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dc.contributor.author
Schmidt, Christian Andrés
dc.contributor.author
Biagiola, Silvina Ines
dc.contributor.author
Cousseau, Juan Edmundo
dc.contributor.author
Figueroa, Jose Luis
dc.date.available
2017-01-24T14:58:09Z
dc.date.issued
2014-05
dc.identifier.citation
Schmidt, Christian Andrés; Biagiola, Silvina Ines; Cousseau, Juan Edmundo; Figueroa, Jose Luis; Volterra-type models for nonlinear systems identification; Elsevier Science Inc; Applied Mathematical Modelling; 38; 9-10; 5-2014; 2414-2421
dc.identifier.issn
0307-904X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/11777
dc.description.abstract
In this work, multi-input multi-output (MIMO) nonlinear process identification is dealt with. In particular, two Volterra-type models are discussed in the context of system identification. These models are: Memory Polynomial (MP) and Modified Generalized Memory Polynomial (MGMP), which can be considered as a generalization of Hammerstein and Wiener models, respectively. Both of them are appealing representations as they allow to describe larger model sets with less parametric complexity. Simulation example is given to illustrate the quality of the obtained models.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science Inc
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Nonlinear Identification
dc.subject
Volterra-Type Models
dc.subject
Wiener Model
dc.subject
Hammerstein Model
dc.subject.classification
Sistemas de Automatización y Control
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Volterra-type models for nonlinear systems identification
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-01-19T19:54:51Z
dc.journal.volume
38
dc.journal.number
9-10
dc.journal.pagination
2414-2421
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Schmidt, Christian Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina
dc.description.fil
Fil: Biagiola, Silvina Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina
dc.description.fil
Fil: Cousseau, Juan Edmundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina
dc.description.fil
Fil: Figueroa, Jose Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación En Ingeniería Eléctrica; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina
dc.journal.title
Applied Mathematical Modelling
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0307904X13006537
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2013.10.041


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