All
All

What are you looking for?

All
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Identification of Stochastic, Nonlinear Systems for Advanced Control

Project goals

The multi-step ahead algorithm provides a superior model for control compared to one obtained by Prediction Error Method, however, fails in case of the closed loop data. The current algorithm can be applied only to simple model structures such as ARX. The resulting algorithm, would enable the identification of a broader class of models suitable for predictive control using closed loop data. The collected data usually contain noise or collinearity, which disqualifies the common algorithms. Partial LeastSquares rectifies this problem. The combination MRI and PLS handle the corrupted data and simultaneously satisfy the optimality of the model in sense of good prediction properties. In case of non-linear dynamics the polynomial fuzzy models present a possible solution. These models are constructed from measured data based on fuzzy clustering methods with the simultaneous identification of the antecedent membership functions along with the consequent local polynomial submodels and the corresponding controller design is based on piecewise, fuzzy and polynomial Lyapunov functions.

Keywords

statisticalidentificationmodellingsimulationmathematicalmodel

Public support

  • Provider

    Czech Science Foundation

  • Programme

    Standard projects

  • Call for proposals

    Standardní projekty 15 (SGA02012GA-ST)

  • Main participants

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    P103-12-1187

Alternative language

  • Project name in Czech

    Identifikace stochastických, nelineárních systémů pro pokročilé řízení

  • Annotation in Czech

    Algoritmus vícekrokové predikce (MRI) poskytuje ve srovnání s modely získanými Prediction Error Methods lepší modely pro řízení, avšak selhává na datech z uzavřené smyčky. Stávající algoritmus může být použit pouze na jednoduché struktury modelů, např. ARX. Výsledný algoritmus by umožnil identifikaci širší třídy modelů vhodných pro prediktivní řízení na základě dat z uzavřené smyčky. Získaná data obvykle obsahují šum nebo kolinearity, které běžné algoritmy znehodnocují. Řešením je použití částečných nejmenších čtverců (PLS). Kombinace PLS a MRI řeší poškozená data a zároveň zaručuje optimalitu modelu ve smyslu dobrých predikčních vlastností. V případě nelineární dynamiky představují možné řešení polynomiální fuzzy modely. Tyto modely jsou postaveny nazměřených datech na základě metody fuzzy clusteringu, zároveň se identifikují funkce antecedentních členů s následnými lokálními polynomiálními submodely. Návrh odpovídajícího regulátoru je založen na po částech fuzzy a polynomiálních Lyapunovských funkcích

Scientific branches

  • R&D category

    ZV - Basic research

  • CEP classification - main branch

    BC - Theory and management systems

  • CEP - secondary branch

    JB - Sensors, detecting elements, measurement and regulation

  • CEP - another secondary branch

    JD - Use of computers, robotics and its application

  • 10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    20201 - Electrical and electronic engineering
    20204 - Robotics and automatic control
    20205 - Automation and control systems

Completed project evaluation

  • Provider evaluation

    V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)

  • Project results evaluation

    Contribution of the project is mainly in the area of predictive control, which is clearly supported by publications.The results of the project for other fields is in building control, for example. There are 25 citations in WoS to the project results, where some achievements are outstanding. The panel recommends the project to be evaluated as "excellent".

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    Jan 1, 2012

  • Realization period - end

    Dec 31, 2014

  • Project status

    U - Finished project

  • Latest support payment

    Apr 18, 2014

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP15-GA0-GA-U/01:1

  • Data delivery date

    May 22, 2015

Finance

  • Total approved costs

    3,804 thou. CZK

  • Public financial support

    3,804 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK

Basic information

Recognised costs

3 804 CZK thou.

Public support

3 804 CZK thou.

100%


Provider

Czech Science Foundation

CEP

BC - Theory and management systems

Solution period

01. 01. 2012 - 31. 12. 2014