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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.3
- 수록면
- 277 - 288 (12page)
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This article reviews various state estimation methods for nonlinear systems, particularly with a perspective of a process control engineer. Nonlinear state estimation methods can be classified into the following two categories: stochastic approaches and eterministic approaches. The current review compares the Bayesian approach, which is mainly a stochastic approach, and the MHE (Moving Horizon Estimation) approach, which is mainly a deterministic approach. Though both methods are reviewed, emphasis is given to the latter as it is particularly well-suited to highly nonlinear systems with slow sampling rates, which are common in chemical process applications. Recent developments in underlying theories and supporting numerical algorithms for MHE are reviewed. Thanks to these developments, applications to large-scale and complex chemical processes are beginning to show up but they are still limited at this point owing to the high numerical complexity of the method.
목차
Abstract
I. 서론
II. 베이지안 접근법 (또는 확률론적 접근법)
III. 최적화 접근법 (또는 결정론적 접근법)
IV. 상태추정기법의 적용과 비교
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (67)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. E. Kalman / 1960 / A new approach to linear filtering and prediction problems / Journal of Basic Engineering 82 : 35 ~ 45
2. [학술지(정기간행물)] - R. E. Kalman / 1961 / New results in linear filtering and prediction theory / Journal of Basic Engineering 83 : 95 ~ 108
3. [학술지(정기간행물)] - D. G. Robertson / 1995 / A least squares formulation for state estimation / Journal of Process Control 5 : 291 ~ 299
4. [학술지(정기간행물)] - F. Daum / 2005 / Nonlinear filters: beyond the Kalman filter / Aerospace and Electronic Systems Magazine 20 : 57 ~ 69
5. [학술지(정기간행물)] - J. B. Rawlings / 2006 / Particle filtering and moving horizon estimation / Computers & Chemical Engineering 30 : 1529 ~ 1541
2. [학술지(정기간행물)] - R. E. Kalman / 1961 / New results in linear filtering and prediction theory / Journal of Basic Engineering 83 : 95 ~ 108
3. [학술지(정기간행물)] - D. G. Robertson / 1995 / A least squares formulation for state estimation / Journal of Process Control 5 : 291 ~ 299
4. [학술지(정기간행물)] - F. Daum / 2005 / Nonlinear filters: beyond the Kalman filter / Aerospace and Electronic Systems Magazine 20 : 57 ~ 69
5. [학술지(정기간행물)] - J. B. Rawlings / 2006 / Particle filtering and moving horizon estimation / Computers & Chemical Engineering 30 : 1529 ~ 1541
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