Prosessregulering eller tilsvarende.
Kunnskap som er nødvendig for på en enkel og praktisk måte å identifisere statiske og dynamiske modeller direkte fra kjente loggedata, samt hvordan slike modeller kan benyttes til modellbasert regulering samt til estimering og prediksjon av variable.
Ha grunnlag for optimal estimering av variable i diskrete og kontinuerlige dynamiske systemer, med utgangspunkt i dynamiske modeller og teori for stokastiske systemer.
Forelesninger; øvinger, bruk av eksisterende software, DSR, N4SID eller lignende og MATLAB system identification toolbox.
Stokastiske prosesser. Diskret prosess- og målestøy. Observerbarhet og detekterbarhet. Kalmanfilter for tilstands- og parameterestimering i ulineære og lineære systemer. Kalmanfilter på prediksjons- og innovasjonsform.
Systembeskrivelse, formål med modelleringen og modellformer: deterministiske og stokastiske modeller, kombinert deterministisk og stokastiske modeller. Dynamiske og statiske modeller. Modellering for regulering (modellbasert eller syntese), prediksjon, simulering, operatørstøtte, diagnose, feildeteksjon, etc.. Prefiltrering av data, identifikasjon av trender etc. Eksperiment design (forsøksplanlegging) for dynamiske systemer og presistent eksitasjon. Minste-kvadratsums-metoden med statistisk analyse. Singulærverdi dekomposisjon (SVD), Prinsipal komponent analyse og regresjon (PCA, PCR). Partial Least squares (PLS). Identifikasjon av stokastiske og dynamiske systemer fra kjente inngangs- og utgangsdata (loggedata). Subspace (underroms baserte) metoder og DSR. Prediksjonsfeilmetoder. Rekursive metoder. Systemidentifikasjon i lukket sløyfe. Benyttelse av apriori kunnskap. Håndtering av kjente ulineariteter. Innføring av lineariserende funksjoner. Det vil bli gitt en obligatorisk øving som kreves godkjent for å få adgang til å avlegge eksamen.
Det gis en sammensatt vurdering av kandidaten basert på følgende punkter:
Sluttprøve som teller 70% av sluttkarakter.
Delprøve som teller 30% av sluttkarakter.
Det blir utdelt ukentlige øvinger utenom denne.