed in earlier CISM courses. The aim of this course is to describe the state of the art in specific application areas, e.g. estimation of eigenquantities (in the airplane and...
  • №17
  • 32,73 МБ
  • добавлен
  • изменен
Academic Press, 1986, London. — ISBN 0-12-521730-7. — 310 p. This book gives a global picture of the current state of identification, from the reasons for mathematical modelling, through the theoretical underpinning, to details of a wide range of well-tried identification algorithms and their application. The limitations of present techniques and the practical constraints on their...
  • №18
  • 12,61 МБ
  • добавлен
  • изменен
Springer, 2007. — 232 p. — ISBN-10 0387263284; ISBN-13 978-0387263281. This book introduces engineers and researchers to the field of nonlinear adaptive system identification. It includes recent research results in the area of adaptive nonlinear system identification and presents simple, concise, easy-to-understand methods for identifying nonlinear systems. These methods use...
  • №19
  • 2,98 МБ
  • добавлен
  • изменен
New York: Springer, 2007. — 334 p. This book meets head-on the difficulty of making practical use of new systems theory, presenting a selection of varied applications together with relevant theory. It shows how workable identification and control solutions can be derived by adapting and extrapolating from the theory. Each chapter has a common structure: a brief presentation of...
  • №20
  • 6,62 МБ
  • добавлен
  • изменен
Wiley, 2012. — 277 p. — ISBN 978-0-470-93698-6. This book enables readers to understand system identification and linear system modeling through 100 practical exercises without requiring complex theoretical knowledge. The contents encompass state-of-the-art system identification methods, with both time and frequency domain system identification methods covered, including the pros...
  • №21
  • 9,76 МБ
  • добавлен
  • изменен
CRC Press, 2015. — 908 p. Master Techniques and Successfully Build Models Using a Single Resource Vital to all data-driven or measurement-based process operations, system identification is an interface that is based on observational science, and centers on developing mathematical models from observed data. Principles of System Identification: Theory and Practice is an...
  • №22
  • 8,34 МБ
  • добавлен
  • изменен
Cambridge: Cambridge University Press, 2007. — 422 p. Filtering and system identification are powerful techniques for building models of complex systems. This book discusses the design of reliable numerical methods to retrieve missing information in models derived using these techniques. Emphasis is on the least squares approach as applied to the linear state-space model, and...
  • №23
  • 1,96 МБ
  • добавлен
  • изменен
Elsevier Science & Technology Books, 2001. - 352 p. Systems and control theory has experienced significant development in the past few decades. New techniques have emerged which hold enormous potential for industrial applications, and which have therefore also attracted much interest from academic researchers. However, the impact of these developments on the process industries...
  • №24
  • 13,20 МБ
  • добавлен
  • изменен
Пермь : Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 2013. — 202 с. — ISBN 978-5-398-01137-1. В учебном пособии рассмотрены основные принципы проектирования управляющих систем реального времени с использованием идентификационных моделей; основные положения теории идентификации систем: структурная и параметрическая идентификация; линейный регрессионный...
  • №25
  • 7,12 МБ
  • добавлен
  • изменен
Перевод с англ. В. А. Васильева, В. И. Лопатима. — Под ред. Е. И. Кринецкого. — М.: Мир, 1979. — 302 с. В этой небольшой по объему книге, выдержавшей в США два авторских издания (Daniel Graupe), рассмотрен широкий круг вопросов идентификации систем. Описаны различные методы идентификации: классические, регрессионные, основанные на методах стохастической аппроксимации,...
  • №26
  • 43,84 МБ
  • добавлен
  • изменен
Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2009. — 192 с. Излагаются теоретические и прикладные аспекты проблемы активной параметрической идентификации многомерных стохастических линейных дискретных и непрерывно-дискретных систем, описываемых моделями в пространстве состояний. Рассматривается наиболее общий характер вхождения неизвестных параметров: в матрицы состояния, управления, возмущения,...
  • №27
  • 6,75 МБ
  • добавлен
  • изменен
Учебное пособие. — Самара: Самар. гос. техн. ун-т., 2009. — 136 с. Предисловие Основные сведения об идентификации Основные понятия теории идентификации Постановка задачи идентификации Классификация методов идентификации Математические модели систем Классификация моделей объектов управления Статические модели Линейные динамические непрерывные параметрические модели...
  • №28
  • 1,13 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
Монография. Saarbrucken, Palmarium Academic Publishing. 2014. 117 c. Рассмотрены вопросы структурной идентификации статических объектов в условиях неопределенности на основе анализа статических структур. Введено понятие поля структур на множестве секущих и показана возможность его применения для решения задач оценки структуры. Структурная идентификация сведена к разработке...
  • №29
  • 9,27 МБ
  • добавлен
  • изменен
Учебное пособие. — Воронеж: OOO РИТМ, 2017. — 96 с. Дается изложение методов построения адаптивных наблюдателей для различного класса нелинейных динамических систем. Синтез адаптивных наблюдателей в условиях неопределенности основан на анализе специального класса структур, позволяющих получить дополнительную информацию о свойствах системы. Исследована устойчивость адаптивных...
