SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-166089"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-166089" > Abstractions of lin...

Abstractions of linear dynamic networks for input selection in local module identification

Weerts, Harm H. M. (författare)
Eindhoven Univ Technol, Netherlands
Linder, Jonas (författare)
ABB Corp Res, Sweden
Enqvist, Martin (författare)
Linköpings universitet,Reglerteknik,Tekniska fakulteten
visa fler...
Van den Hof, Paul M. J. (författare)
Eindhoven Univ Technol, Netherlands
visa färre...
 (creator_code:org_t)
PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2020
2020
Engelska.
Ingår i: Automatica. - : PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD. - 0005-1098 .- 1873-2836. ; 117
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In abstractions of linear dynamic networks, selected node signals are removed from the network, while keeping the remaining node signals invariant. The topology and link dynamics, or modules, of an abstracted network will generally be changed compared to the original network. Abstractions of dynamic networks can be used to select an appropriate set of node signals that are to be measured, on the basis of which a particular local module can be estimated. A method is introduced for network abstraction that generalizes previously introduced algorithms, as e.g. immersion and the method of indirect inputs. For this abstraction method it is shown under which conditions on the selected signals a particular module will remain invariant. This leads to sets of conditions on selected measured node variables that allow identification of the target module. (C) 2020 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Telekommunikation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Telecommunications (hsv//eng)

Nyckelord

Dynamic networks; System identification; Closed-loop identification; Graph theory

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

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