Observability Gramian for Bayesian Inference in Nonlinear Systems With Its Industrial Application
Observability Gramian for Bayesian Inference in Nonlinear Systems With Its Industrial Application
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非线性系统中贝叶斯推理的可观测性格拉米亚及其工业应用
DOI：
10.1109/lcsys.2022.3227452
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发表时间：
2023
影响因子：
3
通讯作者：
Kashima Kenji
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kunwoo Lee;Umezu Yusuke;Konno Kaiki;Kashima Kenji
在这封信中，我们提出了一个新的（经验）的可观测性Gramian的非线性随机系统的贝叶斯推理。首先，我们定义我们的可观测性Gramian，我们称之为可估计性Gramian，基于与所谓的贝叶斯Fisher信息矩阵的关系，用于初始状态估计。然后，我们研究的可估性Gramian的经验版本的基本性质。所提出的框架的实际用途进行检查，通过其应用程序的参数和初始状态估计在天然气发动机气缸。
In this letter, we present a novel (empirical) observability Gramian for nonlinear stochastic systems in the light of Bayesian inference. First, we define our observability Gramian, which we refer to as the estimability Gramian, based on the relation to the so-called Bayesian Fisher Information Matrix for initial state estimation. Then, we study the fundamental properties of an empirical version of the estimability Gramian. The practical usefulness of the proposed framework is examined through its application to a parameter and initial state estimation in a natural gas engine cylinder.
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非线性系统的可观测性测量
DOI：
10.1109/cdc.2018.8619722
发表时间：
2018
期刊：
2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC)
影响因子：
--
作者：
Shen Zeng
通讯作者：
Shen Zeng
基于随机可观测性的非线性模型简化
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
American Control Conference
影响因子：
--
作者：
Taijiro Kawamura;M. Yamakita
通讯作者：
M. Yamakita
影响因子：
2.5
作者：
E. Qian;Jemima M. Tabeart;C. Beattie;S. Gugercin;Jiahua Jiang;P. Kramer;A. Narayan
通讯作者：
E. Qian;Jemima M. Tabeart;C. Beattie;S. Gugercin;Jiahua Jiang;P. Kramer;A. Narayan
利用蒙特卡罗方法分析医用直线加速器X射线物理特性构建辐射源模型
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
作者：
椋本宜学;手島昭樹;他
通讯作者：
他
非线性系统的可观测性格拉米亚
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
IEEE Conference on Decision and Control
影响因子：
--
作者：
U. Vaidya
通讯作者：
U. Vaidya