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J-GLOBAL ID：201702272026307678   整理番号：17A1632320

Tennessee Eastman Challenge Processのための制約なし非線形状態推定【Powered by NICT】

Unconstrained Nonlinear State Estimation for Tennessee Eastman Challenge Process

著者 (3件)： Kumar Kottakki Krishna (Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India 400076) ,  Bhushan Mani (Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India 400076) ,  Bhartiya Sharad (Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India 400076)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 12919-12924  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Tennessee Eastman挑戦プロセス(TE)は,推定と制御における挑戦問題としてプロセス制御文献で知られている。この非線形過程と対応する測定モデルの複雑性は,非Gauss密度をもたらし,非Gauss性を適応できる推定法が良い状態推定を与えることができる。本研究では,プロセスの非線形状態推定を行うためのGauss関数に基づく無香料Gauss総和フィルタ(UGSF)の最近開発された和の有用性を比較し,実証した。UGSFは過程から放出された非Gauss事前密度の正確な表現を達成するためにGauss関数の和近似と結合したプロセス非線形性を捕捉するためのシグマ点の概念を用いた。UGSFの性能をよく知られた拡張Kalmanフィルタ(EKF),無香料Kalmanフィルタ(UKF)法と比較して,TEプロセスの運転モードの一つである。結果は,大規模で高度に非線形TEプロセスのための状態推定器としてUGSFを使用することの有用性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタ ,  Kalmanフィルタ ,  *状態推定 ,  近似法 ,  プロセス制御 ,  非線形性 ,  運転モード
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  Gauss関数 ,  推定法 ,  非Gauss性 ,  複雑性 ,  測定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Tennessee Eastmanプロセス ,  Gauss関数の和 ,  無香料変換 ,  Kalmanフィルタ

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  非線形 ,  状態推定