Resumen

El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) es de importancia estratégica en la nueva era de los grandes datos industriales, creando un ecosistema industrial completamente nuevo. Teniendo en cuenta los parámetros desconocidos en los sistemas de control de procesos industriales basados en IIoT, este artículo combina el algoritmo de enjambre de peces artificiales (AFSA) y el algoritmo de filtrado de partículas (PF) en el algoritmo AFSA-PF basado en el modelo de espacio de estado autoorganizado (SOSS). El algoritmo AFSA-PF no sólo puede estimar el estado del sistema, sino que también puede hacer que la distribución de muestreo del parámetro desconocido mueva la distribución del parámetro verdadero. En última instancia, se identifican los verdaderos valores de los parámetros desconocidos. De este modo, el modelo del sistema puede aproximarse gradualmente al sistema real de control de procesos industriales basado en IIoT.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:afsa, algoritmo pf, parámetros desconocidos, algoritmo artificial de enjambre de peces, sistema de control de procesos industriales, sistemas de control de procesos industriales, big data industrial, nuevo ecosistema industrial, distribución de parámetros reales, iiot
• Keywords:afsa, pf algorithm, unknown parameters, artificial fish swarm algorithm, industrial process control system, industrial process control systems, industrial big data, new industrial ecosystem, true parameter distribution, iiot