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”

Modeling and iterative learning control of spatially distributed parameter systems with sensing and actuation over a selected area of the domain

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F21%3A00545245" target="_blank" >RIV/67985556:_____/21:00545245 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11045-021-00780-1" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s11045-021-00780-1</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11045-021-00780-1" target="_blank" >10.1007/s11045-021-00780-1</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modeling and iterative learning control of spatially distributed parameter systems with sensing and actuation over a selected area of the domain

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper gives new contributions to the development of iterative learning control for distributed parameter systems, based on using finite difference schemes to construct a finitedimensional approximate model of the dynamics for control law design. To form a basis for the new results, systems whose dynamics are described by a fourth-order partial differential equation are considered together with the associated accuracy and numerical stability checks. Some previous control law designs use only a spatial variable as the control input, which can be a serious obstacle to practical implementation since many actuators and sensors must be deployed. This paper’s new design is based on spatially homogeneous sensing and excitation over a selected sub-area of the domain considered. Supporting numerical case studies are given to support the analysis.

  • Název v anglickém jazyce

    Modeling and iterative learning control of spatially distributed parameter systems with sensing and actuation over a selected area of the domain

  • Popis výsledku anglicky

    This paper gives new contributions to the development of iterative learning control for distributed parameter systems, based on using finite difference schemes to construct a finitedimensional approximate model of the dynamics for control law design. To form a basis for the new results, systems whose dynamics are described by a fourth-order partial differential equation are considered together with the associated accuracy and numerical stability checks. Some previous control law designs use only a spatial variable as the control input, which can be a serious obstacle to practical implementation since many actuators and sensors must be deployed. This paper’s new design is based on spatially homogeneous sensing and excitation over a selected sub-area of the domain considered. Supporting numerical case studies are given to support the analysis.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Multidimensional Systems and Signal Processing

  • ISSN

    0923-6082

  • e-ISSN

    1573-0824

  • Svazek periodika

    32

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    22

  • Strana od-do

    1237-1258

  • Kód UT WoS článku

    000656382300001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85107282077