論文の概要: A Latent Restoring Force Approach to Nonlinear System Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10681v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 12:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:51:28.106287
• Title: A Latent Restoring Force Approach to Nonlinear System Identification
• Title（参考訳）: 非線形システム同定における潜時回復力のアプローチ
• Authors: Timothy J. Rogers and Tobias Friis
• Abstract要約: この研究は、システムの未知の非線形項の寄与を抽出し同定するためのベイズフィルタに基づくアプローチを提案する。 この手法は、シミュレートされたケーススタディと実験的なベンチマークデータセットの両方で有効であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Identification of nonlinear dynamic systems remains a significant challenge across engineering. This work suggests an approach based on Bayesian filtering to extract and identify the contribution of an unknown nonlinear term in the system which can be seen as an alternative viewpoint on restoring force surface type approaches. To achieve this identification, the contribution which is the nonlinear restoring force is modelled, initially, as a Gaussian process in time. That Gaussian process is converted into a state-space model and combined with the linear dynamic component of the system. Then, by inference of the filtering and smoothing distributions, the internal states of the system and the nonlinear restoring force can be extracted. In possession of these states a nonlinear model can be constructed. The approach is demonstrated to be effective in both a simulated case study and on an experimental benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: 非線形力学系の同定は工学における重要な課題である。 本研究は, ベイズフィルタを基礎として, 力面型アプローチの代替的視点として見なされる未知の非線形項を抽出・同定する手法を提案する。 この同定を達成するために、非線形復元力である寄与は、当初はガウス過程としてモデル化される。 ガウス過程は状態空間モデルに変換され、システムの線形動的成分と結合される。 そして、フィルタリングおよび平滑化分布を推定することにより、システムの内部状態と非線形復元力とを抽出することができる。 これらの状態を持つ場合、非線形モデルを構築することができる。 この手法はシミュレートされたケーススタディと実験的なベンチマークデータセットの両方で有効であることが示されている。

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