Doorgaan naar hoofdnavigatie Doorgaan naar zoeken Ga verder naar hoofdinhoud

Orthonormal basis selection for LPV system identification, the Fuzzy-Kolmogorov c-Max approach

Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

314 Downloads (Pure)

Samenvatting

A fuzzy clustering approach is developed to select pole locations for orthonormal basis functions (OBFs), used for identification of linear parameter varying (LPV) systems. The identification approach is based on interpolation of locally identified linear time invariant (LTI) models, using globally fixed OBFs. Selection of the optimal OBF structure, that guarantees the least worst-case local modelling error in an asymptotic sense, is accomplished through the fusion of the Kolmogorov n-width (KnW) theory and fuzzy c-means (FcM) clustering of observed sample system poles
Originele taal-2Engels
TitelProceedings of the 45th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2006), 13-15 December 2006, San Diego, California
Plaats van productiePiscataway
UitgeverijInstitute of Electrical and Electronics Engineers
Pagina's2529-2534
ISBN van geprinte versie1-4244-0171-2
DOI's
StatusGepubliceerd - 2006
Evenement45th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2006) - San Diego, Verenigde Staten van Amerika
Duur: 13 dec 200615 dec 2006
Congresnummer: 45
http://www.ieeecss.org/CAB/conferences/cdc2006/

Congres

Congres45th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2006)
Verkorte titelCDC 2006
Land/RegioVerenigde Staten van Amerika
StadSan Diego
Periode13/12/0615/12/06
Ander45th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2006)
Internet adres

Vingerafdruk

Duik in de onderzoeksthema's van 'Orthonormal basis selection for LPV system identification, the Fuzzy-Kolmogorov c-Max approach'. Samen vormen ze een unieke vingerafdruk.

Citeer dit