SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-326394"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-326394" > Stochastic Approxim...

  • Bereza-Jarocinski, RobertKTH,Reglerteknik,KTH Royal Institute of Technology (författare)

Stochastic Approximation for Identification of Non-Linear Differential-Algebraic Equations with Process Disturbances

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE),2022
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-326394
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-326394URI
  • https://doi.org/10.1109/CDC51059.2022.9993085DOI
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-481033URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • QC 20230503
  • Differential-algebraic equations, commonly used to model physical systems, are the basis for many equation-based object-oriented modeling languages. When systems described by such equations are influenced by unknown process disturbances, estimating unknown parameters from experimental data becomes difficult. This is because of problems with the existence of well-defined solutions and the computational tractability of estimators. In this paper, we propose a way to minimize a cost function-whose minimizer is a consistent estimator of the true parameters-using stochastic gradient descent. This approach scales significantly better with the number of unknown parameters than other currently available methods for the same type of problem. The performance of the method is demonstrated through a simulation study with three unknown parameters. The experiments show a significantly reduced variance of the estimator, compared to an output error method neglecting the influence of process disturbances, as well as an ability to reduce the estimation bias of parameters that the output error method particularly struggles with.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Eriksson, OscarKTH,Programvaruteknik och datorsystem, SCS,KTH Royal Institute of Technology(Swepub:kth)u1kifi8r (författare)
  • Abdalmoaty, Mohamed R.-H.1986-Uppsala universitet,Reglerteknik,Avdelningen för systemteknik,KTH Royal Institute of Technology(Swepub:uu)mohab408 (författare)
  • Broman, David,1977-KTH,Programvaruteknik och datorsystem, SCS,KTH Royal Institute of Technology(Swepub:kth)u1aeyn4q (författare)
  • Hjalmarsson, Håkan,1962-KTH,Reglerteknik(Swepub:kth)u10a8l40 (författare)
  • KTHReglerteknik (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:2022 IEEE 61ST CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL (CDC): Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), s. 6712-6717978166546761297816654676059781665467629

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

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