kth.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Application of a Linear PEM Estimator to a Stochastic Wiener-Hammerstein Benchmark Problem⁎
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Intelligenta system, Reglerteknik.ORCID-id: 0000-0001-5474-7060
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Intelligenta system, Reglerteknik.ORCID-id: 0000-0002-9368-3079
2018 (Engelska)Ingår i: IFAC-PapersOnLine, E-ISSN 2405-8963, Vol. 51, nr 15, s. 784-789Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

The estimation problem of stochastic Wiener-Hammerstein models is recognized to be challenging, mainly due to the analytical intractability of the likelihood function. In this contribution, we apply a computationally attractive prediction error method estimator to a real-data stochastic Wiener-Hammerstein benchmark problem. The estimator is defined using a deterministic predictor that is nonlinear in the input. The prediction error method results in tractable expressions, and Monte Carlo approximations are not necessary. This allows us to tackle several issues considered challenging from the perspective of the current mainstream approach. Under mild conditions, the estimator can be shown to be consistent and asymptotically normal. The results of the method applied to the benchmark data are presented and discussed.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Elsevier B.V. , 2018. Vol. 51, nr 15, s. 784-789
Nyckelord [en]
Benchmark problem, Nonlinear systems, Stochastic systems, System identification, Wiener-Hammerstein, Error analysis, Identification (control systems), Monte Carlo methods, Stochastic models, Bench-mark problems, Benchmark data, Estimation problem, Likelihood functions, Monte-carlo approximations, Prediction error method, Wiener-hammerstein models, Benchmarking
Nationell ämneskategori
Reglerteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-247494DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.09.135ISI: 000446599200133Scopus ID: 2-s2.0-85054433381OAI: oai:DiVA.org:kth-247494DiVA, id: diva2:1301855
Anmärkning

QC 20190403

Tillgänglig från: 2019-04-03 Skapad: 2019-04-03 Senast uppdaterad: 2022-09-15Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Abdalmoaty, Mohamed R.Hjalmarsson, Håkan

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Abdalmoaty, Mohamed R.Hjalmarsson, Håkan
Av organisationen
Reglerteknik
I samma tidskrift
IFAC-PapersOnLine
Reglerteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 882 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf