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Conference Papers Year : 2022

Dynamic Mode Decomposition with Control for Data-driven Modeling of Anaerobic Digestion Process

Décomposition en mode dynamique avec contrôle pour la modélisation basée sur les données du processus de la digestion anaérobie

Abstract

This paper proposes a data-driven modeling approach for complex Anaerobic Digestion (AD) systems. This method is called Dynamic Mode Decomposition with Control (DMDc), which is an emerging equation-free technique for deducing global linear state-space input-output models with actuation for complex systems. DMDc is applied to a set of data generated from simulating the Ordinary Differential Equations (ODEs) of the Anaerobic Model 2 (AM2) using MATLAB. The simulation results demonstrate the prediction accuracy of the linear state-space model generated from the DMDc algorithm.
Cet article propose une approche de modélisation basée sur les données pour les systèmes complexes de la digestion anaérobie (DA). Cette méthode est appelée décomposition en mode dynamique avec contrôle (DMDc), qui est une technique émergente basée sur les données pour déduire des modèles d'espace d'états linéaires globaux avec entrée-sortie pour les systèmes complexes. DMDc est appliqué à un ensemble de données générées à partir de la simulation des équations différentielles ordinaires (ODE) du modèle anaérobie 2 (AM2) à l'aide de MATLAB. Les résultats de la simulation démontrent la précision de prédiction du modèle d'espace d'état linéaire généré à partir de l'algorithme DMDc.
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CARI2022 14-Dynamic Mode Decomposition with Control for Data-driven Modeling of Anaerobic Digestion Process(2).pdf (311.79 Ko) Télécharger le fichier
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Dates and versions

hal-03696038 , version 1 (15-06-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03696038 , version 1

Cite

Benaissa Dekhici, Boumediene Benyahia, Brahim Cherki. Dynamic Mode Decomposition with Control for Data-driven Modeling of Anaerobic Digestion Process. CARI 2022, Oct 2022, Tunis, Tunisia. ⟨hal-03696038⟩

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