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J-GLOBAL ID：202202231829840981   整理番号：22A0440043

後退水平非線形カルマンフィルタを用いた同時および逐次状態およびパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Simultaneous and sequential state and parameter estimation using receding-horizon nonlinear Kalman filter

著者 (4件)： Rangegowda Pavanraj H. (Bhabha Atomic Research Centre, Homi Bhabha National Institute, Mumbai 400094, India) ,  Valluru Jayaram (Department of Chemical and Materials Engineering, University of Alberta, Edmonton, Canada T6G 2G6) ,  Patwardhan Sachin C. (Department of Chemical Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai 400076, India) ,  Mukhopadhyay Siddhartha (Seismology Division, Bhabha Atomic Research Centre, Mumbai 400085, India)
資料名： Journal of Process Control  (Journal of Process Control)
巻： 109  ページ： 13-31  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0388A  ISSN： 0959-1524  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： 内部状態とパラメータのオンライン推定は,プロセス監視,故障診断とリアルタイム最適化のためにしばしば必要とされる。ドリフトパラメータを追跡するための従来のアプローチは,ランダムウォークプロセスとしてそれらの変動をモデル化し,状態と同時にそれらを推定することである。しかし,ランダムウォークモデルのチューニングは自明な運動ではない。最近,移動窓ベース同時状態とパラメータ推定スキームが,パラメータがゆっくり変化し,窓内で一定に留まるという仮定の下で提案されている。これらの定式化は,状態推定のために従来の再帰的Bayes推定器または移動水平推定器(MHE)を利用する。フィルタリングに伴う状態の同時平滑化は,従来の再帰的推定器よりもMHEにエッジを与えるが,MHEは計算集約方式である。最近,開発したReceding-horizon非線形Kalman(RNK)フィルタは,MHE(同時平滑化)と再帰的推定器(計算時間なし)の利点を結合した。本研究では,RNK定式化を拡張し,パラメータ変化が遅い速度で変化し,RNKウィンドウ内で一定であるという仮定の下で,同時状態とパラメータ推定スキームを実行する。2つの最尤(ML)ベースのパラメータ推定方式を,部分的尤度と完全な尤度関数を構築することによって開発した。両定式化はBayesフレームワークの下でさらに拡張され,パラメータの事前情報を組み込むことによってそれらの最大事後(MAP)バージョンを導いた。提案したパラメータ推定スキームにおける唯一の同調パラメータはウィンドウサイズであり,比較的容易に選択できる。提案した定式化の有効性を,2つの反応器システムに関するシミュレーション研究およびベンチマーク4重タンクシステムから得られた実験データを用いて評価した。シミュレーション研究は,完全な尤度ベースの推定スキームが,部分的尤度ベースの推定方式を超えるエッジを有することを明らかにした。また,提案した推定スキームは,平均計算時間の大幅な低減で,合理的に正確な状態とパラメータ推定を生成する。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： 最適化 ,  シミュレーション ,  状態推定 ,  最尤法 ,  フィルタリング ,  同調 ,  ドリフト ,  平滑化 ,  酔歩 ,  *Kalmanフィルタ ,  *パラメータ推定 ,  定式化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 事前知識 ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 状態とパラメータ推定 ,  後退水平非線形Kalmanフィルタ ,  移動窓推定 ,  最大尤度 ,  最大事後推定

分類 (1件)： プロセス制御  (IC03040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 後退 ,  非線形 ,  カルマンフィルタ ,  パラメータ推定