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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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