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저자정보
Wentao Bai (Donghua University) Fan Guo (University of Alberta) Lei Chen (Donghua University) Kuangrong Hao (Donghua University) Biao Huang (University of Alberta)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
613 - 618 (6page)

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In most industrial environments, the real process data points are usually subject to contamination from a variety of noises. Most of the traditional methods assume that the process noise is Gaussian white noise, which can lead to poor robustness of the model to abnormal data. In this paper, we consider an ARX model with multi-Gaussian white noises, assuming that the collected data is affected by different noise models and switching of noise model follows Markov chain probability. The parameters of the model are estimated by Expectation-Maximization (EM) algorithm. A numerical example and a continuous stirred tank reactor are employed to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
#ARX #Markov chain #Expectation-Maximization algorithm #continuous stirred tank reactor

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. STATEMENT OF THE PROBLEM
3. IDENTIFICATION OF THE SYSTEM USING EM ALGORITHM
4. SIMULATION EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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