|
Descripción
|
|
|---|---|
| La función Sugeno (TS) en cada regla borrosa, por lo que los observadores óptimos se convierten subóptimo entre la interpolación borrosa de las reglas. Se proponen dos ejemplos para evaluar el desempeño de los observadores. El primero es un ejemplo de sistema discreto lineal, y el segundo es un tanque de mezcla térmica, que es un sistema multivariable, con retado y no lineal. Los resultados muestran que para sistemas sin ruido, el mejor y más fácil método es el nuevo observador óptimo, pero El filtro Kalman es la mejor opción para reducir el ruido. | |
|
Internacional
|
Si |
|
Nombre congreso
|
Intelligent Systems and Applications Proceedings of the 2019 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) |
|
Tipo de participación
|
960 |
|
Lugar del congreso
|
Londres, Reino Unido |
|
Revisores
|
Si |
|
ISBN o ISSN
|
978-3-030-29515-8 |
|
DOI
|
10.1007/978-3-030-29516-5 |
|
Fecha inicio congreso
|
05/09/2019 |
|
Fecha fin congreso
|
06/09/2019 |
|
Desde la página
|
998 |
|
Hasta la página
|
1016 |
|
Título de las actas
|
ntelligent Systems and Applications Proceedings of the 2019 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) |