Original scientific paper
https://doi.org/10.7305/automatika.54-2.147
Adaptivna estimacija teško-mjerljivih procesnih veličina
Dražen Slišković
; Faculty of Electrical Engineering, University of Osijek, Kneza Trpimira 2b, HR-31000, Osijek, Croatia
Ratko Grbić
; Faculty of Electrical Engineering, University of Osijek, Kneza Trpimira 2b, HR-31000, Osijek, Croatia
Željko Hocenski
; Faculty of Electrical Engineering, University of Osijek, Kneza Trpimira 2b, HR-31000, Osijek, Croatia
Abstract
Problemi s upravljanjem mnogih procesa u industriji vezani su s nemogućnošću on-line mjerenja nekih važnih procesnih veličina. Ovaj se problem može u značajnoj mjeri riješiti estimacijom ovih teško-mjerljivih procesnih veličina. Estimator je pri tome odgovarajući matematički model procesa koji na temelju informacije o ostalim (lako-mjerljivim) procesnim veličinama procjenjuje trenutni iznos teško-mjerljive veličine. Budući da su procesi po prirodi promjenjivi, točnost estimacije zasnovane na modelu procesa izgra.enog na starim podacima u pravilu opada s vremenom. Kako bi se ovo izbjeglo, parametre modela procesa je potrebno kontinuirano prepodešavati kako bi model što bolje opisivao (trenutno) vladanje procesa. Ovisno o tipu matematičkog modela, za prepodešavanje njegovih parametara na raspolaganju je više metoda. Kao osnova estimatora teško-mjerljive veličine u radu se koristi PLSR model procesa, dok se njegovi parametri prepodešavaju na više načina – metodom pomičnog prozora, rekurzivnim NIPALS algoritmom, rekurzivnim kernel algoritmom te Just-in-Time Learning metodom. Svojstva navedenih metoda adaptacije PLSR modela procesa ispitana su na odabranom primjeru. Nadalje, metode adaptacije su analizirane i s obzirom na računalnu i memorijsku zahtjevnost.
Keywords
estimacija procesne veličine; adaptivni estimator; pomični prozor; rekurzivni algoritmi; JITL algoritam
Hrčak ID:
103408
URI
Publication date:
2.5.2013.
Visits: 2.031 *