Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
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”

Nelineární kontroler aktivního magnetického ložiska

Popis výsledku

V tomto příspěvku jsou popsány dva možné přístupy k řízení nelineárních systému, konkrétně aktivního magnetického ložiska. První přístup je nelineární kompenzátor učený regulační odchylkou. Kompenzátor je tvořen automatickou aproximací založenou na metodách lokálně váženého učení. Druhý přístup je představován pomocným linearizujícím kontrolerem s automatickou paralelní kompenzací. Parametry kompenzace jsou učeny pomocí metody CARLA (Continuous Action Reinforcement Learning Autoamata). Popsané konceptyřízení jsou ověřeny simulační studií.

Klíčová slova

Nonlinear controlleractive magnetic bearingLocally Weighted LearningContinuous Action Reinforcement Learning Automata

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    NONLINEAR CONTROLLER OF ACTIVE MAGNETIC BEARING

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Two possible approaches to control of nonlinear systems, particularly active magnetic bearing, are described in this contribution. First approach is nonlinear compensator learned by control error. Compensator is constituted by automatic approximator based on one of the Locally Weighted Learning methods. Second approach is control by auxiliary linearizing controller with automatic parallel compensation. Coefficient (parameter) values come from actions of Continuous Action Reinforcement Learning Automata.. Described concepts of control are proved by simulation study.

  • Název v anglickém jazyce

    NONLINEAR CONTROLLER OF ACTIVE MAGNETIC BEARING

  • Popis výsledku anglicky

    Two possible approaches to control of nonlinear systems, particularly active magnetic bearing, are described in this contribution. First approach is nonlinear compensator learned by control error. Compensator is constituted by automatic approximator based on one of the Locally Weighted Learning methods. Second approach is control by auxiliary linearizing controller with automatic parallel compensation. Coefficient (parameter) values come from actions of Continuous Action Reinforcement Learning Automata.. Described concepts of control are proved by simulation study.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • 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 knihy nebo sborníku

    Simulation modeling of mechatronic systems I

  • ISBN

    80-214-3144-X

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    129-146

  • Počet stran knihy

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

    Praha

  • Kód UT WoS kapitoly

Základní informace

Druh výsledku

C - Kapitola v odborné knize

C

CEP

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

Rok uplatnění

2005