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”

Dva adaptivní přístupy řízení nelineárních systémů

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28110%2F08%3A63507416" target="_blank" >RIV/70883521:28110/08:63507416 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Two Adaptive Approaches of Nonlinear System Control

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Generally the artificial neural networks (ANN) are regarded as highly computational demanding method. The usage of ANN in model predictive control as an adaptive predictor is mostly impossible. The aim of this paper is to present and compare one possibleway how to reduce computational costs of adaptive predictors based on artificial neural networks. This paper presents real-time system control by two adaptive kontrol methods. The first method is based on the model predictive method with adaptive artificial neural network as a predictor. This artificial neural network offers interesting solution of the computation time problem while using artificial neural network as an adaptive (online) predictor. The second method is established on self-tuning approach. Both these methods are applied to a problem of control liquid level in interconnected tanks. Real-time experiments are performed using Amira DTS200 ? Three Tank System. This system is characterized by non-linear behavior

  • Název v anglickém jazyce

    Two Adaptive Approaches of Nonlinear System Control

  • Popis výsledku anglicky

    Generally the artificial neural networks (ANN) are regarded as highly computational demanding method. The usage of ANN in model predictive control as an adaptive predictor is mostly impossible. The aim of this paper is to present and compare one possibleway how to reduce computational costs of adaptive predictors based on artificial neural networks. This paper presents real-time system control by two adaptive kontrol methods. The first method is based on the model predictive method with adaptive artificial neural network as a predictor. This artificial neural network offers interesting solution of the computation time problem while using artificial neural network as an adaptive (online) predictor. The second method is established on self-tuning approach. Both these methods are applied to a problem of control liquid level in interconnected tanks. Real-time experiments are performed using Amira DTS200 ? Three Tank System. This system is characterized by non-linear behavior

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • 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 3rd International Symposium on Communications, control and Signal Processing

  • ISBN

    978-1-4244-1688-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Institute for Electrical and Electronic Engineers, Inc.

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Malta, St. Julians

  • Datum konání akce

    12. 3. 2008

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku