Autor:

Mrugalski, Marcin

Współtwórca:

Korbicz, Józef (1951- ) - red. ; Uciński, Dariusz - red.

Tytuł:

An unscented Kalman filter in designing dynamic GMDH neural networks for robust fault detection

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, Volume 23 (2013)

Temat i słowa kluczowe:

robust fault detection ; non-linear system identification ; dynamic GMDH neural network ; unscented Kalman filter

Abstract:

This paper presents an identification method of dynamic systems based on a group method of data handling approach. In particular, a new structure of the dynamic multi-input multi-output neuron in a state-space representation is proposed. Moreover, a new training algorithm of the neural network based on the unscented Kalman filter is presented. The final part of the work contains an illustrative example regarding the application of the proposed approach to robust fault detection of a tunnel furnace.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Data wydania:

2013

Typ zasobu:

artykuł

DOI:

10.2478/amcs-2013-0013

Strony:

157-169

Źródło:

AMCS, volume 23, number 1 (2013) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego