Prediction hybrid modelling techniques to conduct technological processes

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F18%3A10241531" target="_blank" >RIV/61989100:27360/18:10241531 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Využití hybridní > techniky modelování pro predikce chování technologických procesů

Original language description

Matematické modely lze úspěšně využít při optimalizaci řízení technologických procesů. Při návrhu filosofií optimálních řízení se dají s výhodou využít přesné, ale na druhé straně velmi matematicky složité modely, které dávají výsledky řešení s velkým časovým zpožděním. Jejich off-line použití může naznačit cesty řízení, ale není možné je většinou použít pro real-time řízení technologických procesů. Některé stávající technické prostředky řízení technologických procesů umožňují využití jednodušších modelů a umělých neuronových sítí (UNS), pro které je typický velmi jednoduchý a časově nenáročný algoritmus vybavování. Úspěšnost použití modelů na bázi UNS je podmíněna jejich účelným naučením na datech, která zahrnují všechny možné varianty, které jsou reálné při řízení zvolené technologie. Aplikací obou typů modelů můžeme získat tzv. model hybridní, kdy náročný přesný model slouží k naučení jednoduchého neuronového modelu v off-line režimu. Jednoduchý neuronový model může být následně implementován do řídicích algoritmů reálného technologického procesu.

Czech name

Využití hybridní > techniky modelování pro predikce chování technologických procesů

Czech description

Matematické modely lze úspěšně využít při optimalizaci řízení technologických procesů. Při návrhu filosofií optimálních řízení se dají s výhodou využít přesné, ale na druhé straně velmi matematicky složité modely, které dávají výsledky řešení s velkým časovým zpožděním. Jejich off-line použití může naznačit cesty řízení, ale není možné je většinou použít pro real-time řízení technologických procesů. Některé stávající technické prostředky řízení technologických procesů umožňují využití jednodušších modelů a umělých neuronových sítí (UNS), pro které je typický velmi jednoduchý a časově nenáročný algoritmus vybavování. Úspěšnost použití modelů na bázi UNS je podmíněna jejich účelným naučením na datech, která zahrnují všechny možné varianty, které jsou reálné při řízení zvolené technologie. Aplikací obou typů modelů můžeme získat tzv. model hybridní, kdy náročný přesný model slouží k naučení jednoduchého neuronového modelu v off-line režimu. Jednoduchý neuronový model může být následně implementován do řídicích algoritmů reálného technologického procesu.

Type

J_ost - Miscellaneous article in a specialist periodical

CEP classification

—

OECD FORD branch

20205 - Automation and control systems

Project

—

Continuities

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Publication year

2018

Confidentiality

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

Name of the periodical

Slévárenství

ISSN

0037-6825

e-ISSN

—

Volume of the periodical

LXVI

Issue of the periodical within the volume

7-8

Country of publishing house

CZ - CZECH REPUBLIC

Number of pages

4

Pages from-to

268-271

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—