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%2F13%3A43869747" target="_blank" >RIV/70883521:28140/13:43869747 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/70883521:28610/13:43869747
Výsledek na webu
<a href="http://www.naun.org/multimedia/NAUN/ijmmas/16-692.pdf" target="_blank" >http://www.naun.org/multimedia/NAUN/ijmmas/16-692.pdf</a>
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 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 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
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Science
ISSN
1998-0140
e-ISSN
—
Svazek periodika
7
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
157-165
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—