Добірка наукової літератури з теми "Dynamic system identification"
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Статті в журналах з теми "Dynamic system identification"
Hollowell, William T., Walter D. Pilkey, and Edwin M. Sieveka. "System identification of dynamic structures." Finite Elements in Analysis and Design 4, no. 1 (June 1988): 65–77. http://dx.doi.org/10.1016/0168-874x(88)90024-8.
Повний текст джерелаDenno, Peter, Charles Dickerson, and Jennifer Anne Harding. "Dynamic production system identification for smart manufacturing systems." Journal of Manufacturing Systems 48 (July 2018): 192–203. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.04.006.
Повний текст джерелаAlci, Musa. "New dynamic fuzzy structure and dynamic system identification." Soft Computing 10, no. 2 (April 13, 2005): 87–93. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-004-0428-x.
Повний текст джерелаFang, Pan, Liming Dai, Yongjun Hou, Mingjun Du, and Wang Luyou. "The Study of Identification Method for Dynamic Behavior of High-Dimensional Nonlinear System." Shock and Vibration 2019 (March 7, 2019): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3497410.
Повний текст джерелаGreblicki, W., and M. Pawlak. "Dynamic system identification with order statistics." IEEE Transactions on Information Theory 40, no. 5 (1994): 1474–89. http://dx.doi.org/10.1109/18.333862.
Повний текст джерелаYamada, T., and T. Yabuta. "Dynamic system identification using neural networks." IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 23, no. 1 (1993): 204–11. http://dx.doi.org/10.1109/21.214778.
Повний текст джерелаHeij, C., and W. Scherrer. "System Identification by Dynamic Factor Models." SIAM Journal on Control and Optimization 35, no. 6 (November 1997): 1924–51. http://dx.doi.org/10.1137/s0363012995282127.
Повний текст джерелаRoberts, D. E., and N. C. Hay. "Dynamic response simulation through system identification." Journal of Sound and Vibration 295, no. 3-5 (August 2006): 1017–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.jsv.2006.02.004.
Повний текст джерелаKong, Mingfang, Bingzhen Chen, Xiaorong He, and Shanying Hu. "Gross error identification for dynamic system." Computers & Chemical Engineering 29, no. 1 (December 2004): 191–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2004.07.008.
Повний текст джерелаErgon, Rolf. "Dynamic system multivariate calibration by system identification methods." Modeling, Identification and Control: A Norwegian Research Bulletin 19, no. 2 (1998): 77–97. http://dx.doi.org/10.4173/mic.1998.2.2.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Dynamic system identification"
Wester, Stefan. "Dynamic system identification of a strainfield." Thesis, KTH, Reglerteknik, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-105153.
Повний текст джерелаDeng, Chuang. "System identification in dynamic positron emission tomography /." View abstract or full-text, 2008. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?ECED%202008%20DENG.
Повний текст джерелаSinghavilai, Thamvarit. "Identification of electric power system dynamic equivalent." Thesis, University of Strathclyde, 2011. http://oleg.lib.strath.ac.uk:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=15647.
Повний текст джерелаPeng, Tian. "Structural system identification by dynamic observability technique." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2021. http://hdl.handle.net/10803/672173.
