Coordinated distributed moving horizon state estimation for linear systems based on prediction‐driven method
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
The distributed framework has been considered as one promising framework for the control of large‐scale systems. In this work, we propose a coordination algorithm for distributed moving horizon state estimators (MHEs) for discrete‐time linear systems composed of subsystems. In particular, the class of linear system we focus on is composed of several subsystems that interact with each other via their states. In the proposed coordinated distributed MHE (CDMHE) scheme, each subsystem is associated with a local MHE. In the design of a local MHE, a coordinating term is incorporated into its cost function which is determined by an upper‐layer coordinator. At each sampling time, a local MHE estimates its local state and system noise, and then sends them to the coordinator. The coordinator calculates a price vector based on information received from all the local MHEs and sends the price vector together with the calculated interaction estimates to each local MHE. The above steps are performed iteratively every sampling time. It is shown that the CDMHE scheme is able to achieve the estimation performance of the corresponding centralized design if convergence at each sampling time is ensured. A simulation study based on a chemical process is presented to illustrate the applicability and effectiveness of the proposed scheme. The cases with communication failures, and premature termination are also discussed.
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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 | 0,001 |
| 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