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Wavelet-based On-line Multiscale Subspace Identification of Nuclear Reactor

机译：基于小波的核反应堆在线多尺度子空间辨识

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This paper formulates a methodology of on-line subspace identification in wavelet-based multiresolution framework. The proposed strategy integrates proficiency of wavelets for multiscale data representation with the robust parameter estimation ability of subspace identification. The efficacy of proposed technique is demonstrated on point kinetics nuclear reactor taking the effects of temperature and xenon poisoning into consideration. The nonlinear process is approximated by multiple linear state-space models identified at significant scales. Time variation in the process has been taken into account by updating parameters with the arrival of new dataset. It is validated through simulations that the proposed scheme gives better output prediction as compared to other single-scale and multiscale techniques.
机译：本文提出了一种基于小波多分辨率框架的在线子空间识别方法。所提出的策略将小波的多尺度数据表示能力与子空间识别的鲁棒参数估计能力结合在一起。考虑温度和氙中毒的影响，在点动力学核反应堆上证明了所提出技术的有效性。非线性过程可以通过在较大尺度上确定的多个线性状态空间模型来近似。随着新数据集的到来，通过更新参数来考虑过程中的时间变化。通过仿真验证，与其他单标度和多标度技术相比，该方案可提供更好的输出预测。

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