Повний текст джерелаLa identificación del sistema estructural puede clasificarse como estático y dinámico según el tipo de excitación. Recientemente, se ha propuesto y analizado SSI mediante el Método de Observabilidad (OM) utilizando medidas experimentales de pruebas estáticas para abordar la observabilidad de los parámetros estimados. Este enfoque matemático se ha utilizado en otros campos como la hidráulica, la electricidad y las redes de energía o transporte. Por lo general, el comportamiento de las estructuras de ingeniería se puede identificar de acuerdo con características dinámicas como formas modales, frecuencias naturales y amortiguamiento. Sin embargo, hasta la fecha, no se han propuesto análisis de SSI por el método de observabilidad utilizando información dinámica. Esta tesis desarrolla el Método de Observabilidad Dinámico usando masas, frecuencias propias y modos de vibración para identificar los parámetros mecánicos de los elementos de una estructura. A tal fin, se desarrollan tres líneas de trabajo. En primer lugar, se propone la primera aplicación de técnicas de observabilidad restringida para la estimación paramétrica de estructuras utilizando información dinámica como frecuencias y modos de vibración. Se introducen nuevos algoritmos basados en la ecuación dinámica de valores propios. Se utilizan dos ejemplos paso a paso para ilustrar su l funcionamiento. Se obtienen con éxito expresiones paramétricas para las variables observadas, lo que permite estudiar la sensibilidad de cada una de las variables en el problema y la distribución del error, lo cual es una ventaja respecto a las técnicas SSI no paramétricas. Para la validación de esta nueva aplicación se utiliza una estructura compleja, cuyas propiedades estructurales se pueden obtener satisfactoriamente en el análisis total o local, y los resultados muestran que el conjunto de medidas requerido es menor que en el caso del análisis estático. Los capítulos 4 y 5 son las aplicaciones de COM para subsanar las deficiencias de la investigación actual, como la estrategia óptima de SHM + SSI y la cuantificación de la incertidumbre. En segundo lugar, se discute el papel que juega la estrategia SHM y el análisis SSI basado en el Método de Observabilidad Restringido (COM), con el objetivo reducir el error de estimación. Se propone una herramienta de decisión de aprendizaje automático para ayudar a construir la mejor estrategia combinada de SHM y SSI que puede resultar en estimaciones más precisas de las propiedades estructurales. Para ello, se utiliza la combinación de algoritmo COM dinámico y el método de los árboles de decisión por primera vez. Los árboles de decisión se presentan, en primer lugar, como una herramienta útil para investigar la influencia de las variables (tipología estructural del puente, longitud del vano, conjunto de medidas experimentales y pesos en la función objetivo) involucradas en el proceso SHM + SSI con el objetivo de minimizar el error en la identificación de la estructura. La verificación del método con un puente real con diferentes niveles de daño muestra que el método es robusto incluso para un nivel de daño importante, resultando en la estrategia SHM + SSI que arroja la estimación más precisa. Por último, es necesario un análisis de cuantificación de la incertidumbre (UQ) para evaluar el efecto de las incertidumbres sobre los parámetros estimados y proporcionar una forma de evaluar las incertidumbres en los parámetros identificados. Hay una gran cantidad de enfoques de UQ en ciencia e ingeniería. En primer lugar, se identifica que el Método de Observabilidad Restringido (COM) dinámico propuesto puede compensar algunas de las deficiencias de los métodos existentes. Posteriormente, el COM se utiliza para analizar un puente real. Se compara el resultado con un método existente basado, demostrando su aplicabilidad y correcto desempeño mediante la aplicación a una viga de hormigón armado. Además, se obtiene como resultado que el mejor conjunto de puntos de medición experimental dependerá de la incertidumbre epistémica incorporada en el modelo. Dado que la incertidumbre epistémica se puede eliminar a medida que aumenta el conocimiento de la estructura, la ubicación óptima de los sensores debe lograrse considerando no sólo la precisión de los mismos, sino también los modos de vibración de la estructura.
Stiles, Peter A. "Improvement of structural dynamic models via system identification." Thesis, Virginia Tech, 1988. http://hdl.handle.net/10919/44086.
Повний текст джерелаMaster of Science
Ge, Ma. "Structural damage detection and identification using system dynamic parameters." Related electronic resource: Current Research at SU : database of SU dissertations, recent titles available full text, 2005. http://wwwlib.umi.com/cr/syr/main.
Повний текст джерелаMao, Lei. "Frequency-based structural damage identification and dynamic system characterisation." Thesis, University of Edinburgh, 2012. http://hdl.handle.net/1842/7945.
Повний текст джерелаMcCormack, Anthony Sean. "The design of periodic excitations for dynamic system identification." Thesis, University of Warwick, 1995. http://wrap.warwick.ac.uk/3671/.
