- Tytuł:
-
Identyfikacja parametrów modelu kondensatora dwiema metodami Monte Carlo
Identification of the Capacitor Model Parameters by two Monte Carlo Methods - Autorzy:
-
Kubisa, S.
Warsza, Z. L. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/275374.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
- Tematy:
-
model kondensatora
identyfikacja parametrów
metoda Monte Carlo
rozkład parametrów
model of capacitor
parameter identification
Monte Carlo method
distribution of parameters - Opis:
-
Omówiono dokładność identyfikacji wartości parametrów modelu kondensatora
rzeczywistego przeprowadzoną dwiema metodami Monte Carlo. Jako prosty przykład
numeryczny zidentyfikowano parametry pięciu elementów skupionych RC schematu zastępczego
kondensatora na podstawie wyników zasymulowanych pomiarów składowych jego impedancji
zastępczej przy kilku częstotliwościach. Parametry mierzone i identyfikowane są powiązane
układem nieliniowych zależności i ich rozwiązanie analityczne jest bądź bardzo uciążliwe, bądź
może nie być znane. Identyfikację wykonano jednokrotną oraz wielokrotną procedurą iteracyjną
Monte Carlo. Dla otrzymanych rozkładów wartości zidentyfikowanych parametrów oszacowano
przedziały o prawdopodobieństwie 0,95 i 0,99, które charakteryzują poziom obserwowalności
tych parametrów. Dokładność parametrów oszacowano na podstawie otrzymanych rozkładów ich
zidentyfikowanych wartości. Omówiono skuteczność i użyteczność identyfikacji parametrów modelu
obiema metodami Monte Carlo.
The accuracy of identification of internal parameters of the model of capacitor as the physical device carried out by two Monte Carlo methods of simulation is considered. As an simply numerical example are identified parameters of the five RC elements of the equivalent circuit of capacitor based on results of simulated measurements of its equivalent impedance components at several frequencies. The measured and identified parameters are linked by a system of nonlinear relationships and their analytical solution is either very inconvenient, or even non-existing. Identification has been carried by single and by multiple iterative procedure Monte Carlo. From the pdf distributions of identified parameters their achieved coverage rangers of 0,95 and 0,99 probability are estimated. The results demonstrate the efficiency and utility of identifying internal model parameters by both Monte Carlo methods. - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Robotyka; 2018, 22, 2; 41-48
1427-9126 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Robotyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki