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J-GLOBAL ID：201302209852499746   整理番号：13A1776087

状態とパラメータ推定のための制約二重アンサンブルKalmanフィルタ

Constrained Dual Ensemble Kalman Filter for State and Parameter Estimation

著者 (4件)： BAVDEKAR Vinay A. (Univ. Alberta, AB, CAN) ,  PRAKASH J. (Anna Univ., Chennai, IND) ,  SHAH Sirish L. (Univ. Alberta, AB, CAN) ,  GOPALUNI Bhushan (Univ. British Columbia, BC, CAN)
資料名： Proceedings of the American Control Conference  (Proceedings of the American Control Conference)
巻： 2013 Vol.4  ページ： 3093-3098  発行年： 2013年 
JST資料番号： B0982A  ISSN： 0743-1619  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,二重制約アンサンブルKalmanフィルタ(C-EnKF)形成を,物理限界近くで動作するプロセスの状態とパラメータの再帰的推定のため提供した。二重C-EnKFの1つの利点は,制約推定量が,パラメータまたは状態がそれらの制約近くで動作するかどうかにより,パラメータ推定または状態推定のいずれかに使われる必要があること,であった。本研究では2つの事例研究を状態とパラメータ推定で述べた。最初の事例では,状態とパラメータ,両方を制約し,それ故C-EnKFを状態とパラメータ推定に用いた。次の事例では,パラメータが制約に近い一方状態はそうでなかった。これはC-EnKFがパラメータ推定に使われる一方,状態推定に制約なしEnKFの使用を可能にした。両事例からの結果は,提案した二重C-EnKFが,状態とパラメータ推定を物理限界内に維持しながら,極めて正確にパラメータ変化を追跡できる,ことを示した。

シソーラス用語： *Kalmanフィルタ ,  *パラメータ推定 ,  *状態推定 ,  推定 ,  推定量 ,  制約条件 ,  追跡
準シソーラス用語： *アンサンブルカルマンフィルタ ,  再帰的推定

分類 (1件)： フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ推定 ,  制約 ,  アンサンブルKalmanフィルタ