Umělé neuronové sítě jako prostředek pro modelování dynamického chování hydraulicko-pneumatické soustavy

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F08%3A00007218" target="_blank" >RIV/00216275:25530/08:00007218 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Umělé neuronové sítě jako prostředek pro modelování dynamického chování hydraulicko-pneumatické soustavy

Popis výsledku v původním jazyce

Cílem uvedeného příspěvku je demonstrovat použití umělých neuronových sítí k řešení praktických úloh identifikace dynamického chování složitých nelineárních soustav. Byl zkoumán matematicko-fyzikální model hydraulicko-pneumatické soustavy za účelem vytvoření alternativy tohoto modelu, a to ve tvaru umělé neuronové sítě (UNS). Model představuje obecně nelineární vícerozměrnou soustavu se dvěma vstupy a dvěma výstupy. Přičemž vstupními veličinami jsou průtoky čerpadly a výstupními veličinami jsou výšky hladin v dolních nádržích soustavy. Vstupy i výstupy soustavy jsou reprezentovány unifikovanými napěťovými signály. Řešení úlohy spočívalo v popisu jednotlivých závislostí mezi konkrétními vstupními a výstupními veličinami pomocí UNS. K řešení úlohy byl použit Neural Network Toolbox výpočetního systému MATLAB/SIMULINK.

Název v anglickém jazyce

USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR THE IDENTIFICATION OF DYNAMIC PROPERTIES OF HYDRAULIC-PNEUMATIC SYSTEM

Popis výsledku anglicky

The aim of the paper is to demonstrate using of artificial neural networks for the solution of practical problems of the identification of the complex non-linear systems' dynamic behavior. The mathematical model of the hydraulic-pneumatic system was investigated in order to build an alternative of this model, namely in the form of the artificial neural network (ANN). The model presents generally nonlinear multi-dimensional system with two inputs and two outputs. Input variables are flows through controlled pumps and output variables are water levels in the bottom tanks of the system. Both inputs and outputs of the system are represented as unified voltage signals. Solution of the problem consisted in the description of selected single dependences between particular input and output variables by means of ANN. For the problem solution Neural Network Toolbox was used a toolbox of the computing system MATLAB/SIMULINK.

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

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Perner´s Contacts

ISSN

1801-674X

e-ISSN

—

Svazek periodika

3

Číslo periodika v rámci svazku

5

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—