  • №30
  • 786,17 КБ
  • добавлен
  • изменен
Учебное пособие. — Томск: Томский политехнический университет, 2010. — 163 с. В пособии рассмотрены различные формы математических моделей, методы идентификации объектов управления в статике и динамике. Изложены основы регрессионного анализа и планирования эксперимента. Отдельный раздел посвящен аспектам диагностики технических систем. Приведены примеры решения задач...
  • №31
  • 2,00 МБ
  • добавлен
  • изменен
М.: Горячая линия - Телеком, 2003. — 205 с. Рассмотрены вопросы теории и практики применения интеллектуальных технологий в современных информационных системах. Большое внимание уделено прикладным вопросам реализации интеллектуальных технологий (нечеткая математика и нейронные сети) на современней вычислительной технике, решению задач идентификации и прогнозирования в условиях...
  • №32
  • 4,59 МБ
  • добавлен
  • изменен
Вінниця: ВНТУ, 2010. — 260 с. Навчальний посібник присвячено викладенню математичних методів ідентифікації динамічних систем, як лінійних так і нелінійних, як безперервних, так і дискретних, як в часовому просторі, так і на комплексній площині, як в детермінованому, так і в стохастичному варіантах, як з врахуванням зосереджених, так і розподілених параметрів, але за умови, що ці...
  • №33
  • 2,50 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
Учебное пособие. — М.: Московский государственный университет печати (МГУП), 2010. — 100 с. — ISBN 978–5–8122–1081–6. Учебное пособие содержит изложение качественной теории нелинейной динамики и ее приложения для идентификации нелинейных динамических систем. Во введении проведен обзор методов идентификации. В первой главе приведены современные методы нелинейной динамики —...
  • №34
  • 1,60 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
М.: Энергоиздат, 1982. — 272 с.: ил. — (Применение вычислительных машин в исследованиях и управлении производством). Приведены описания и дан анализ методов оперативной идентификации - методов накопления, обновления и переработки поступающей от объекта апостериорной информации с целью получеиия необходимой для управления текущей математической модели. Основное внимание...
  • №35
  • 5,30 МБ
  • добавлен
  • изменен
Минск: Белорусская наука, 2016.— 140 c. Представлены многомерные методы идентификации нелинейных динамических объектов (НДО) с использованием операторов Гаммерштейна, Винера и рядов Пикара. Предложены: способ определения функции степени нелинейности НДО; обобщенные методы идентификации НДО с использованием формально введенной частотной характеристики, а также метод, в котором,...
  • №36
  • 1,02 МБ
  • добавлен
  • изменен
Монография. Авторы: Наум Самойлович Райбман, Валерий Владимирович Капитоненко, Феликс Арамович Овсепян, Петер Варлаки. — М.: Наука, 1981. — 336 с. — (Теоретические основы технической кибернетики). В книге впервые систематически излагаются дисперсионные методы идентификации нелинейных объектов, т. е. построения их моделей по результатам наблюдений за входными и выходными сигналами....
  • №37
  • 14,58 МБ
  • добавлен
  • изменен
Учебное пособие. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. — 211 с. : ил. В учебном пособии рассматриваются модели детерминированных и стохастических объектов, анализируются основные методы их идентификации, показаны особенности применения временных, частотных, стохастических непараметрических и параметрических методов, спектральных методов и методов полиномиальной идентификации...
  • №38
  • 1,54 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
Учебное пособие. — Томск: ТПУ, 2011. — 198 с. В пособии излагаются основы теории интегрированных систем идентификации с учетом дополнительной априорной информации, накопленного опыта и знаний. Приводятся примеры решения задач прогнозирования добычи нефти, оценки извлекаемых запасов месторождений углеводородов, идентификации и интерпретации результатов гидродинамических...
  • №39
  • 2,59 МБ
  • добавлен
  • изменен
М.: Энергоатомиздат, 1987. — 200 с. Рассмотрены инженерные методы проектирования с идентификаторами в контуре систем управления промышленными объектами. Приведены математические модели объектов управления и эффективные для практики методы восстановления структур этих моделей. Разобраны вопросы оптимального планирования натурных испытаний управляемых объектов и автоматизации...
  • №40
  • 8,58 МБ
  • добавлен
  • изменен
М.: Наука. Физматлит, 1995. — 336 с. Излагается информационная теория идентификации, позволяющая учитывать априорную информацию о структуре динамических объектов, помехах, области принадлежности неизвестных параметров объекта. Определяются оптимальные настраиваемые модели, оптимальные и оптимальные на классе критерии качества идентификации, оптимальные и оптимальные на классе...
  • №41
  • 25,08 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • изменен
В этом разделе нет файлов.

Комментарии

В этом разделе нет комментариев.