0086418 20240111140650.420071002235959.9 1 s. WWW cav_un_epca*0086417275-275ViennaARGESIM-ARGE Simulation News2007 Simulation Modelling Estimation Multiple models cav_un_auth*0212695 Ettler P. CZ cav_un_auth*0101124 Kárný Miroslav UTIA-B Department of Adaptive Systems Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0101168 Nedoma Petr UTIA-B Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. pdf soubor http://as.utia.cz/publications/2007/EttKarNed_07b.pdf 1ET100750401 GA AV ČR cav_un_auth*0001792 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 CEZ:AV0Z10750506 Reliable extrapolation - simulation or prediction - of system output is an invaluable departure point for the control system design. For application of model-based techniques, the knowledge of the model structure is essential. It can be based purely on the physical point of view or estimated from process data while the system is considered as a "black box". Mixing of both methods results in "grey box" modelling. Often, modelled systems are governed by several known physical laws and each of these laws implies a model, which should match the data. Nevertheless inevitable uncertainties often make simulated outputs of respective models unreliable. The problem is especially pronounced for systems with a significant time delay. This motivates search for methods, which utilize all available models at once and mix their outputs with the aim to get better results. In the paper, four variants of mixing are considered, discussed and their performance compared on industrial data. Seeming alternative -- a simple complex model is discussed as well. Data for experiments came from a cold rolling mill. Věrohodná extrapolace - simulace nebo predikce - výstupu systému je cenným základem pro návrh řídicího systému. Mají-li být k tomu využity postupy založené na modelu procesu, je znalost struktury modelu podstatná. Model může být založen čistě na fyzikálním hledisku nebo může být odhadnut z dostupných dat - v takovém případě je na proces pohlíženo jako na "black box - černou skříňku". Sloučení obou postupů je možno nazývat "grey box" modelováním. V mnoha případech se modelovaný systém chová podle několika fyzikálních zákonů současně a z každého z nich lze odvodit model, který by měl odpovídat datům. Nicméně měřená data jsou vždy zatížena neurčitostí, kvůli které mohou být simulace založené na těchto modelech nevěrohodné. Problém je ještě výraznější u systémů s velkým dopravním zpožděním. To bylo motivací pro hledání metod, které využívají několik modelů najednou a míchají jejich výstupy, aby se dosáhlo lepšího výsledku. Ve článku jsou uvedeny a porovnány čtyři metody při použití dat z průmyslu. Zdánlivá alternativa - jeden složitý model - je rovněž diskutována. Pro experimenty byla použita data ze studené válcovací tratě. cav_un_auth*0230732 EUROSIM Congress on Modelling and Simulation /6./ Ljubljana 09.09.2007-13.09.2007 SI 2008 BB 4 O 4o 20231122133639.0 http://hdl.handle.net/11104/0148692 2007 Soubory v repozitáři: 0086418.pdf pdf soubor cav_un_epca*0086417 Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation - Vol.1: Book of Abstracts 275 275 Vienna ARGESIM-ARGE Simulation News 2007