SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i SwePub databas

  Utökad sökning

Träfflista för sökning "WFRF:(Foslien W.) "

Sökning: WFRF:(Foslien W.)

  • Resultat 1-2 av 2
Sortera/gruppera träfflistan
   
NumreringReferensOmslagsbildHitta
1.
  • Braun, M.W., et al. (författare)
  • Multi-Level Pseudo-Random Signal Design and 'Model-on-Demand' Estimation Applied to Nonlinear Identification of a RTP Wafer Reactor
  • 1999
  • Ingår i: Preceedings of the 1999 American Control Conference. - Linköping : Linköping University Electronic Press. - 0780349903 ; , s. 1573-1579 vol.3
  • Rapport (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
    • Guidelines are presented for specifying the design parameters of multi-level pseudo-random sequences in a manner useful for “plant-friendly” nonlinear system identification. These multi-level signals are introduced into a rapid thermal processing wafer reactor simulation and compared against a well-designed pseudo-random binary sequence (PRBS). The resulting data serves as a database for a “model on demand” (MoD) predictor. MoD estimation is attractive because it requires less engineering effort to model a nonlinear plant, compared to global nonlinear models such as neural networks. The improved fit of multi-level signals over the PRBS signal, as well as the usefulness of the MoD estimator, is demonstrated on validation data.
  •  
2.
  • Stenman, Anders, et al. (författare)
  • Comparison of Global Nonlinear Models and "Model-on-Demand" Estimation Applied to Identification of a RTP Wafer Reactor
  • 1999
  • Ingår i: Preceedings of the 38th IEEE Conference on Decision and Control. - Linköping : Linköping University Electronic Press. - 0780352505 ; , s. 3950-3955 vol.4
  • Konferensbidrag (refereegranskat)abstract
    • "Model on Demand" (MoD) simulation of the temperature dynamics in a simulated Rapid Thermal Process-ing (RTP) reactor is compared against various types of global models (ARX, semiphysical, combined semiphysical with neural net). The identication data is generated from a m-level pseudo-random sequence input whose parameters are specied systematically using a priori information readily available to the engineer. The MoD estimator outperforms the ARX model and two semi-physical models, while matching the performance of a combined semi-physical with neural net model. This makes MoD estimation an appealing alternative to global methods because of its reduced engineering eort and simplified a priori knowledge regarding model structure.
  •  
Skapa referenser, mejla, bekava och länka
  • Resultat 1-2 av 2
Typ av publikation
rapport (1)
konferensbidrag (1)
Typ av innehåll
övrigt vetenskapligt/konstnärligt (1)
refereegranskat (1)
Författare/redaktör
Stenman, Anders (2)
Foslien, W. (2)
Braun, Martin W. (1)
Rivera, Daniel E. (1)
Braun, M.W. (1)
Rivera, D.E. (1)
visa fler...
Hrenya, C. (1)
visa färre...
Lärosäte
Linköpings universitet (2)
Språk
Engelska (2)
Forskningsämne (UKÄ/SCB)
Teknik (2)
År
1999 (2)

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy