Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloMoving-horizon state estimation for nonlinear systems using neural networks
Anno di pubblicazione2011
FormatoCartaceo
Autore/iA. Alessandri; M. Baglietto; G. Battistelli; M. Gaggero
Affiliazioni autori1. Department of Production Engineering, Thermoenergetics, and Mathematical Models, University of Genoa, Genova 16129, Italy 2. Department of Communications, Computer and System Sciences, University of Genoa, Genova 16145, Italy 3. Dipartimento di Sistemi e Informatica, Universita' degli Studi di Firenze, Firenze 50139, Italy 4. Institute of Intelligent Systems for Automation, National Research Council of Italy, Genova 16149, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • MAURO GAGGERO
Lingua/e
  • inglese
AbstractMoving-horizon (MH) state estimation is addressed for nonlinear discrete-time systems affected by bounded noises acting on system and measurement equations by minimizing a sliding-window least-squares cost function. Such a problem is solved by searching for suboptimal solutions for which a certain error is allowed in the minimization of the cost function. Nonlinear parameterized approximating functions such as feedforward neural networks are employed for the purpose of design. Thanks to the offline optimization of the parameters, the resulting MH estimation scheme requires a reduced online computational effort. Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed approach in comparison with other estimation techniques.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da768
Pagine a780
Pagine totali13
RivistaIEEE transactions on neural networks
Attiva dal 1990 al 2011
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers, - New York, NY
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1045-9227
Titolo chiave: IEEE transactions on neural networks
Titolo proprio: IEEE transactions on neural networks
Titolo abbreviato: IEEE trans. neural netw.
Titoli alternativi:
  • Institute of Electrical and Electronics Engineers transactions on neural networks
  • Transactions on neural networks
  • Neural networks
Numero volume della rivista22
Fascicolo della rivista5
DOI10.1109/TNN.2011.2116803
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000290414400008)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-79955845159)
Parole chiaveMoving horizon, nonlinear systems, offline optimization, state estimation
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISSIA — Istituto di studi sui sistemi intelligenti per l'automazione
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • SP.P06.010.001 : Monitoraggio, Controllo e ottimizzazione di impianti e sistemi complessi
Progetti Europei-
Allegati
IEEE_TNN_2011 (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati associati a vecchie tipologie
I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
Editore
  • IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Piscataway (Stati Uniti d'America)