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Schnelle Algorithmen fur die Zustands- und Parameterschatzung auf bewegten Horizonten

机译:用于移动视界的状态和参数估计的快速算法

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摘要

Wir behandeln das Problem einer gleichzeitigen Zustands- und Parameterschatzung auf bewegtem Horizont (Moving Horizon Estimation, MHE). Wir schlagen eine MHE Formulierung fur differential-algebraische Systemmodelle vor, die deterministisches Systemverhalten auf dem Schatzhorizont annimmt und eine Regularisierung des Anfangswertes verwendet. Zu ihrer numerischen Losung stellen wir effiziente Methoden zur schnellen On-line-Losung der MHE Probleme vor, die auf dem Mehrzielverfahren fur die Parameterschatzung beruhen. In der vorgeschlagenen MHE Echtzeititeration wird zu jedem MHE Optimierungsproblem nur eine einzige Optimierungsiteration durchgefuhrt, und die aufeinander folgenden Probleme werden durch ein Verschieben der bereits geschatzten Trajektorie effizient initialisiert. Die Methode wird auf das Problem zweier thermisch gekoppelter Destillationskolonnen angewandt und mit einem erweiterten Kalman-Filter verglichen. Neben dem Systemzustand aus uber 400 Variablen werden drei veranderliche Betriebsparameter mitgeschatzt. Die Rechenzeiten fur dieses schwierige Problem liegen bei rund 5 Sekunden pro MHE Optimierung.
机译:我们处理在运动视界上同时进行状态和参数估计的问题(运动视界估计,MHE)。我们提出了微分代数系统模型的MHE公式,该公式假设在宝藏范围内具有确定性的系统行为,并使用初始值的正则化。对于其数值解,我们提出了基于多目标方法进行参数估计的快速在线求解MHE问题的有效方法。在提出的MHE实时迭代中,对每个MHE优化问题仅执行一次优化迭代,并且通过移动已估计的轨迹来有效地初始化后续问题。该方法适用于两个热耦合蒸馏塔的问题,并与扩展的卡尔曼过滤器进行了比较。除了来自400多个变量的系统状态之外,还估计了三个变量操作参数。每次MHE优化,此难题的计算时间约为5秒。

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