Robust Kalman filter‐based least squares identification of a multivariable system
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
A novel direct identification using the residual model of Kalman filter (KF) is proposed for multiple‐input and multiple‐output Box–Jenkins model of the system formed of the signal and disturbance models using the residual model relating the input and output of the system without any a priori knowledge of the statistics of the disturbance and measurement noise corrupting the output. To avoid a non‐linear optimisation, the auto‐regressive and moving average (MA) residual model is approximated by a high‐order MA model, so that the unknown parameters of the KF enter the residual model linearly. A key property of the KF is established, namely that the transfer matrix of the signal model is the matrix fraction description (MFD) model relating the residual and the system input and output. A two‐stage identification method is developed here. In stage 1, a high‐order KF of the system is identified using the robust, and computationally efficient least‐squares method to capture completely both the signal and disturbance models. In stage 2, the KF for the signal is derived using the balanced model reduction technique. The signal model is derived using the key MFD property. The performance of the proposed scheme is successfully evaluated on both simulated and physical systems.
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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 | 0,001 | 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