کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5003873 | 1461185 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
New methods of Laguerre pole optimization for the ARX model expansion on Laguerre bases
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
The ARX-Laguerre model is a very important reduced complexity representation of linear system. However a significant reduction of this model is subject to an optimal choice of both Laguerre poles. Therefore we propose in this paper two new methods to estimate, from input/output measurements, the optimal values of Laguerre poles of the ARX-Laguerre model. The first method is based on the Newton-Raphson's iterative technique where we prove that the gradient and the Hessian can be expressed analytically. The second method is based on Genetic Algorithms. Both proposed algorithms are tested on a numerical example and on a heating benchmark.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISA Transactions - Volume 70, September 2017, Pages 93-103
Journal: ISA Transactions - Volume 70, September 2017, Pages 93-103
نویسندگان
Tawfik Najeh, Abdelkader Mbarek, Kais Bouzrara, Lotfi Nabli, Hassani Messaoud,