Adaptive Predictive Control of Three -Tank - System
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F10%3A63508943" target="_blank" >RIV/70883521:28140/10:63508943 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Adaptive Predictive Control of Three -Tank - System
Popis výsledku v původním jazyce
This paper is focused in application of a self - tuning predictive controller for real - time control of a three - tank - system laboratory model. The objective laboratory model is a two input - two output (TITO) nonlinear system. It is based on experience with authentic industrial control applications. The controller integrates a predictive control synthesis based on a multivariable state ? space model of the controlled system and an on ? line identification of an ARX model corresponding to the state ?space model. The used approach then combines both state ? space and input ? output models. The model parameters are recursively estimated using the recursive least squares method with the directional forgetting. The control algorithm is based on the Generalised Predictive Control (GPC) method. The optimization was realized by minimization of a quadratic objective function. Results of real-time experiments are also included.
Název v anglickém jazyce
Adaptive Predictive Control of Three -Tank - System
Popis výsledku anglicky
This paper is focused in application of a self - tuning predictive controller for real - time control of a three - tank - system laboratory model. The objective laboratory model is a two input - two output (TITO) nonlinear system. It is based on experience with authentic industrial control applications. The controller integrates a predictive control synthesis based on a multivariable state ? space model of the controlled system and an on ? line identification of an ARX model corresponding to the state ?space model. The used approach then combines both state ? space and input ? output models. The model parameters are recursively estimated using the recursive least squares method with the directional forgetting. The control algorithm is based on the Generalised Predictive Control (GPC) method. The optimization was realized by minimization of a quadratic objective function. Results of real-time experiments are also included.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Modelling, Identification, and Control
ISSN
1025-8973
e-ISSN
—
Svazek periodika
29
Číslo periodika v rámci svazku
29
Stát vydavatele periodika
CA - Kanada
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—