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”

Evoluční algoritmy v prediktivním řízení bioprocesů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F04%3A00011095" target="_blank" >RIV/60461373:22340/04:00011095 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Evoluční algoritmy v prediktivním řízení bioprocesů

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Příspěvek se zabývá aplikací evolučních algoritmů pro prediktivní řízení kultivací pekařského droždí s modelem. Evoluční algoritmus byl zvolen jako součást regulátoru pro výpočet optimálních hodnot akční veličiny z důvodů složitého nelineárního charakteru řízeného kultivačního procesu. Jako model procesu použitý pro návrh regulátoru byl použit fuzzy model Sugenova typu identifikovaný pomocí metody ANFIS. Optimalizační část regulátoru na bázi evolučního algoritmu byla vytvořena s využitím metody Generation Gap a Grayova binárního kódování. Funkce regulátoru byla testována při řízení koncentrace oxidu uhličitého v odplynech s průtokem roztoku substrátu jako akční veličinou při simulované kultivaci na matematickém modelu procesu.

  • Název v anglickém jazyce

    Evolutionary algorithms in model based predictive control of bioprocess

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is concerned with the application of evolutionary algorithms for model-based predictive control of Saccharomyces cerevisiae yeast cultivation. The motivation was to use the evolutionary algorithm, as a part of the controller for computing optimal manipulated variable, because the cultivation process is a complicated non-linear system. As an explicit part of the controller, a model based on Sugeno fuzzy system was used, identified by the ANFIS method. For the evolutionary optimization part ofthe controller the Generation gap methodology and Gray's binary coding were used. The controller was used for control of the concentration of carbon dioxide in exit gas by the substrate feedrate during a simulated cultivation process using a mathematicalmodel of the process.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • 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

    2004

  • 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

    Proc. of the 6th International Scientific-Technical Conference Process Control 2004

  • ISBN

    80-7194-662-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    "R145/1"-"R145/15"

  • Název nakladatele

    Univerzita Pardubice

  • Místo vydání

    Pardubice

  • Místo konání akce

    Kouty nad Desnou

  • Datum konání akce

    9. 6. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku