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
—