Prediktivní řízení založené na CARIMA modelu a Kalmánově pozorovateli

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F07%3A00005225" target="_blank" >RIV/00216275:25530/07:00005225 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Predictive control based on CARIMA process model and Kalman estimator

Popis výsledku v původním jazyce

Model Predictive Control is general methodology how to cope with optimal control problem in discrete-time domain. Integrated Controller Auto-Regressive Moving-Average (CARIMA) process model is used for future plant output predictions by Generalized Predictive Controller. Noise polynomial matrix in process model serves as a data filter to detune controller sensitivity to high frequency disturbances e.g. against measurement noise. Open question remains how to design this filter. In the paper steady-stateKalman estimator is calculated for given process model and noise parameters. Its characteristic polynomial is used as a process model noise polynomial ? that means Kalman estimator as a process model is controlled. Suggested method is proved on laboratory plant control experiments.

Název v anglickém jazyce

Predictive control based on CARIMA process model and Kalman estimator

Popis výsledku anglicky

Model Predictive Control is general methodology how to cope with optimal control problem in discrete-time domain. Integrated Controller Auto-Regressive Moving-Average (CARIMA) process model is used for future plant output predictions by Generalized Predictive Controller. Noise polynomial matrix in process model serves as a data filter to detune controller sensitivity to high frequency disturbances e.g. against measurement noise. Open question remains how to design this filter. In the paper steady-stateKalman estimator is calculated for given process model and noise parameters. Its characteristic polynomial is used as a process model noise polynomial ? that means Kalman estimator as a process model is controlled. Suggested method is proved on laboratory plant control experiments.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Ovidius University Annual Scientific Journal - Mechanical engineering series

ISSN

1224-1776

e-ISSN

—

Svazek periodika

1

Číslo periodika v rámci svazku

IX

Stát vydavatele periodika

RO - Rumunsko

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

39-42

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—