Data-driven modelling (identification) of non-stationary systems

Vi udvikler robuste metoder til at indfange tidsafhængig og ikke-lineær dynamik, herunder kvantificering af usikkerheder, der stammer fra eksperimentelle og driftsmæssige forhold.

Vi har specialiseret os i bayesiske statistiske tidsseriemetoder, som på en implicit eller eksplicit måde kan integrere virkningerne af miljømæssige og driftsmæssige variabler på konstruktioners dynamiske egenskaber.

Vil du vide mere?

 Vi har specialiseret os i udvikling af systemidentifikationsmetoder baseret på ikke-parametriske og parametriske bayesianske tidsseriemodeller til forskellige typer ikke-stationær adfærd, herunder:

• Hurtig, kontinuerligt varierende ikke-stationær dynamik (rotordynamik, robotmanipulatorer, vindmøller)
• Langsom, kontinuerligt varierende ikke-stationær dynamik (mellem- og langsigtede ændringer i broer, maritime konstruktioner, vindkraftanlæg)
• Skiftende ikke-stationær dynamik, som kendetegner systemer med skiftende driftsregimer, herunder beskadigede tilstande
• Estimations- og sporingsmetoder til langsomt varierende systemer