Optimal input signal design for parameter estimation in an inertial system with respect to D-efficiency constraints

• Autorzy: Jakowluk W.

Warianty tytułu

PL

Dobór optymalnego sygnału w zadaniu estymacji parametrów układu inercyjnego z ograniczeniem na D-efektywność

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The purpose of the current work is to formulate the optimization problem for plant friendly input signal design with respect to D-efficiency constraint. The objective of this kind of experiment design is to minimise the variance of the parameters to be estimated and to maximise the input signal friendliness. Since a plant friendly input signal does not necessarily guarantee richer information content in the measurements, an additional constraint is imposed on D-efficiency of the solution.

PL

W niniejszej pracy sformułowano problem doboru przyjaznego sygnału wejściowego z ograniczeniem na D-efektywność funkcjonału celu. Celem takiego eksperymentu jest minimalizacja wariancji estymowanych parametrów oraz maksymalizacja przyjazności sygnału wejściowego. Stwierdzono, iż przyjazny sygnał sterujący nie zawsze gwarantuje uzyskanie akceptowalnych wartości estymat parametrów identyfikowanego modelu. Z tego powodu nałożono dodatkowe ograniczenie na D-efektywność funkcji cełu.

Słowa kluczowe

EN

plant friendly identification; D-optimality; D-efficiency

PL

identyfikacja przyjazna obiektowi; D-optymalność; D-efektywność

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
• Czasopismo: Symulacja w Badaniach i Rozwoju
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 5, nr 4
• Strony: 233--242
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Jakowluk W.

• Białystok University of Technology, Wiejska 45A, 15-351 Białystok, Poland

Bibliografia

• 1. Ljung L.: System identification, Theory for the user, 2nd Edition, Prentice Hall, USA, 1999.
• 2. Pintelon R., Schoukens J.: System identification: A frequency domain approach, John Wiley & Sons, USA, 2001.
• 3. Kalaba R., Spingarn К.: Control, identification, and input optimization,: Plenum Press, New York, 1982.
• 4. Mehra R.: Choice of input signals. In trends and progress in systems identification, Eykhoff, Ed, Pergamon Press, New York, 1981.
• 5. Hildebrand R., Gevers M.: Identification for control: Optimal input design with respect to worst-case v-gap cost function, SIAM Journal on Control Optimization 2003, 41, 1586-1608.
• 6. Pronzato L.: Optimal experimental design and some related control problems, Automatica 2008, 44, 303-325.
• 7. Hussain M.: Review of the applications of neural networks in chemical process control-simulation and on-line implementation, Artificial Intelligence in Engineering, 13, pp. 55-68, 1999.
• 8. Narasimhan S., Rengaswamy R.: Multi-objective input signal design for plant friendly identification of process systems, Proceeding of the American Control Conference, Boston, Massachusetts, pp. 4891-4896, 2004.
• 9. Narasimhan S., Rengaswamy R.: Multi-objective optimal input design for plant friendly identification, Proceeding of the American Control Conference, Seattle, Washington, 1304-1309, 2008.
• 10. Rivera D., Braun M., Mittelmann H.: Constrained multisine inputs for plant friendly identification of chemical process, In IFAC World Congress, Barcelona, Spain, 2002.
• 11. Steenis R., Rivera D.: Plant-Friendly Signal Generation for System Identification Using a Modified Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) Methodology, IEEE Transactions on Control Systems Technology 19, pp. 1604-1612, 2011.
• 12. El-Kady M., Salim M., El-Sagheer A.: Numerical treatment of multiobjective optimal control problems, Automatica, 39, pp. 47-55, 2003.
• 13. Jakowluk W.: Design of an optimal input signal for plant-friendly identification of inertial systems, Przegląd Elektrotechniczny, 85, n. 10, pp. 123-128, 2009.
• 14. Jakowluk W.: Design of an optimal excitation signal for identification of inertial systems in time domain, Przegląd Elektrotechniczny, 85, n. 6, pp. 125-129, 2009.
• 15. Atkinson A., Donev A., Tobias R.: Optimum experimental design with SAS, Oxford University Press, Oxford, 2007.
• 16. Uciński D., Chen Y.Q.: Sensor Motion Planning in Distributed Parameter Systems Using Turing's Measure of Conditioning, Proceedings of the 45th IEEE Conference on Decision and Control, San Diego, CA, 2006, WeB03.6, 759-764 (published on CD-ROM).
• 17. Schwartz A., Polak Е., Chen Y.: A Matlab toolbox for solving optimal control problems, Version 1.0 for Windows, May 1997, Available at: http://www.schwartz-home.com/~adam/RIOTS/.
• 18. Stryk О.: User's quide for DIRCOL, a direct collocation method for the numerical solution of optimal control problems, Version 2.1, Technische Universität Darmstadt, November 1999, Available at: http://www.sim.informatik.tu-darmstadt.de/index/leftnav.html.
• 19. Jennings L., Fisher M., Teo K., Goh С., MISER 3: Optimal control software, Version 2.0, Theory and user manual, Dept. of Mathematics, University of Western Australia, Nedlands, 2002, Available at: http://www.cado.uwa.edu.au/miser/.