Nelineární predikující regulátor s lokálně váženým aproximátorem pro řížení aktivního magnetického ložiska
Popis výsledku
Simulační studie popisuje chování a učení řízení malého aktivného magnetického ložiska pomocí nelineárního PD regulátoru se zapojenou nelineární predikující kompenzací, realizovanou automatickým lokálním aproximátorem. Aproximátor používá lokální lineární modely založené na algoritmech lokálně vážené regrese. Jehož úkolem je, po naučení, minimalizovat regulační odchylku. Obdržený výsledek simulace řízení je porovnán s analyticky navrženým nelineárním PD regulátorem. Použitý regulátor je robustní pro vyssoké hodnoty šumu a je schopen pracovat do relativně velkých zpoždění akčního zásahu.
Klíčová slova
Receptive Field Weighted Regressionnonlinear PD controllernonlinear forward predictive compensatorprediction
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
NONLINEAR PREDICTIVE CONTROLLER WITH LOCAL APPROXIMATOR FOR ACTIVE MAGNETIC BEARING
Popis výsledku v původním jazyce
Simulation study describes both behavior and learning of small active magnetic bearing control through nonlinear PD controller which uses parallel nonlinear predictive compensation, realized by local automatic approximator, which is presented further. Local approximator repeatedly uses the locally linear model based on algorithm of locally weighted regression. The goal of on‑line learning process is to minimize the mean square of control error. Obtained results are compared with results reached wiith nonlinear analytically designed PD controller. The controller used here is robust to high level noise and also able to work with relatively high delay.
Název v anglickém jazyce
NONLINEAR PREDICTIVE CONTROLLER WITH LOCAL APPROXIMATOR FOR ACTIVE MAGNETIC BEARING
Popis výsledku anglicky
Simulation study describes both behavior and learning of small active magnetic bearing control through nonlinear PD controller which uses parallel nonlinear predictive compensation, realized by local automatic approximator, which is presented further. Local approximator repeatedly uses the locally linear model based on algorithm of locally weighted regression. The goal of on‑line learning process is to minimize the mean square of control error. Obtained results are compared with results reached wiith nonlinear analytically designed PD controller. The controller used here is robust to high level noise and also able to work with relatively high delay.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Inženýrská mechanika - Engineering Mechanics
ISSN
1210-2717
e-ISSN
—
Svazek periodika
2005
Číslo periodika v rámci svazku
13-3
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
11-17
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
Rok uplatnění
2005