Použití regresních polynomů při on-line identifikaci
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F07%3A63505927" target="_blank" >RIV/70883521:28140/07:63505927 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
USAGE OF REGRESSION POLYNOMIALS IN ON-LINE IDENTIFICATION
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with the usage of the Lagrange polynomials to count derivations of action and output signal during recursive identification of continuous-time model of continuous-time systems. The classical scheme of recursive identification uses filtersto obtain derivations of action and output signal in purpose to obtain parameters of continuous-time system during on-line identification. However, the filter has to be set in the way that a priori information has to be taken into account. If the regression polynomial is used instead of filters, there is no problem to count the derivation of this regression polynomial. In addition, the general formulae of the derivations can be obtained analytically and the values are easily counted numerically. This approach was verified by simulation in MATLAB by the usage of self-tuning control of SISO system in the feedback loop and decentralized self-tuning feedback control of TITO system, too.
Název v anglickém jazyce
USAGE OF REGRESSION POLYNOMIALS IN ON-LINE IDENTIFICATION
Popis výsledku anglicky
The paper deals with the usage of the Lagrange polynomials to count derivations of action and output signal during recursive identification of continuous-time model of continuous-time systems. The classical scheme of recursive identification uses filtersto obtain derivations of action and output signal in purpose to obtain parameters of continuous-time system during on-line identification. However, the filter has to be set in the way that a priori information has to be taken into account. If the regression polynomial is used instead of filters, there is no problem to count the derivation of this regression polynomial. In addition, the general formulae of the derivations can be obtained analytically and the values are easily counted numerically. This approach was verified by simulation in MATLAB by the usage of self-tuning control of SISO system in the feedback loop and decentralized self-tuning feedback control of TITO system, too.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
CI - Průmyslová chemie a chemické inženýrství
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
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
8 th International Carpathian Control Conference
ISBN
978-80-8073-805-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
540-543
Název nakladatele
Technická univerzita v Košiciach
Místo vydání
Košice
Místo konání akce
—
Datum konání akce
—
Typ akce podle státní příslušnosti
—
Kód UT WoS článku
—