Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Identifikace stochastických, nelineárních systémů pro pokročilé řízení

Cíle projektu

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

Klíčová slova

statisticalidentificationmodellingsimulationmathematicalmodel

Veřejná podpora

  • Poskytovatel

    Grantová agentura České republiky

  • Program

    Standardní projekty

  • Veřejná soutěž

    Standardní projekty 15 (SGA02012GA-ST)

  • Hlavní účastníci

  • Druh soutěže

    VS - Veřejná soutěž

  • Číslo smlouvy

    P103-12-1187

Alternativní jazyk

  • Název projektu anglicky

    Identification of Stochastic, Nonlinear Systems for Advanced Control

  • Anotace anglicky

    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.

Vědní obory

  • Kategorie VaV

    ZV - Základní výzkum

  • CEP - hlavní obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • CEP - vedlejší obor

    JB - Senzory, čidla, měření a regulace

  • CEP - další vedlejší obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD - odpovídající obory
    (dle převodníku)

    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

Hodnocení dokončeného projektu

  • Hodnocení poskytovatelem

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

  • Zhodnocení výsledků projektu

    Odborný přínos projektu je zejména v oblasti prediktivního řízení jednoznačně prokazatelný publikačními výstupy. Význam projektu pro příbuzné obory je např. v oblasti řízení budov. Publikační výstupy již mají 25 citací ve WoS a některé z nich jsou na šp?

Termíny řešení

  • Zahájení řešení

    1. 1. 2012

  • Ukončení řešení

    31. 12. 2014

  • Poslední stav řešení

    U - Ukončený projekt

  • Poslední uvolnění podpory

    18. 4. 2014

Dodání dat do CEP

  • Důvěrnost údajů

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

  • Systémové označení dodávky dat

    CEP15-GA0-GA-U/01:1

  • Datum dodání záznamu

    22. 5. 2015

Finance

  • Celkové uznané náklady

    3 804 tis. Kč

  • Výše podpory ze státního rozpočtu

    3 804 tis. Kč

  • Ostatní veřejné zdroje financování

    0 tis. Kč

  • Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

    0 tis. Kč

Základní informace

Uznané náklady

3 804 tis. Kč

Statní podpora

3 804 tis. Kč

100%


Poskytovatel

Grantová agentura České republiky

CEP

BC - Teorie a systémy řízení

Doba řešení

01. 01. 2012 - 31. 12. 2014