Повний текст джерелаSzabo, Andrew P. "System Identification and Model-Based Control of Quadcopter UAVs." Wright State University / OhioLINK, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=wright1553197265058507.
Повний текст джерелаZaidi, Salman [Verfasser]. "System Identification of Stochastic Nonlinear Dynamic Systems using Takagi-Sugeno Fuzzy Models / Salman Zaidi." Kassel : Kassel University Press, 2019. http://d-nb.info/118450279X/34.
Повний текст джерелаКниги з теми "Dynamic system identification"
Maine, Richard E. Identification of dynamic systems: Theory and formulation. Washington, D.C: National Aeronautics and Space Administration, Scientific and Technical Information Branch, 1985.
Знайти повний текст джерелаMcCormack, Anthony Sean. The design of periodic excitations for dynamic system identification. [s.l.]: typescript, 1995.
Знайти повний текст джерелаMarco, Münchhof, and SpringerLink (Online service), eds. Identification of Dynamic Systems: An Introduction with Applications. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.
Знайти повний текст джерелаChen, S. Neural networks for non-linear dynamic system modelling and identification. Sheffield: University of Sheffield, Dept. of Automatic Control and Systems Engineering, 1991.
Знайти повний текст джерелаHuang, Jen-Kuang. Indirect identification of linear stochastic systems with known feedback dynamics. [Washington, D.C: National Aeronautics and Space Administration, 1997.
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Знайти повний текст джерелаSchenk, Axel. Modal identification of a deployable space truss. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1990.
Знайти повний текст джерелаMcEwen, Matthew D. Dynamic system identification and modeling of a rotary wing UAV for stability and control analysis. Monterey, Calif: Naval Postgraduate School, 1998.
Знайти повний текст джерелаMaine, R. E. Identification of dynamic systems. Neuilly sur Seine: Agard, 1985.
Знайти повний текст джерелаIsermann, Rolf, and Marco Münchhof. Identification of Dynamic Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-78879-9.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Dynamic system identification"
Nelles, Oliver. "Linear Dynamic System Identification." In Nonlinear System Identification, 457–546. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04323-3_14.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Nonlinear Dynamic System Identification." In Nonlinear System Identification, 547–77. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04323-3_15.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Linear Dynamic System Identification." In Nonlinear System Identification, 715–830. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47439-3_18.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Nonlinear Dynamic System Identification." In Nonlinear System Identification, 831–91. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47439-3_19.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Applications of Dynamic Models." In Nonlinear System Identification, 677–708. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04323-3_21.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Applications of Dynamic Models." In Nonlinear System Identification, 1007–42. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47439-3_25.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Dynamic Neural and Fuzzy Models." In Nonlinear System Identification, 587–600. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04323-3_17.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Dynamic Neural and Fuzzy Models." In Nonlinear System Identification, 903–17. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47439-3_21.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Dynamic Local Linear Neuro-Fuzzy Models." In Nonlinear System Identification, 601–44. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04323-3_18.
Повний текст джерелаNelles, Oliver. "Dynamic Local Linear Neuro-Fuzzy Models." In Nonlinear System Identification, 919–70. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-47439-3_22.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Dynamic system identification"
Xiaoping Xu, Fang Dai, and Feng Wang. "Identification of nonlinear dynamic system." In 2011 International Conference on Electronics and Optoelectronics (ICEOE). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iceoe.2011.6013432.
Повний текст джерелаFul-Chiang Wu, Ruei-Lung Lai, Chi-Hao Yeh, and Cheng-Hsiung Chen. "Robust design of unlinearized dynamic system." In 2011 International Conference on Modelling, Identification and Control. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icmic.2011.5973744.
Повний текст джерелаErgon, R., and D. Di Ruscio. "Dynamic system calibration by system identification methods." In 1997 European Control Conference (ECC). IEEE, 1997. http://dx.doi.org/10.23919/ecc.1997.7082324.
