Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
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”

Řízení teplovzdušného modelu vícerozměrným prediktivním regulátorem s identifikací pomocí neuronové sítě

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU63875" target="_blank" >RIV/00216305:26220/06:PU63875 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Hot-Air Tunel Control Using Multi-Dimensional Predictive Controller Based on Neural Network Model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents using of a multi-dimensional model predictive controller for hot-air tunnel control. Two quantities of hot-air tunnel are controlled ? the air flow and the temperature. Mode predictive controller is a kind of optimal controller basedon model. Model predicts future system output, which is used for finding an optimal control action. We used a feed-forward neural network model with backpropagation learning algorithm. Obtained controller is adaptive, because the neural network model isable to observe system changes and adapt itself. The algorithm was implemented in MATLAB-Simulink and tested on a physical model. Communication between PC and hot-air tunnel was provided by PLC (connected via Ethernet.

  • Název v anglickém jazyce

    Hot-Air Tunel Control Using Multi-Dimensional Predictive Controller Based on Neural Network Model

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents using of a multi-dimensional model predictive controller for hot-air tunnel control. Two quantities of hot-air tunnel are controlled ? the air flow and the temperature. Mode predictive controller is a kind of optimal controller basedon model. Model predicts future system output, which is used for finding an optimal control action. We used a feed-forward neural network model with backpropagation learning algorithm. Obtained controller is adaptive, because the neural network model isable to observe system changes and adapt itself. The algorithm was implemented in MATLAB-Simulink and tested on a physical model. Communication between PC and hot-air tunnel was provided by PLC (connected via Ethernet.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2006

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Anals of DAAAM for 2006 & Proceedings

  • ISBN

    3-901509-57-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    2

  • Strana od-do

    267-268

  • Název nakladatele

    DAAAM International Vienna

  • Místo vydání

    Vídeň

  • Místo konání akce

    Vídeň

  • Datum konání akce

    7. 11. 2006

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku