MIMO Model Predictive Control with local linear models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F11%3A43865496" target="_blank" >RIV/70883521:28140/11:43865496 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
MIMO Model Predictive Control with local linear models
Popis výsledku v původním jazyce
The performance of a Model Predictive Control (MPC) algorithm depends on the quality of the derived model. Using a divide-and-conquer strategy process operations were partitioned into several operating regions and within each region, a local linear modelwas developed to model the process. This set of locally linearized models was simply and effectively combined into a global description of a multivariable nonlinear plant. To save on computational load, a linear model was obtained by interpolating theselinear models at each sample point and then this linearized model was used in a Generalized Predictive Control (GPC) framework to calculate the future behavior of the process. Thus, time-consuming nonlinear quadratic optimization calculations, which arenormally necessary in nonlinear predictive control, can be avoided. Modeling and controller design procedure was demonstrated using a simulated pH neutralization process with two inputs and two outputs.
Název v anglickém jazyce
MIMO Model Predictive Control with local linear models
Popis výsledku anglicky
The performance of a Model Predictive Control (MPC) algorithm depends on the quality of the derived model. Using a divide-and-conquer strategy process operations were partitioned into several operating regions and within each region, a local linear modelwas developed to model the process. This set of locally linearized models was simply and effectively combined into a global description of a multivariable nonlinear plant. To save on computational load, a linear model was obtained by interpolating theselinear models at each sample point and then this linearized model was used in a Generalized Predictive Control (GPC) framework to calculate the future behavior of the process. Thus, time-consuming nonlinear quadratic optimization calculations, which arenormally necessary in nonlinear predictive control, can be avoided. Modeling and controller design procedure was demonstrated using a simulated pH neutralization process with two inputs and two outputs.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
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
2011
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
Recent Researches in Automatic Control
ISBN
978-1-61804-004-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
189-194
Název nakladatele
WSEAS Press
Místo vydání
Lanzarote
Místo konání akce
Lanzarote
Datum konání akce
27. 5. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—