Modellidentifikation zur Zustandsschätzung – Anwendung auf einen Bioprozess (Model Identification for State Estimation Application to a Bioprocess)
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P. Bogaerts
Anhand eines Prozessmodells und einiger verfügbarer Messungen sind Zustandsbeobachter in der Lage, nicht gemessene Zustände online zu rekonstruieren. Wenn das zugrundeliegende Prozessmodell aufgestellt ist, werden die unbekannten Parameter gewöhnlich mit Hilfe der Methode der kleinsten Fehlerquadrate oder der Maximum-Likelihood-Methode identifiziert, die von Offline-Messungen des gesamten Zustandsvektors Gebrauch machen. Diese herkömmlichen Methoden bringen jedoch nicht zum Ausdruck, dass das Modell des nicht gemessenen Teils des Zustandsvektors mit dem gemessenen in einer sensitiven Abhängigkeit stehen soll. Um eine höhere Modellsensitivität zu erzielen, wird in dieser Studie eine neue Kostenfunktion vorgeschlagen, die das klassische Maximum-Likelihood-Kriterium mit einem skalaren Maß der Modellsensitivität kombiniert.
Based on a process model and some available measurements, state observers allow unmeasured states to be reconstructed on-line. When the underlying process model is established, the unknown parameters are usually identified by minimizing a least-squares or maximum likelihood criterion, which makes use of off-line measurements of the complete state vector. These conventional criteria do not express the condition that the model of the unmeasured part of the state should be sensitive to the measured one. In this study, a new cost function is proposed, which attempts to enforce a higher model sensitivity by combining a classical maximum likelihood criterion with a scalar measure of the model sensitivity.
Articles in the same Issue
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