کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6954717 | 1451831 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Parameter reduction in nonlinear state-space identification of hysteresis
ترجمه فارسی عنوان
کاهش پارامتر در شناسایی حالت غیرخطی هیسترزیز
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
کار اخیر در مدل سازی حالت-فضایی غیر خطی چندجمله ای برای شناسایی هیسترزی چند جمله ای سیاه و سفید نتایج را امیدوار کننده ارائه کرده است، اما با استفاده از چند جملهای چند متغیره با تعداد زیادی از پارامترها مبارزه می کند. این نکته با استفاده از رویکرد تفکیک پذیری در مقاله فعلی حل شده است که منجر به نمایندگی بیش از حد از جمله چندجملهایهای یکنواخت می شود. این کار به صورت عددی بر روی داده های خروجی ورودی-خروجی تولید شده توسط یک مدل هیسترتی بوک-ون انجام می شود و بر کار قبلی نویسندگان پیروی می کند. مقاله حاضر در مورد روش چند لایه تفکیک پذیری بحث و انتخاب تعداد چندجملهای چندجملهای با درجه چند جمله ای را بررسی می کند. ما دریافتیم که رویکرد تفکیک ارائه شده قادر به کاهش تعداد پارامترهای مدل غیر خطی کامل تا حدود 50٪ است، در حالی که سطح خطای خروجی قابل مقایسه است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Recent work on black-box polynomial nonlinear state-space modeling for hysteresis identification has provided promising results, but struggles with a large number of parameters due to the use of multivariate polynomials. This drawback is tackled in the current paper by applying a decoupling approach that results in a more parsimonious representation involving univariate polynomials. This work is carried out numerically on input-output data generated by a Bouc-Wen hysteretic model and follows up on earlier work of the authors. The current article discusses the polynomial decoupling approach and explores the selection of the number of univariate polynomials with the polynomial degree. We have found that the presented decoupling approach is able to reduce the number of parameters of the full nonlinear model up to about 50%, while maintaining a comparable output error level.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 104, 1 May 2018, Pages 884-895
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volume 104, 1 May 2018, Pages 884-895
نویسندگان
Alireza Fakhrizadeh Esfahani, Philippe Dreesen, Koen Tiels, Jean-Philippe Noël, Johan Schoukens,