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Abstract

A generalized algorithm for the estimation of parameters in a process model from experimental data is presented in this paper. The algorithm, which combines linear programming with quasilinearization, is formulated and its advantages and limitations are discussed. Examples are included to illustrate application of the algorithm to real engineering problems, one of which was encountered in industry and another of which was encountered in a control study. The examples demonstrate the incorporation of constraints, convergence promotion and reliability estimates into the identification.

On présente dans le présent travail un algorithme généralisé, pour lévaluation des paramètres, à partir de résultats expérimentaux dans un modèle de processus. On formule léalgorithme, qui combine la programmation linéaire avec la quasilinéarisation et discute ses avantages et ses limitations. Des exemples illustrent léapplication de léalgorithme à des problèmes réels de génie, dont léun est industriel et un autre provient déune cation des contraintes, de la promotion de la convergence et des étude de contrǒle; ils démontrent léincorporation dans léidentifiestimés de fiabilité.