National Repository of Grey Literature 54 records found  1 - 10nextend  jump to record: Search took 0.00 seconds. 
Research of Methods for Significant Accereation of Parameter Estimation of Simulation Models
Appel, Martin ; Opluštil, Vladimír (referee) ; Křivánek, Václav (referee) ; Grepl, Robert (advisor)
The thesis focuses on achieving a significant speed-up in the estimation of simulation model parameter values. This is achieved through the appropriate choice of a solver that is computationally less demanding, but at the same time has an acceptable error in the range of parameter values, through the use of distribution of computations on parallel threads, heuristic methods for reducing the space of parameter values, and modification of optimization methods. In this thesis, the research related to the objectives of the thesis is first discussed, then the exact objectives of this thesis are stated and the implementation of each objective is described in separate chapters. The results of this thesis include a tool used to analyze solver choice, an analysis of parallel thread efficiency, a parallel simulation distribution tool, nine modified optimization methods, and a new tool for estimating parameter values. Finally, the results obtained are evaluated.
Ladění parametrů LQG řízení pomocí evolučních metod
Marton, Filip ; Brablc, Martin (referee) ; Grepl, Robert (advisor)
This master thesis deals with the design of evolutionary algorithms to optimize LQG control of two laboratory models. It also deals with the creation of simplified models used to describe real models and with the subsequent estimation of their parameters. After this section it deals with optimization of control parameters with the use of simplified models, testing the control on laboratory models and summarizing the results of controlling the models.
Hybrid Method for Modelling and State Estimation of Dynamic Systems
Brablc, Martin ; Blaha, Petr (referee) ; Bugeja, Marvin (referee) ; Grepl, Robert (advisor)
Tato Disertační práce se zabývá vývojem nové hybridní metody pro současné odha- dování stavů a parametrů nelineárních dynamických systémů, založené na myšlence lokálních lineárních modelů, která využívá odhad nejistoty parametrů modelu pro automatické nastavení některých parametrů Kalmanova filtru (KF), čímž se výrazně zjednodušuje její nasazení a nastavení v praktických aplikacích. V první části se disertační práce věnuje shrnutí aktuálního stavu poznání v oblasti dynamických systémů, simultánní estimace, KF a modelování nelineárních dynamických systémů. Následně se ve dvou samostatných kapitolách věnuje modifikaci KF pro situace, kde dominantním vlivem způsobujícím procesní šum jsou nepřesné parametry modelu, a dále modifikaci metody Receptive field weighted regression (RFWR) tak, aby mohla být použita pro duální estimaci. Nakonec práce popisuje vyvinutou hybridní metodu složenou z modifikovaných algoritmů RFWR a KF nazvanou Receptive field dual estimation - (RFDE) a demonstruje její funkčnost na simulačních i reálných datech.
TESTING THE METHOD OF MULTIPLE SCALES AND THE AVERAGING PRINCIPLE FOR MODEL PARAMETER ESTIMATION OF QUASIPERIODIC TWO TIME-SCALE MODELS
Papáček, Štěpán ; Matonoha, Ctirad
Some dynamical systems are characterized by more than one timescale, e.g. two well separated time-scales are typical for quasiperiodic systems. The aim of this paper is to show how singular perturbation methods based on the slow-fast decomposition can serve for an enhanced parameter estimation when the slowly changing features are rigorously treated. Although the ultimate goal is to reduce the standard error for the estimated parameters, here we test two methods for numerical approximations of the solution of associated forward problem: (i) the multiple time-scales method, and (ii) the method of averaging. On a case study, being an under-damped harmonic oscillator containing two state variables and two parameters, the method of averaging gives well (theoretically predicted) results, while the use of multiple time-scales method is not suitable for our purposes.
New Hybrid Methods for Robust and Automated Parameter Estimation of Mechatronic Systems
Najman, Jan ; Štefek, Alexandr (referee) ; Opluštil, Vladimír (referee) ; Grepl, Robert (advisor)
The thesis deals with the development of a new hybrid optimization algorithm for mechatronic models. The introductory chapters are devoted to a general description of the problem of estimating unknown system parameters, based on the developed mathematical model and measured data. Furthermore, an overview and a brief description of available optimization algorithms that are suitable for solving this type of problem is given. Based on the research study, the specific objectives of the paper are then formulated. In the second part of the thesis, a newly developed set of mechatronic models created using physical modelling tools is described. Subsequently, a comparative test of the speed and success rate of the selected optimization algorithms is performed using these models. Based on the results of this test, the design of a new hybrid algorithm is proposed, which is then tested and compared with the other algorithms. Finally, several new auxiliary functions and tools are presented to detect and analyze improperly designed parameter estimation problems.
