基于高斯过程的安全模型式实验设计
系统与控制
2021-04-15 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
动力学模型构建已成为工业过程开发与放大中不可或缺的一步。模型式实验设计（MBDoE）被广泛用于提高非线性动态系统的参数精度。该过程需要同时考虑参数不确定性与结构不确定性，因为施加于系统的可行性约束很可能在执行最优设计的实验时被违背，从而导致不安全的实验条件。本工作中，高斯过程以双重方式被使用：1）量化物理系统的不确定性实现并计算工厂-模型失配，2）在计算最优实验设计的同时考虑参数不确定性。该方法为模型式实验设计背景下约束的概率满足提供了保证。方法辅以自适应信赖域的使用，以促进满意的局部近似。所提方法能够从参数集的有限初步知识出发设计最优实验，实现对参数空间的安全探索。该方法的性能通过关于流反应器中动力学模型参数辨识的说明性案例研究得以展示。
引用
@article{arxiv.2011.10009,
title = {Safe model-based design of experiments using Gaussian processes},
author = {Panagiotis Petsagkourakis and Federico Galvanin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.10009},
year = {2021}
}