SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-245010"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-245010" > An asymptotically o...

An asymptotically optimal indirect approach to continuous-time system identification

Gonzalez, Rodrigo A. (författare)
KTH,ACCESS Linnaeus Centre
Rojas, Cristian R., 1980- (författare)
KTH,ACCESS Linnaeus Centre
Welsh, James S. (författare)
Univ Newcastle, Sch Elect Engn & Comp Sci, Callaghan, NSW, Australia.
 (creator_code:org_t)
IEEE, 2018
2018
Engelska.
Ingår i: 2018 IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL (CDC). - : IEEE. - 9781538613955 ; , s. 638-643
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The indirect approach to continuous-time system identification consists in estimating continuous-time models by first determining an appropriate discrete-time model. For a zero-order hold sampling mechanism, this approach usually leads to a transfer function estimate with relative degree 1, independent of the relative degree of the strictly proper real system. In this paper, a refinement of these methods is developed. Inspired by the indirect prediction error method, we propose an estimator that enforces a fixed relative degree in the continuous-time transfer function estimate, and show that the estimator is consistent and asymptotically efficient. Extensive numerical simulations are put forward to show the performance of this estimator when contrasted with other indirect and direct methods for continuous-time system identification.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

System identification
Continuous-time systems
Parameter estimation
Sampled data

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Gonzalez, Rodrig ...
Rojas, Cristian ...
Welsh, James S.
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
Artiklar i publikationen
2018 IEEE CONFER ...
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy