Estimation of a Stochastic Burgers' Equation Using an Ensemble Kalman Filter - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Estimation of a Stochastic Burgers' Equation Using an Ensemble Kalman Filter

Abstrakt

In this work, we consider a difficult problem of state estimation of nonlinear stochastic partial differential equations (SPDE) based on uncertain measurements. The presented solution uses the method of lines (MoL), which allows us to discretize a stochastic partial differential equation in a spatial dimension and represent it as a system of coupled continuous-time ordinary stochastic differential equations (SDE). For such a system it is possible to use the standard estimation methods based on Kalman filtration. In this paper we propose using an ensemble Kalman filter (EnKF), which due to its characteristics can be successfully applied to problems with hundreds of state variables. Finally, we present the simulation results, which confirm the effectiveness of the presented approach.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
2018 23rd International Conference on Methods & Models in Automation & Robotics (MMAR) strony 736 - 740
Język:
angielski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Domżalski M., Kowalczuk Z.: Estimation of a Stochastic Burgers' Equation Using an Ensemble Kalman Filter// 2018 23rd International Conference on Methods & Models in Automation & Robotics (MMAR)/ : , 2018, s.736-740
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/mmar.2018.8486020
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 164 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi