Nonlinear system identification by neural networks and its utilization in design of adaptive control and change detection
Project goals
Project is focused on identification of nonlinear systems by neural networks. A Multilayer perceptron network represents one of the most significant groups of the neural networks. An application of this type of the network contains nonlinear problems related to their nonlinear structure. It is especially choice of estimation method and setting of the neural network structure. Further, the project deals with using of the neural networks in design of functional adaptive control methods. An attantion isfocused mainly on an enhancement of the identification process and design of new control algorithms for SISO and MIMO systems based on dual control methods. The project concerns for design of new change detection methods with using the identification of nonlinear systems by the neural networks.
Keywords
system identificationneural networksestimationadaptive control
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Post-graduate (doctorate) grants
Call for proposals
Postdoktorandské granty 8 (SGA02008GA1PD)
Main participants
—
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
102/08/P080
Alternative language
Project name in Czech
Identifikace nelineárních systémů neuronovými sítěmi a její využití v návrhu adaptivního řízení a detekce změn
Annotation in Czech
Projekt se věnuje identifikaci nelineárních systémů neuronovými sítěmi. Nejvýznamnější skupinu neuronových sítí představují vícevrstvé perceptronové sítě. Aplikace toho typu neuronové sítě v identifikaci však přináší problémy související s její nelineární strukturou. Nejasné jsou především volba vhodné estimační metody pro odhad parametrů sítě a stanovení struktury sítě, tj. počet neuronů a specifikace jejich propojení. Dále se projekt věnuje využití neuronových sítí při návrhu metod funkcionálního adaptivního řízení. Pozornost je zaměřena především na zvýšení kvality identifikačního procesu využívajících neuronové sítě a návrhu nových řídících algoritmů pro jednodimenzionální i vícedimenzionální systémy s využitím metod duálního řízení. Projekt se téžvěnuje návrhu nových metod detekce změn pro nelineární systémy modelovaných neuronovou sítí.
Scientific branches
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The following results were attained in the field of nonlinear system identification using neural networks and their application in the task of control design and change detection:-A new technique for a neural network structure adaptation was designed andapplied successfully in the functional control of one-dimensional and multi-dimensional stochastic systems, respectively. -It was proposed
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2008
Realization period - end
Dec 31, 2010
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 6, 2010
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP11-GA0-GP-U/04:3
Data delivery date
Mar 20, 2015
Finance
Total approved costs
1,526 thou. CZK
Public financial support
1,526 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
1 526 CZK thou.
Public support
1 526 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
CEP
BC - Theory and management systems
Solution period
01. 01. 2008 - 31. 12. 2010