KFUPM ePrints

Parameter estimation in Wiener-Hammerstein models.

Al-Ajmi, Khaled Husain (1999) Parameter estimation in Wiener-Hammerstein models. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
4Mb

Arabic Abstract

من المعروف أن الأنظمة الخطية تتميز بسهولة تمثيلها ونمذجتها ، الأ الذي لا ينطبق على الأنظمة غير الخطية ، والتي تفتقر إلى التركيب الموحد لتمثيلها . من خلال استقصاء الدراسات السابقة وجد أن نماذج وينر هامرشتين يمكن أن تمثل وبكفاءة العديد من النظم الغير خطية المختلفة ، ولذلك فإن الغرض من إجراء هذا البحث هو استقصاء تطبيق خوارزميا تقدير المعاملات ، والمستخدمة في النظم الخطية لاستنباط معاملات نماذج وينر هامرشتين . تمت في هذا البحث أيضاً دراسة خصائص ومميزات هذه الخوارزميات . بالإضافة إلى ما سبق فقد تمت دراسة طرق تقدير المعاملات والمعتمدة على الخوارزميات الجينية في حالة استخدام نماذج وينر هامرشتين لنمذجة النظم الغير خطية .

English Abstract

The model description for linear systems is relatively straight forward. Modeling nonlinear processes is more involved due to the lack of a common structure for such systems. It has been shown in the literature that the Wiener-Hammerstein models (also known as block cascaded models) can adequately represent a wide range of nonlinear systems. It is the purpose of this work to investigate extending the classical offline and online parameter estimation algorithms as well as methods based on Evolutionary Programming Techniques to estimate the parameters of the Wiener-Hammerstein models. In addition, the properties as well as the convergence of such algorithms are to be investigated.



Item Type:Thesis (Masters)
Date:April 1999
Date Type:Completion
Subjects:Engineering
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Systems Engineering Dept
Creators:Al-Ajmi, Khaled Husain
Committee Advisor:Emara-Shabaik, H.E.
Committee Members:Abdel-Magid, Youssef L. and Selim, Shokri Z. and Ahmed, Munir
ID Code:9654
Deposited By:KFUPM ePrints Admin
Deposited On:22 Jun 2008 16:45
Last Modified:25 Apr 2011 09:11

Repository Staff Only: item control page