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”

Modelling and Predictive Control of an Evaporator using Local Model Network

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F10%3A63508847" target="_blank" >RIV/70883521:28140/10:63508847 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modelling and Predictive Control of an Evaporator using Local Model Network

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The application of fuzzy clustering and local models for modelling and control of an evaporator is studied in the paper. The main idea is based on development of the local linear models for the whole operating range of the controlled process. The numberof local models is iteratively increased until the modelling performance is reached. The position of the local model is obtained via clustering and parameters of the local models are identified using local least squares method. The nonlinear plant is then approximated by a set of locally valid sub-models, which are smoothly connected using the validity function. The parameters for the GPC controller are computed at each sampling interval from the linearization of LMN. The proposed identification and control method is illustrated by the simulation study on the evaporator.

  • Název v anglickém jazyce

    Modelling and Predictive Control of an Evaporator using Local Model Network

  • Popis výsledku anglicky

    The application of fuzzy clustering and local models for modelling and control of an evaporator is studied in the paper. The main idea is based on development of the local linear models for the whole operating range of the controlled process. The numberof local models is iteratively increased until the modelling performance is reached. The position of the local model is obtained via clustering and parameters of the local models are identified using local least squares method. The nonlinear plant is then approximated by a set of locally valid sub-models, which are smoothly connected using the validity function. The parameters for the GPC controller are computed at each sampling interval from the linearization of LMN. The proposed identification and control method is illustrated by the simulation study on the evaporator.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GP102%2F09%2FP243" target="_blank" >GP102/09/P243: Prediktivní řízení nelineárních systémů pomocí sítí lokálních modelů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

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