Continuous-time model identification of fractional-order models with time delays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle