A New Method for Identification of MIMO Hammerstein Model
| dc.contributor.author | Syed ZEESHAN Rizvi | |
| dc.date | 2008 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T08:08:21Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T08:08:21Z | |
| dc.degree.department | College of Engineering Sciences and Applied Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | نموذج هامرستاين (Hammerstein) يتكون من جزء ساكن لاخطي يليه جزء حركي خطي. وفي حين ان التعارف على نماذج هامرستاين أحادية المدخلات والمخرجات (SISO) قد عولجت بكفاءه، فإن التعارف على النظم متعددة المدخلات والمخرجات (MIMO) هي مسألة اكثر تعقيدا وصعوبة. في هذه الرسالة، يُجرى التعارف على عبر نمذجة الجزء اللاخطي الساكن بشبكه عصبية شعاعية الأساس (RBFNN)، في حين أن نموذج الحال والفضاء (state – space) يستخدم لنمذجة الجزء الحركي الخطي. في هذه الرسالة تم اقتراح خوارزميتين جديدتين ، الاولى تستفيد من مبدأ معدل المربعات الأدنى (LMS) لتحديد أوزان الشبكة العصبية شعاعية الأساس (RBFNN) وتستفيد من تحديد الفضاء الجزئي لتحديد نماذج الحال والفضاء (state – space). أما الخوارزميه الثانية فتستخدم سرب الجسيمات (PSO)لتقدير أوزان الشبكة العصبية شعاعية الأساس (RBFNN) وتحديد الفضاء الجزئي لتحديث نماذج الحال والفضاء (state – space). تم اشتقاق معادلات التحديث للنظم متعددة المدخلات والمخرجات (MIMO) عند حالتين، عندما تكون اللاخطية منفصلة وعندما تكون مضمومة. وقد تمت المحاكاه والتحقق من والخوارزمية المقترحة. وقد كا نت النتا ئج مشجعةً جد اً | |
| dc.identifier.other | 4139 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/2888 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | A New Method for Identification of MIMO Hammerstein Model | |
| dc.type | Thesis |