Using sensitivity functions to simulation of complex processes

• Autorzy: Rogoza V. , Bobkowska J.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie funkcji czułości do symulacji procesów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with the use of sensitivity functions that allow us to develop mathematical models of complex processes using short-time experimental samples. The process is said to be complex if variables which describe the states of the process in time are interrelated. The models of complex processes proposed in the paper are presented in the form of regression equations which can be used for the analysis of mutual influences of process variables as well as for the short-time prediction of future process states. The discussed approach is based on the assumption that the process to be studied exhibits the regularity property. As is shown in the paper, under this condition, it is sufficient to have five or six experimental samples to start synthesis of models which can be further modified during simulation.

PL

Artykuł dotyczy wykorzystania funkcji czułości do konstrukcji matematycznych modeli złożonych procesów w celu dokonywania krótkoterminowej predykcji. Proces nazywamy złożonym, kiedy zmienne opisujące stany tego procesu w czasie są wzajemnie zależne. Modele złożonych procesów, które proponujemy są przedstawione w postaci układów równań, które mogą być używane do analizowania wzajemnych wpływów zmiennych tych procesów oraz krótkoterminowej prognozy przyszłych stanów tych procesów. Proponowane podejście oparte jest na założeniu, że obserwowany proces wykazuje pewne regularności. W takiej sytuacji wystarczy pięć, sześć próbek danych eksperymentalnych, aby rozpocząć syntezę modeli, które następnie będą modyfikowane podczas symulacji.

Słowa kluczowe

EN

sensitivity functions; mathematical simulation; analysis of complex processes; short-time prediction

PL

funkcje czułości; symulacja matematyczna; analiza złożonych procesów

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 10b
• Strony: 188--191
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Rogoza V.

autor

Bobkowska J.

• Department of Information Technologies, Westpomeranian Technological University in Szczecin, ul. Źołnierska 52, 71-210 Szczecin, Poland,

Bibliografia

• [1] Barsegian A. A., Kuprijanow M. S. et al: Analiza danych i procesów, Sankt-Petersburg. BHW-Petersburg, 2009, (in Russian).
• [2] Bellman R.: Dynamic programming, system identyfication and suboptimization, Journal of the SIAM on Control, 1966, v. 4. No. 1.
• [3] H. R. Madala, A. G. Ivakhnenko. Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modeling. CRC Press, Boca Raton, 1994.
• [4] H. T. Banks, S. Dediu and S. E. Ernstberger: Sensitivity functions and their uses in inverse problems. CRSC-TR07-12, July, 2007; J. Inverse and Ill-posed Problems, 15 (2007), 683-708.