Subsystem decomposition and distributed state estimation of nonlinear processes with implicit time‐scale multiplicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, we propose a subsystem decomposition approach and a distributed estimation scheme for a class of implicit two‐time‐scale nonlinear systems. Taking the advantage of the time scale separation, these processes are decomposed into fast subsystem and slow subsystem according to the dynamics. In the proposed method, an approach that combines the approximate solutions obtained from both the fast and slow subsystems to form a composite solution of the original system is proposed. Also, based on the fast and slow subsystems, a distributed state estimation scheme is proposed to handle the implicit time‐scale multiplicity. In the proposed design, an extended Kalman filter (EKF) is designed for the fast subsystem and a moving horizon estimator (MHE) is designed for the slow subsystem. In the design, the slow subsystem is only required to send information to the fast subsystem one‐directionally. The fast subsystem estimator does not send out any information. The estimators use different sampling times, that is, fast sampling of the fast state variables is considered in the fast EKF and slow sampling of the slow state variables is considered in the slow MHE. Extensive simulations based on a chemical process are performed to illustrate the effectiveness and applicability of the proposed subsystem decomposition and composite estimation architecture.
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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 ».