Estimation of Complex Systems

复杂系统的估计

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-04018
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2021-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In many systems, an estimation of the state is needed despite imperfect and incomplete information. Examples include determining lake temperature changes,  bridge vibrations, electrical network stability, battery charge estimation, building heating. An estimator is also often part of a control system. Typically both a mathematical model and measured data are available. Both contain errors. The fundamental issue in estimation is to use data to yield the best estimate in the presence of uncertainty. For complex systems, such as the above examples, current estimator design relies on simplifications of complex system models. The research program will make fundamental contributions to improving estimation of complex systems. Better algorithms will be a consequence of the research. The first five years will concentrate on the following objectives: O1. Estimation of systems with constraints. Many physical systems have dynamics that depend on space and time, coupled to equilibrium conditions. Examples include lithium -ion cells,  mechatronic systems with coupled mechanical/electro-magnetic fields. Checkable conditions for existence of a solution and well--posedness will be obtained. This is needed for subsequent development of estimation algorithms. O2. Optimal estimation of nonlinear systems. Existing design of estimators for nonlinear systems are largely heuristic. The popular methods sometimes perform well, but in other situations the estimator diverges. Better conditions for a bounded error system will be obtained. Also, formal cost functions that define an optimal estimator will be formulated. Innovative approaches to estimator design will be used. One tool will be machine learning to achieve real-time estimators for complex systems. O3. Optimal sensor design. Better sensor placement and sensor shape design improves estimator accuracy without additional hardware expenditure. An integrated theory for sensor/estimator design for nonlinear systems will be developed followed by design algorithms. Fundamental results in estimation of complex systems will be obtained; in particular for estimation of nonlinear systems and also to systems that depend on space and time, known as distributed parameter systems. One advance will be improved stability estimates for estimation of nonlinear systems. Conditions for the proper discretization of distributed parameter systems will be obtained. A major advance will be synthesis of estimators for nonlinear systems, based on an optimality criteria. This will be combined with optimal sensor location and design to further improve estimator performance. Because estimation plays a major role in many  industrial and environmental systems, some listed above, this research will have an impact outside of the control systems field. Estimator design and related skills, such as computation, transfer between application areas and so student training will be valuable to future careers in industry and academia.
在许多系统中,尽管信息不完善且不完整,但仍需要对状态进行估计。示例包括确定湖泊温度变化、桥梁振动、电网稳定性、电池电量估算、建筑物供暖。估计器通常也是控制系统的一部分。通常,数学模型和测量数据都是可用的。两者都包含错误。估计的基本问题是在存在不确定性的情况下使用数据得出最佳估计。对于复杂系统,例如上面的例子,当前的估计器设计依赖于复杂系统模型的简化。 该研究计划将为改进复杂系统的估计做出根本性贡献。研究的结果将是更好的算法。前五年将集中于以下目标: O1。有约束的系统的估计。许多物理系统的动力学取决于空间和时间以及平衡条件。示例包括锂离子电池、具有耦合机械/电磁场的机电系统。将获得解存在性和适定性的可检验条件。这是估计算法的后续开发所需要的。 氧气。非线性系统的最优估计。非线性系统估计器的现有设计很大程度上是启发式的。流行的方法有时表现良好,但在其他情况下估计器会出现偏差。将获得有界误差系统的更好条件。此外,还将制定定义最佳估计量的正式成本函数。将使用创新的估算器设计方法。机器学习是一种工具,可以实现复杂系统的实时估计。 O3。最佳传感器设计。更好的传感器放置和传感器形状设计可提高估计器的准确性,而无需额外的硬件支出。将开发非线性系统传感器/估计器设计的集成理论,然后设计算法。将获得复杂系统估计的基本结果;特别是对于非线性系统以及依赖于空间和时间的系统(称为分布参数系统)的估计。一项进步是改进非线性系统估计的稳定性估计。将获得分布式参数系统适当离散的条件。一个主要的进步是基于最优性标准综合非线性系统的估计器。这将与最佳传感器位置和设计相结合,以进一步提高估计器性能。由于估计在许多工业和环境系统(上面列出的一些系统)中发挥着重要作用,因此这项研究将在控制系统领域之外产生影响。估算器设计和相关技能,例如计算、应用领域之间的转换等学生培训将对未来工业界和学术界的职业生涯有价值。

项目成果

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Morris, Kirsten其他文献

Direction-dependent optimal path planning for autonomous vehicles
  • DOI:
    10.1016/j.robot.2015.02.003
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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Morris, Kirsten的其他文献

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    $ 4.66万
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  • 批准号:
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 4.66万
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  • 资助金额:
    $ 4.66万
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  • 批准号:
    105685-2010
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    411772-2010
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    FL110100020
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 4.66万
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    Australian Laureate Fellowships
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    23310104
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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知道了