Modelling and Predictive control of a Nonlinear System Using Local Model Network

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F11%3A43865507" target="_blank" >RIV/70883521:28140/11:43865507 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Modelling and Predictive control of a Nonlinear System Using Local Model Network

Popis výsledku v původním jazyce

In this work the optimization of the local model network structure and predictive control that utilize the local model network to predict the future response of a plant is studied. The main idea is based on development of the local linear models for thewhole operating range of the controlled process. The local models are identified from measured data using clustering and 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 manipulated variable adjustments are computed through optimization at each sampling interval. The parameters of the plant at each sampling point are derived from the linearization of local model network. The proposed identification and control method is illustrated by the simulation study on the nonlinear process.

Název v anglickém jazyce

Modelling and Predictive control of a Nonlinear System Using Local Model Network

Popis výsledku anglicky

In this work the optimization of the local model network structure and predictive control that utilize the local model network to predict the future response of a plant is studied. The main idea is based on development of the local linear models for thewhole operating range of the controlled process. The local models are identified from measured data using clustering and 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 manipulated variable adjustments are computed through optimization at each sampling interval. The parameters of the plant at each sampling point are derived from the linearization of local model network. The proposed identification and control method is illustrated by the simulation study on the nonlinear process.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

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)

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceeding of the 18th IFAC World Congress

ISBN

978-3-902661-93-7

ISSN

1474-6670

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1622-1627

Název nakladatele

IFAC

Místo vydání

Bologna

Místo konání akce

Milano

Datum konání akce

28. 8. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—