Properties of Cauchy Distribution and their Applications
Quaye, Samson ; Žák, Libor (referee) ; Hübnerová, Zuzana (advisor)
Cauchyho distribuce hraje hlavní roli v biologii, matematice, fyzice a mnoha příbuzných oborech. V důsledku toho je důležitá metodologie odhadu parametrů pro data, která jsou distribuována podle Cauchyho distribuce. Nicméně Cauchyho distribuce je dobře známá tím, že způsobuje potíže s klasickými přístupy k odhadu parametrů. Tato diplomová práce se zabývá studiem vlastností Cauchyho distribuce. Je prezentováno několik robustních odhadů jeho parametru umístění. Simulační studie naprogramovaná v Pythonu nám umožňuje porovnat výkonnost odhadů těchto parametrů při odhadu křivky Bi-Cauchy ROC. Dále jsou studovány některé teoretické vlastnosti Bi-Cauchyho ROC křivky.
Stabilization of macroscopic particle in optical trap
Mlynář, Vojtěch ; Matěj, Zdeněk (referee) ; Brablc, Martin (advisor)
Cílem této práce je implementace a otestování algoritmů pro zpětnovazební stabilizaci částice v optické pasti. Tyto algoritmy jsou implementovány v programovatelném hradlovém poli Red Pitaya STEMlab 125-14 s využitím automatického generování kódu z modelů v programu Simulink. V práci je popsán fyzikální základ řízeného systému, jeho návaznost na teorii Kálmánova filtru, detaily implementovaných algoritmů v FPGA a procedury využité pro odhad parametrů. Implementované algoritmy byly úspěšně otestovány na reálné sestavě a výsledky jsou ukázány v závěru práce.
Fault relevance diagnostics of the PMSM under the inter-turn short circuit fault
Zezula, Lukáš ; Václavek, Pavel (referee) ; Blaha, Petr (advisor)
Tato práce popisuje matematické modelování mezizávitových zkratů fázového vinutí synchronního motoru s permanentními magnety, diskretizaci odvozeného modelu a diagnostiku závažnosti zkratu založenou na referenčním modelu. Popis zkratovaného stroje je vytvořen v proměnných statoru s uvažováním sérioparalelního zapojení vinutí a následně transformován do referenčního rámce rotoru pomocí rozšířené Clarkové a Parkovy transformační matice. Diskrétní ekvivalent navrženého modelu je vytvořen pomocí definované diskretizace lineárních časově variantních systémů, přičemž je uvažováno, že elektrická úhlová rychlost je časově variantní parametr s definovaným integrálem. Diskrétní model je transformován do referenčního rámce statoru, aby se maximalizovala perzistence vstupních signálů. Diagnostika závažnosti zkratu je poté realizována pomocí rekurzivního parametrického odhadu diskrétního modelu. Jedna z kapitol je věnována i popisu řídicího systému, neboť zkraty mohou ovlivnit stavové proměnné různým způsobem v závislosti na architektuře a volbě parametrů řídicího systému. Za každou kapitolou následuje experimentální ověření prezentovaných myšlenek.
Parameter estimation of random variables distribution
Šimková, Barbora ; Mošna, František (advisor) ; Novotná, Jarmila (referee)
of the bachelor's thesis Title: Parameter estimation of random variables distribution Author: Bc. Barbora Šimková Department: Department of Mathematics and Mathematical Education Supervisor: RNDr. František Mošna, Dr. Abstract: The subject of this thesis is to compare basic methods by which it is possible to calculate point estimates of discrete and continuous probability distributions. The work deals with the analysis of the two methods - the method of moments and maximum like- lihood method. These methods are used for point estimates of probability distributions parameters. The method of moments studies the comparison between the theoretical and sample moments of a random variable. The method of maximum likelihood is another alternative for the calculation of point estimates, which uses the classical ap- proach of finding the maximum of a function, using the properties of random selection. These methods of calculation are based on statistical methods and could be useful for extending the basic course on probability and statistics at Charles University's Fac- ulty of Education. The work is an overview of the estimated parameters of the basic distribution and compares the quality of two basic methods for their estimation. Keywords: parameter estimation, distribution of random variables, maximum...
Spatial point process with interactions
Vícenová, Barbora ; Beneš, Viktor (advisor) ; Zikmundová, Markéta (referee)
This thesis deals with the estimation of model parameters of the interacting segments process in plane. The motivation is application on the system of stress fibers in human mesenchymal stem cells, which are detected by fluorescent microscopy. The model of segments is defined as a spatial Gibbs point process with marks. We use two methods for parameter estimation: moment method and Takacs-Fiksel method. Further, we implement algorithm for these estimation methods in software Mathematica. Also we are able to simulate the model structure by Markov Chain Monte Carlo, using birth-death process. Numerical results are presented for real and simulated data. Match of model and data is considered by descriptive statistics. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

National Repository of Grey Literature : 54 records found   1 - 10nextend  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.