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J-GLOBAL ID：202202227237954627   整理番号：22A1094525

モバイル小規模冷却室における空気温度のハイブリッドモデルベースオンライン推定【JST・京大機械翻訳】

Hybrid model-based online estimation of air temperature in mobile small-scale cooling chambers

著者 (3件)： Fallmann Markus (TU Wien, Institute of Mechanics and Mechatronics, Getreidemarkt 9, 1060 Vienna, Austria) ,  Poks Agnes (TU Wien, Institute of Mechanics and Mechatronics, Getreidemarkt 9, 1060 Vienna, Austria) ,  Kozek Martin (TU Wien, Institute of Mechanics and Mechatronics, Getreidemarkt 9, 1060 Vienna, Austria)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 208  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0667B  ISSN： 1359-4311  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： モバイル,小規模の冷凍応用は,近年,重要性を増してきた。長距離輸送よりも擾乱と頻繁なドア開口部がより広くなるので,信頼できる温度情報は,温度規制と効率増加に適合する制御概念にとって重要である。望ましい耐久性のために,センサは冷却装置内で典型的に統合され,冷却室の実際の空気温度の間の実質的な偏差をもたらし,ファンスイッチングと実際のドア開状態から生じる変化した気流条件期間において,1つの測定が測定される。本論文は,この問題を克服するために,2つのハイブリッド,オンライン推定手順を導入し,比較した:まず,単純な集中物理熱伝達モデルに基づくKalmanフィルタ手法,および第2に,物理モデルの実現可能な反転から生じる灰色ボックスモデルアプローチ。典型的な運転プロファイルの実験的研究は,パラメータ化(11.75時間データ長),検証(2.25時間データ長),および両推定器の比較に14時間の実世界データを提供した。提案した概念は最先端のシステムアーキテクチャで利用可能なセンサセットアップに基づいており,83%以上の全体適合で満足な温度推定を提供する。アルゴリズムが実際の操作条件に依存しない包括的プロセス洞察を提供するので,洗練された制御方式を概念上に構築できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *気温 ,  気流 ,  凍結 ,  モデリング ,  制御方式 ,  冷却系機器 ,  Kalmanフィルタ ,  センサ ,  可動型 ,  システムアーキテクチャ
準シソーラス用語： 操作条件 ,  *モデルベース ,  物理モデル ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モデルベース推定 ,  Kalmanフィルタ ,  ハイブリッドシステム ,  物理モデリング ,  グレイボックスモデリング ,  冷凍

分類 (3件)： 冷凍装置  (PD03000T) ,  ガスタービン  (PB02040Y) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル ,  小規模 ,  冷却室 ,  空気温度 ,  推定