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- W2081422011 abstract "This contribution derives new large-sample properties of the result of Maximum-Likelihood identification of a discrete-time process, characterized by an unknown, rational input-transfer function G and an unknown, rational noise-transfer function F. The purpose is to develop some means to detect possible false results of such an identification, caused by unknowingly violating prerequisites for the identification, e.g. by incorrect model structure or order, or having reached a local maximum in the search. Also, the effect of linear feedback and the identifiability in closed loop are discussed. Results are applied to artificially generated data and to plant data—collected in closed loop from the drying process in paper making. Cet article deduit des proprietés nouvelles à echantillons multiples, du résultat de l'identification à l'aide de la plus grande vraisemblance d'un processus à temps discret, caractérisé par une fonction de transfert rationelle inconnue G du signal d'entrée et une fonction de transfert rationelle inconnue F du bruit. Le but consiste à trouver un moyen de détecter des résultats erronnés possibles d'une telle identification provoqués par une violation inconsciente des préalables de l'identification, par exemple à la suite d'une structure ou d'un ordre inexacts du modèle ou d'un maximum local atteint pendant l'exploration. L'article discute également les effets de la réaction linéaire et de la capacité à l'identification en boucle fermée. Les résultats sont appliqués à des données artificiellement crées et à des données experimentales relevées en boucle fermée dans un processus de sèchage en papeterie. Dieser Beitrag leitet neue Eigenschaften des Ergebnisses der Maximum Likelihood Identifikation eines diskontinuierlichen Prozesses ab, der durch eine unbekannte, rationale Eingangs-Ausgangs-Funktion G und eine unbekannte rationale Rauschübertragungsfunktion F charaketrisiert wird. Zu entwickeln sind einige Wege, um mögliche falsche Resultate solch einer Identifikation z.B. durch nicht korrekte Modellstruktur oder -anordnung oder die Erreichung eines lokalen Maximums bei der Suche zu entdecken. Ferner wird die Wirkung einer linearen Rückkopplung und die Identifizierbarkeit in geschlossener Schleife diskutiert. Resultate werden auf künstlich erzeugte Daten und auf Anlagendaten angewandt, die im geschlossenen Kreise beim Trocknungsprozeβ der Papierherstellung gesammelt wurden. Hacтoящaя cтaтья вывoдит нoвыe мнoгoзнaчныe cвoйcтвa peзyльтaтa oпoзнaвaния пpи пoмoщи нaйбoльшeгo пpaвдoпoдoбня пpoцecca c диcкpeтным вpeмeнeм, oчapaктepизиpoвaннoгo нeизвecтнoй paциoнaльнoй пepeдaтoчнoй фyнкциeй G вчoднoгo cигнaлa и нeизвecтнoй paциoнaльнoй пepeдaтoчнoй фyнкциeй F шyмa. Цeлью являeтcя нaйти cпocoб выявить вoзмoжныe oшибoчныe peзyльтaты тaкoгo oпoзнaвaния, вызвaнныe нeпpoизвoльным нapyшeниeм пpeдпocылoк oпoзнaвaния, нaпpимep вcлeдcтвиe нeпpaвильнoй cтpyктypы или нeпpaвильнoгo пopядкa мoдeли или-жe мecтнoгo мaкcимyмa дocтигнyтoгo в кypce пoиcкa. Cтaтья тaкжe oбcyждaeт влияниe линeйнoй oбpaтнoй cвязи и cпocoбнocти к oпoзнaвaнию в зaмкнyтoм кoнтype. Peзyльтaты пpилoжeны к иcкyccтвeннo-выpaбoтaнным дaнным и к экcпepимeнтaльным дaнным пoлyчeнным в зaмкнyтoм кoнтype в cyшильнoм пpoцecce бyмaжнoй пpoмышлeннocти." @default.
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