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Enregistrement W3134785351 · doi:10.1155/2021/6613425

Hammerstein Box-Jenkins System Identification of the Cascaded Tanks Benchmark System

2021· article· en· W3134785351 sur OpenAlexaff
Ibrahim A. Aljamaan, Mujahed Al‐Dhaifallah, David T. Westwick

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesImam Abdulrahman Bin Faisal University
Mots-clésBenchmark (surveying)System identificationNonlinear systemControl theory (sociology)MATLABLeast-squares function approximationNoise (video)Filter (signal processing)CascadeProcess (computing)AlgorithmComputer scienceEngineeringMathematicsData modelingArtificial intelligenceControl (management)Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common process control application is the cascaded two-tank system, where the level is controlled in the second tank. A nonlinear system identification approach is presented in this work to predict the model structure parameters that minimize the difference between the estimated and measured data, using benchmark datasets. The general suggested structure consists of a static nonlinearity in cascade with a linear dynamic filter in addition to colored noise element. A one-step ahead prediction error-based technique is proposed to estimate the model. The model is identified using a separable least squares optimization, where only the parameters that appear nonlinearly in the output of the predictor are solved using a modified Levenberg–Marquardt iterative optimization approach, while the rest are fitted using simple least squares after each iteration. Finally, MATLAB simulation examples using benchmark data are included.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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