All

What are you looking for?

All
Projects
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”

Adaptive Control of Nonlinear Realtime System

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28110%2F06%3A63504512" target="_blank" >RIV/70883521:28110/06:63504512 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    Adaptive Control of Nonlinear Realtime System

  • Original language description

    Model predictive control using artificial neural network is usually applied with unchanging off-line trained predictor. However, this technique has a drawback in static predictor and it is useless in case of t-invariant processes. This pitfall can be removed by adaptive predictor which is unfortunately, in case of artificial neural network, immoderately computationally demanding. Proposed method - ADALINE significantly reduces computational demands of model predictive control using adaptive predictor based on artificial neural network. Investigated method is tested in experiments and compared to another adaptive control method - self-tuning control.

  • Czech name

    Adaptivní řízení nelineárního realtime systému

  • Czech description

    V modelovém prediktivním řízení s využitím umělých neuronových sítí je zpravidla používán off-line trénovaný prediktor. Avšak tento přístup má nevýhodu v neměnném prediktoru a je nepoužitelný pro t-variantní procesy. Tato nevýhoda může být odstraněna využitím adaptivního prediktoru, který je v případě umělé neuronové sítě naneštěstí neúměrně výpočetně náročný. Navržená metoda - ADALINE významně snižuje výpočetní náročnost modelového prediktivního regulátoru s využitím adaptivního prediktoru na bázi umělé neuronové sítě. Zkoumaná metoda je experimentálně testována a srovnávána s jinou adaptivní řídící metodou - samočinně se nastavujícím regulátorem.

Classification

  • Type

    C - Chapter in a specialist book

  • CEP classification

    BC - Theory and management systems

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Others

  • Publication year

    2006

  • Confidentiality

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

Data specific for result type

  • Book/collection name

    ADVANCED TECHNOLOGIES : Research-Development-Application

  • ISBN

    3-86611-197-5

  • Number of pages of the result

    20

  • Pages from-to

    793-812

  • Number of pages of the book

  • Publisher name

    PLV Pro Literatur Verlag Robert Mayer-Scholz

  • Place of publication

    Mammendorf, Germany

  • UT code for WoS chapter