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首页> 外文期刊>Industrial Informatics, IEEE Transactions on >Robust Identification of Nonlinear Errors-in-Variables Systems With Parameter Uncertainties Using Variational Bayesian Approach
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Robust Identification of Nonlinear Errors-in-Variables Systems With Parameter Uncertainties Using Variational Bayesian Approach

机译：基于变分贝叶斯方法的不确定参数非线性误差系统的鲁棒辨识

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Major impediments in developing models based on the input-output data of an industrial process are the outliers in the output and uncertainties in the inputs. To address this problem, this article proposes a robust identification approach for nonlinear errors-in-variables systems. The t- distribution is employed to model the process data to account for the outliers through the adjustable degrees of freedom. Furthermore, we propose to approximate the nonlinear dynamics of the process using multiple local ARX models and combine them using a softmax function based weighting approach. To deal with parameter uncertainties, the identification problem is casted in the Bayesian framework and posterior distributions of the model parameters are estimated using the variational Bayesian approach, instead of point estimations. A numerical example of continuous fermenter as well as an experiment study on the multitank system is employed to demonstrate potential of the proposed method.
机译：基于工业过程的输入-输出数据开发模型的主要障碍是输出中的异常值和输入中的不确定性。为了解决这个问题，本文提出了一种针对非线性变量误差系统的鲁棒识别方法。 t分布用于对过程数据建模，以通过可调整的自由度说明异常值。此外，我们建议使用多个本地ARX模型来估算过程的非线性动力学，并使用基于softmax函数的加权方法将它们组合起来。为了处理参数不确定性，将识别问题置于贝叶斯框架中，并使用变分贝叶斯方法而不是点估计来估计模型参数的后验分布。通过一个连续发酵罐的数值例子以及对多罐系统的实验研究，证明了该方法的潜力。

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