論文の概要: Stochastic Formulation of Causal Digital Twin: Kalman Filter Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05236v1
• Date: Tue, 11 May 2021 17:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 13:43:06.136991
• Title: Stochastic Formulation of Causal Digital Twin: Kalman Filter Algorithm
• Title（参考訳）: 因果デジタル双対の確率的定式化:カルマンフィルタアルゴリズム
• Authors: PG Madhavan
• Abstract要約: 本稿では,因果ベクトル推定問題の定式化と解法について報告する。 以前のニューラルネットワークアルゴリズムとKalman Smootherは、非常によく似た結果を生み出した。 しかし、Kalman Filter/Smootherは、産業用IoTソースからのノイズの多いデータのパフォーマンスを向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide some basic and sensible definitions of different types of digital twins and recommendations on when and how to use them. Following up on our recent publication of the Learning Causal Digital Twin, this article reports on a stochastic formulation and solution of the problem. Structural Vector Autoregressive Model (SVAR) for Causal estimation is recast as a state-space model. Kalman filter (and smoother) is then employed to estimate causal factors in a system of connected machine bearings. The previous neural network algorithm and Kalman Smoother produced very similar results; however, Kalman Filter/Smoother may show better performance for noisy data from industrial IoT sources.
• Abstract（参考訳）: 異なるタイプのデジタル双生児の基本的かつ合理的な定義を提供し、いつ、どのように使うべきかを推奨する。 本稿では,最近出版されたLearning Causal Digital Twinに続いて,この問題の確率的定式化と解法について報告する。 因果推定のための構造ベクトル自己回帰モデル(SVAR)は状態空間モデルとして再キャストされる。 カルマンフィルタ (Kalman filter) は、連結機械軸受系の因果因子を推定するために用いられる。 しかし、Kalman Filter/Smootherは産業用IoTソースからのノイズの多いデータに対して、よりよいパフォーマンスを示す可能性がある。

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