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”

Adaptive Predictive Control Utilizing Both State-Space and Input-Output Models

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F12%3A43869085" target="_blank" >RIV/70883521:28140/12:43869085 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Adaptive Predictive Control Utilizing Both State-Space and Input-Output Models

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper introduces a controller which 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 approachthen combines both the 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. The controller was applied 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. Results of real-time experiments are also included.

  • Název v anglickém jazyce

    Adaptive Predictive Control Utilizing Both State-Space and Input-Output Models

  • Popis výsledku anglicky

    This paper introduces a controller which 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 approachthen combines both the 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. The controller was applied 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. Results of real-time experiments are also included.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • 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

    Advances in Mathematical and Computational Methods

  • ISBN

    978-1-61804-117-3

  • ISSN

    2227-4588

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    85-90

  • Název nakladatele

    WSEAS

  • Místo vydání

    Sliema

  • Místo konání akce

    Sliema

  • Datum konání akce

    7. 9. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku