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Enregistrement W2061628238 · doi:10.1109/icca.2009.5410381

Identification of a linear model for nonlinear systems

2009· article· en· W2061628238 sur OpenAlexafffund
Jiong Tang, R. Doraiswami, Chris Diduch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNonlinear systemControl theory (sociology)HarmonicsLinear systemCascadeNonlinear system identificationNonlinear controlSystem identificationOperating pointComputer scienceSIGNAL (programming language)MathematicsMathematical analysisPhysicsControl (management)EngineeringVoltageData modelingElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is shown that the output of a certain class of nonlinear dynamic systems can match arbitrarily close the output of a linear dynamic system if the spectral content of the probing input is the same as that of the output of the nonlinear system. The class of nonlinear systems with cascade or feedback combination of static nonlinear elements and a linear dynamic system is considered. If the static nonlinearity is odd symmetric, and the input signal is periodic, persistently exciting with only odd harmonics then it is shown that an arbitrarily close match between the output of the linear system and the nonlinear system may be achieved. The proposed method differs from the traditional linear approximation model in that it captures the behavior of the nonlinear system over a larger region of the operating point. The proposed scheme is verified on simulated nonlinear systems, and tested on a physical system, and finds application in system identification for control design, fault diagnosis, and analysis of the behavior of the nonlinear system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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