Основные понятия
本論文では、相互に接続された非線形サブシステムから構成される大規模プロセスの分散型拡張カルマンフィルタアルゴリズムを提案する。提案手法は、線形分散型カルマンフィルタの設計に基づき、非線形サブシステムモデルの逐次線形化を組み込むことで、一般的な非線形プロセスの状態推定を可能にする。理論的な安定性解析を行い、化学プロセスおよび排水処理プロセスの事例研究により、提案手法の有効性を実証する。
Аннотация
本論文では、大規模非線形プロセスの分散型状態推定問題に取り組んでいる。
まず、線形サブシステムモデルに基づく分散型全情報推定設計を定式化する。次に、この分散型全情報推定設計の局所最適化問題の解析解を導出し、それに基づいて分散型カルマンフィルタアルゴリズムを提案する。
さらに、この分散型カルマンフィルタを非線形プロセスに拡張し、提案する分散型拡張カルマンフィルタ手法を定式化する。一般的な非線形プロセスに対する推定誤差ダイナミクスの安定性を理論的に証明する。
最後に、化学プロセスと排水処理プロセスの事例研究を通じて、提案手法の有効性と理論的な知見の妥当性を示している。
Статистика
大規模非線形プロセスは複雑な相互作用を含む
従来の集中型または分散型アプローチでは、このような複雑性に対処するのが困難
分散型制御アーキテクチャは、大規模プロセスの制御問題に対処する有望なフレームワークを提供する
分散型状態推定は、分散型制御システムの実行に不可欠な実時間の完全状態情報を提供する
Цитаты
"大規模産業プロセスは通常、非常に非線形であり、物質、エネルギー、情報の流れを通して密接に相互接続された複数の物理コンポーネントで構成されている。"
"分散型制御アーキテクチャ、特に分散型フレームワークは、大規模産業プロセスの全社的な制御問題に対処する可能性を秘めている。"
"分散型状態推定は、分散型制御システムの実行に不可欠な実時間の完全状態情報を提供する。"