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首页> 外文期刊>The Canadian Journal of Chemical Engineering >PARAMETER AND STATE ESTIMATION IN NONLINEAR STOCHASTIC CONTINUOUS-TIME DYNAMIC MODELS WITH UNKNOWN DISTURBANCE INTENSITY
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PARAMETER AND STATE ESTIMATION IN NONLINEAR STOCHASTIC CONTINUOUS-TIME DYNAMIC MODELS WITH UNKNOWN DISTURBANCE INTENSITY

机译：具有未知扰动强度的非线性随机连续时间动态模型的参数和状态估计

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Approximate Maximum Likelihood Estimation(AMLE)is an algorithm for estimating the states and parameters of models described by stochastic differential equations(SDEs).In previous work(Varziri et al.,Ind.Eng.Chem.Res.,47(2),380-393,(2008);Varziri et al.,Comp.Chem.Eng.,in press),AMLE was developed for SDE systems in which process-disturbance intensities and measurement-noise variances were assumed to be known.In the current article,a new formulation of the AMLE objective function is proposed for the case in which measurement-noise variance is available but the process-disturbance intensity is not known a priori.The revised formulation provides estimates of the model parameters and disturbance intensities,as demonstrated using a nonlinear CSTR simulation study.Parameter confidence intervals are computed using theoretical linearization-based expressions.The proposed method compares favourably with a Kalman-filter-based maximum likelihood method.The resulting parameter estimates and information about model mismatch will be useful to chemical engineers who use fundamental models for process monitoring and control.
机译：近似最大似然估计（AMLE）是一种算法，用于估计由随机微分方程（SDE）描述的模型的状态和参数。在先前的工作中（Varziri等，Ind.Eng.Chem.Res。，47（2）， 380-393，（2008）; Varziri等人，Comp.Chem.Eng。，印刷中），AMLE是为SDE系统开发的，假设其中的过程干扰强度和测量噪声方差是已知的。文章针对存在测量噪声方差但过程扰动强度未知的情况，提出了AMLE目标函数的新公式。修改后的公式提供了模型参数和干扰强度的估计值，如所示使用非线性CSTR模拟研究，使用基于理论线性化的表达式计算参数置信区间，与基于卡尔曼滤波器的最大似然法相比，该方法具有优势。对于使用基本模型进行过程监视和控制的化学工程师，有关模型不匹配的说明将非常有用。

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