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ANN Approach for State Estimation of Hybrid Systems and Its Experimental Validation

机译：混合系统状态估计的神经网络方法及其实验验证

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摘要

A novel artificial neural network based state estimator has been proposed to ensure the robustness in the state estimation of autonomous switching hybrid systems under various uncertainties. Taking the autonomous switching three-tank system as benchmark hybrid model working under various additive and multiplicative uncertainties such as process noise, measurement error, process-model parameter variation, initial state mismatch, and hand valve faults, real-time performance evaluation by the comparison of it with other state estimators such as extended Kalman filter and unscented Kalman Filter was carried out. The experimental results reported with the proposed approach show considerable improvement in the robustness in performance under the considered uncertainties.
机译：提出了一种新颖的基于人工神经网络的状态估计器，以确保在各种不确定性下自主切换混合系统状态估计的鲁棒性。以自主切换三缸系统为基准的混合模型，在各种加性和乘性不确定性（例如过程噪声，测量误差，过程模型参数变化，初始状态不匹配和手动阀故障）下工作，通过比较实时评估性能它与其他状态估计器（例如扩展卡尔曼滤波器和无味卡尔曼滤波器）一起执行。用建议的方法报告的实验结果表明，在考虑了不确定性的情况下，性能的鲁棒性得到了很大的提高。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第4期|382324.1-382324.13|共13页
  • 作者

    Vellayikot Shijoh; Vaidyan M. V.;

  • 作者单位

    Natl Inst Technol, Dept Elect Engn, Calicut 673601, Kerala, India.;

    Natl Inst Technol, Dept Elect Engn, Calicut 673601, Kerala, India.;

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