Robust Variational Bayesian-Based Soft Sensor Model for LPV Processes With Delayed and Integrated Output Measurements
Notice bibliographique
Résumé
To satisfy the objectives of industrial process control and automation, accurate real-time measurements of quality variables are desired. While most of the process variables are measured frequently, some quality variables cannot be recorded regularly due to economical considerations or technical limitations. To measure the quality variables of some processes, samples are usually collected over a considerable time interval (integration interval) and sent to the laboratory. Due to the time-consuming offline analysis in the laboratory, the measurements would be available only after a significant delay. The lack of frequent measurements for such variables may hamper the performance of control and optimization techniques. Furthermore, the processes often show time-varying properties due to operating over different conditions, aging, and etc. This paper proposes a soft sensor model for the quality variables in linear parameter varying (LPV) processes subject to unknown varying integration intervals, unknown varying delays, and outliers. The unknown parameters of the soft sensor model and noise variance along with their uncertainties are estimated using a robust variational Bayesian algorithm. Also, the proposed algorithm estimates various statistics based on a nonparametric distribution technique. Finally, a numerical example and an experimental study on a hybrid three-tank system demonstrate the advantages of the developed model.
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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 ».