Estimating uncertainties and parameters for fundamental models used in online monitoring and control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many model‐based online process monitoring and control applications rely on state estimation techniques that use noisy process data to update states, thereby ensuring that imperfect model predictions are consistent with process behaviour. Techniques for tuning state estimators are reviewed, and their effectiveness and limitations are summarized in this article. A new simultaneous parameter and estimator tuning (SPET) methodology is proposed, one in which parameter estimation techniques for stochastic differential equations (SDEs) are used to simultaneously estimate measurement‐error covariances and model‐error covariances along with the model parameters. The resulting information is then used to compute state‐estimator tuning information. This study shows how SPET can be used, along with old dynamic process data, to obtain reliable tuning information. The proposed methodology is tested using a nonlinear two‐state continuous stirred‐tank reactor (CSTR) model with simulated data. Comparisons are made with a more‐conventional approach that uses WLS to estimate fixed model parameters and autocovariance least squares (ALS) to estimate extended Kalman filter (EKF) tuning factors. The main benefit of the proposed approach is that fixed model parameters and tuning factors for the EKF are estimated simultaneously, resulting in significant improvements to state estimates and online model predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».