Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: continuous-time models

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Identyfikacja ciągłoczasowych modeli obiektów niestacjonarnych

Kozłowski J., Kowalczuk Z.

Pomiary Automatyka Kontrola

2008

R. 54, nr 3

132-135

W pracy przedstawia się metody estymacji parametrycznej liniowych modeli obiektów niestacjonarnych. Dynamikę identyfikowanych obiektów opisuje się za pomocą liniowych równań różniczkowych zwyczajnych o znanym rzędzie. Ponieważ stosowane w praktyce algorytmy estymacji parametrycznej oparte są na przetwarzaniu danych rejestrowanych w sposób dyskretny, stosuje się różne techniki dyskretnoczasowej aproksymacji modeli ciągłych. Uzyskane w taki sposób i zachowujące oryginalną parametryzację opisy z czasem dyskretnym identyfikuje się stosując metodę ważonych najmniejszych kwadratów oraz odporną na wewnętrznie skorelowane zakłócenia metodę zmiennej instrumentalnej.

In this paper the parameter estimation methods of continuous-time nonstationary plant models are introduced. Linear ordinary differential equations of known order are used to describe the dynamics of the identified plants. Consequently, various discrete-time approximation techniques are proposed in order to obtain auxiliary discrete-time descriptions retaining the original parametrization. Among such numerical solutions the technique involving specific finite-horizon integrating filters gives promising results. Eventually, with the aid of the weighted least-squares method and the instrumental variable method robust to cross-correlated disturbances, the considered models are identified.

Adaptacyjna identyfikacja ciągłoczasowych modeli procesów niestacjonarnych z uwzględnieniem przekłamań pomiarowych

Kozłowski J., Kowalczuk Z.

Pomiary Automatyka Kontrola

2005

R. 51, nr 9 bis

68--70

W pracy wykorzystuje się metody identyfikacji parametrycznej do pozyskiwania użytecznej dla diagnostyki informacji o zmianach dynamiki nadzorowanych procesów. Analizie poddaje się procesy przemysłowe modelowane za pomocą liniowych i nieliniowych równań różniczkowych zwyczajnych, zaś zadanie śledzenia zmiennych w czasie parametrów procesowych rozwiązuje się stosując metodę najmniejszej ważonej sumy kwadratów błędów. Ponieważ klasyczny algorytm najmniejszych kwadratów nie jest odporny na błędy grube w danych, proponuje się zastosowanie odpornego na przekłamania estymatora w sensie najmniejszej sumy modułów błędów. Skuteczność omawianych metod ilustrują testy symulacyjne.

In this paper specific parameter estimation methods are used to obtain relevant diagnostic information on the evolution of dynamics of supervised industrial processes. The analyzed processes are modeled with the aid of linear and nonlinear ordinary differential equations, and the weighted least-squares estimator is employed to track time-variant model parameters. As the classical least-squares procedure is not robust to possible outliers in measurement data, an estimation algorithm in the sense of the least sum of absolute errors is put into practice. The efficiency of the discussed routines is illustrated by means of simulation tests.