TL;DR
- v2 نوع اعلام:.
- جایگزین چکیده:.
- در بسیاری از کاربردهای بیوتکنولوژی،.
چه اتفاقی افتاد
v2 نوع اعلام:. جایگزین چکیده:.
در بسیاری از کاربردهای بیوتکنولوژی،. اندازهگیریها با نرخهای مختلف نمونهبرداری در دسترس هستند،.
بهعنوان مثال،. به دلیل سنسورهای آنلاین و تجزیه و تحلیل آزمایشگاهی آفلاین.
اندازهگیریهای آفلاین معمولاً شامل تأخیرهای زمانی است که ممکن است به دلیل روشهای آزمایشگاهی اساسی ناشناخته باشند. این تنظیم چند نرخی (MR) چالشی را برای فیلتر کالمن ایجاد میکند،.
جایی که فرض میشود دادههای اندازهگیری معمولی در یک شبکه زمانی مساوی و بدون تاخیر. در دسترس هستند.
این مقاله آموزشی نسخه MR یک فیلتر کالمن توسعه یافته (EKF) را بر اساس تقویت حالت نمونه استخراج. میکند و آن را در فرآیند هضم بی هوازی (AD) در یک محیط کشاورزی شبیهسازی اعمال.
میکند. عملکرد MR-EKF برای سناریوهای مختلف از جمله طولهای تاخیر متفاوت،.
سطوح نویز اندازهگیری،. عدم تطابق مدل کارخانه (PMM) و خطای حالت اولیه بررسی میشود.
با تنظیم مناسب،. MR-EKF میتواند بهطور قابل اعتمادی وضعیت فرآیند را تخمین بزند و بنابراین،.
اندازهگیریهای آفلاین تاخیری را بهطور مناسب ترکیب کرده و اندازهگیریهای آنلاین پر سر و صدا را صاف کند. به دلیل رویکرد تقویت حالت نمونه،.
طول تأخیر اندازهگیریهای آفلاین بر عملکرد تخمین وضعیت تأثیری حیاتی ندارد،. مشروط بر اینکه قابلیت مشاهده در طول تأخیرها از بین نرود.
مقداردهی اولیه وضعیت ضعیف و PMM بر همگرایی بیشتر از سطوح نویز اندازهگیری تأثیر میگذارد. علاوه بر این،.
انتخاب یک تنظیم مناسب برای کاربرد موفقیت آمیز MR-EKF که یک رویکرد سیستماتیک برای آن ارائه شده است،. بسیار مهم است.
این آموزش راهنمای پیادهسازی را برای متخصصانی که به دنبال اجرای موفقیت آمیز تخمین حالت برای سیستم. های چند نرخی هستند،.
ارائه میدهد. بنابراین،.
به توسعه عملیات مبتنی بر تقاضای نیروگاههای بیوگاز کمک میکند،. که ممکن است کمک کند در تثبیت یک شبکه برق تجدیدپذیر.
چرا مهم است
اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیمگیری سازمانی اثر میگذارد.
منبع
لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده میشود.