Continuous-time model identification of fractional-order models with time delays
Notice bibliographique
Résumé
Modelling of real physical systems having long memory transients and infinite dimensional structures using fractional-order dynamic models has significantly attracted interest over the last few years. For this reason, many identification techniques both in the frequency domain and time domain have been developed to model these fractional-order systems. However, in many processes time delays are also present and estimation of time delays along with continuous-time fractional-order model parameters have not been addressed anywhere. This study deals with the continuous-time model identification of fractional-order system models with time delays. In this study, a new linear filter is introduced for simultaneous estimation of all model parameters for commensurate fractional-order system models with time delays. The proposed method simultaneously estimates time delays along with other model parameters in an iterative manner by solving simple linear regression equations. For the case when the fractional order is unknown, we also propose a nested loop optimisation method where the time delay along with other model parameters are estimated iteratively in the inner loop and the fractional order is estimated in the non-linear outer loop. The applicability of the developed procedure is demonstrated by simulations on a fractional-order system model by doing Monte Carlo simulation analysis in the presence of white noise. The proposed algorithm has also been applied to identify a process of thermal diffusion in a wall in simulation, which are characterised by fractional-order behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».