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”

Využití přímé inverzní metody pro řízení reálných systémů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F01%3A00000294" target="_blank" >RIV/61989100:27230/01:00000294 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Využití přímé inverzní metody pro řízení reálných systémů

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Příspěvek se zabývá řízením systému s využitím neuronových sítí v reálném čase. Ve stručnosti je zde uveden popis přímé inverzní metody řízení a vybraného systému řízení, kterým je teplo-vzdušná soustava. Prezentované výsledky řízení s využitím přímé inverzní metody řízení jsou porovnány s řízením pomocí PID regulátoru, jehož parametry byly optimálně nastaveny pro daný typ řízeného systému. Samotný proces řízení a návrh neuronového regulátoru byl realizován v programovém prostředí MATLAB, SIMULINK a prostřednictvím přídavných produktů Real Time Toolbox a Neural Network Toolbox

  • Název v anglickém jazyce

    Using of direct inverse method for real time control

  • Popis výsledku anglicky

    This contribution is dealing with a system control using neural networks in the real time. The control of systems is a significant application area for a neural network. In the present day, a number of system control methods using neural network are developed. Explained in brief, the basic principle of direct inverse control and description of chosen control system, which is hot-air aggregate, is introduced. The control results are compared with a traditional control using PID controller, which the parameters were optimally tuned for given task of control system. This control processes and design of neural controller were realised in the MATLAB, SIMULNK with both Real Time Toolbox and Neural Network Toolbox program environment

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JB - Senzory, čidla, měření a regulace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2001

  • 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

    Proceedings of XXVI. Seminar ASR '2001 "Instruments and Control"

  • ISBN

    80-7078-890-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1-8

  • Název nakladatele

    Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    26. 4. 2001

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku