کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5000118 1460639 2017 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Cost function shaping of the output error criterion
ترجمه فارسی عنوان
تابع هزینه شکل دادن معیار خطای خروجی
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
شناسایی یک مدل خطای خروجی با استفاده از روش خطای پیش بینی منجر به یک مشکل بهینه سازی شده بر روی داده های ورودی / خروجی جمع آوری شده از سیستم می شود تا شناسایی شود. اغلب دشوار است راه حل جهانی این مشکل بهینه سازی را پیدا کند، زیرا در اغلب موارد، تابع اهداف مربوطه و فضای جستجو غیرقابل نفوذ است. مشکل در حل مشکل بهینه سازی عمدتا بستگی به شرایط آزمایشی دارد، بویژه در طیف داده های ورودی / خروجی جمع آوری شده از سیستم. بنابراین با هماهنگ کردن الگوریتم ها با انتخاب مناسب از پیش فیلتر داده ها، ممکن است بهبود یابد. در این مقاله ما نشان می دهیم که چگونه این انتخاب را انجام دهیم. ما کاربرد رویکرد پیشنهادی را به مطالعات موردی ارائه می دهیم که در آن الگوریتم های استاندارد تمایل به همگرا بودن با حداقل جهان را دارند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
Identification of an output error model using the prediction error method leads to an optimization problem built on input/output data collected from the system to be identified. It is often hard to find the global solution of this optimization problem because in most cases both the corresponding objective function and the search space are nonconvex. The difficulty in solving the optimization problem depends mainly on the experimental conditions, more specifically on the spectra of the input/output data collected from the system. It is therefore possible to improve the convergence of the algorithms by properly choosing the data prefilters; in this paper we show how to perform this choice. We present the application of the proposed approach to case studies where the standard algorithms tend to fail to converge to the global minimum.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 76, February 2017, Pages 53-60
نویسندگان
, , , ,