Повний текст джерелаKoh, C. G., S. T. Quek, and K. F. Tee. "DAMAGE IDENTIFICATION OF STRUCTURAL DYNAMIC SYSTEM." In Proceedings of the Second International Conference. WORLD SCIENTIFIC, 2002. http://dx.doi.org/10.1142/9789812776228_0116.
Повний текст джерелаShopov, Ventseslav, and Vanya Markova. "Identification of Non-linear Dynamic System." In 2019 International Conference on Information Technologies (InfoTech). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/infotech.2019.8860871.
Повний текст джерелаChen, Kaian, Zhaojian Li, Yan Wang, Jing Wang, Kai Wu, and Dimitar P. Filev. "Online Nonlinear System Identification With Parameter Constraints: Application to Automotive Engine Systems." In ASME 2019 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2019-9092.
Повний текст джерелаCHOU, CHAUR-MING, and CHI-HSING WU. "System identification and damage localization of dynamic structures." In Dynamics Specialists Conference. Reston, Virigina: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 1990. http://dx.doi.org/10.2514/6.1990-1203.
Повний текст джерелаAngarita, John, Daniel Doyle, Gustavo Gargioni, and Jonathan Black. "Input Excitation Analysis for Black-Box Quadrotor Model System Identification." In ASME 2020 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2020-3159.
Повний текст джерелаGuanlin Wang, Jihong Zhu, Chengxu Yang, and Hui Xia. "System identification for helicopter yaw dynamic modelling." In 2011 3rd International Conference on Computer Research and Development (ICCRD). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iccrd.2011.5763852.
Повний текст джерелаDehui, Wu. "Identification of Nonlinear Dynamic System with SVR." In 2007 Chinese Control Conference. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/chicc.2006.4346762.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Dynamic system identification"
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Повний текст джерелаRed-Horse, J. R. Structural system identification: Structural dynamics model validation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), April 1997. http://dx.doi.org/10.2172/469145.
Повний текст джерелаSteele, L. L., J. R. Grant, Harrold Jr., Erhart D. P., Anex J. J., and R. P. Application of System Identification Techniques to Combustor Poststall Dynamics. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada187898.
Повний текст джерелаGeorgiou, Tryphon T. Aspects of Modeling, Identification and Control of Dynamical Systems. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 1995. http://dx.doi.org/10.21236/ada299411.
Повний текст джерелаBasar, Tamer. Performance-Driven Robust Identification and Control of Uncertain Dynamical Systems. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), October 2001. http://dx.doi.org/10.2172/900284.
Повний текст джерелаBergman, Lawrence A., Alexander F. Vakakis, and D. M. McFarland. Towards Development of Nonparametric System Identification Base Based on Slow-Flow Dynamics, with Application to Damage Detection and Uncertainty Quantification. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, February 2011. http://dx.doi.org/10.21236/ada548212.
Повний текст джерелаBhatt, Uma S., Renate Wackerbauer, Igor V. Polyakov, David E. Newman, and Raul E. Sanchez. Characterization of the Dynamics of Climate Systems and Identification of Missing Mechanisms Impacting the Long Term Predictive Capabilities of Global Climate Models Utilizing Dynamical Systems Approaches to the Analysis of Observed and Modeled Climate. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), November 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1225814.
Повний текст джерелаEngel, Bernard, Yael Edan, James Simon, Hanoch Pasternak, and Shimon Edelman. Neural Networks for Quality Sorting of Agricultural Produce. United States Department of Agriculture, July 1996. http://dx.doi.org/10.32747/1996.7613033.bard.
Повний текст джерелаSoloviev, Vladimir, Oleksandr Serdiuk, Serhiy Semerikov, and Arnold Kiv. Recurrence plot-based analysis of financial-economic crashes. [б. в.], October 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4121.
Повний текст джерелаPriadko, Andrii O., Kateryna P. Osadcha, Vladyslav S. Kruhlyk, and Volodymyr A. Rakovych. Development of a chatbot for informing students of the schedule. [б. в.], February 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3744.
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