Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "predictive filter" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Cascade tanks system identification for robust predictive control
Autorzy:
Jakowluk, Wiktor
Jaszczak, Sławomir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173722.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
application-oriented input design
Kalman filter
model predictive control
MPC
system identification
projektowanie wejścia zorientowanego na aplikację
filtr Kalmana
sterowanie predykcyjne modelu
identyfikacja systemu
Opis:
The main goal of estimating models for industrial applications is to guarantee the cheapest system identification. The requirements for the identification experiment should not be allowed to affect product quality under normal operating conditions. This paper deals with ensuring the required liquid levels of the cascade system tanks using the model predictive control (MPC) method. The MPC strategy was extended with the Kalman filter (KF) to predict the system’s succeeding states subject to a reference trajectory in the presence of both process and measurement noise covariances. The main contribution is to use the application-oriented input design to update the parameters of the model during system degradation. This framework delivers the least-costly identification experiment and guarantees high performance of the system with the updated model. The methods presented are evaluated both in the experiments on a real process and in the computer simulations. The results of the robust MPC application for cascade system water levels control are discussed.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 6; art. no. e143646
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Disturbance modeling and state estimation for offset-free predictive control with state-space process models
Autorzy:
Tatjewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330146.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model predictive control
state space model
disturbance rejection
state observer
Kalman filter
sterowanie predykcyjne
model przestrzeni stanów
eliminacja zakłóceń
obserwator stanu
filtr Kalmana
Opis:
Disturbance modeling and design of state estimators for offset-free Model Predictive Control (MPC) with linear state-space process models is considered in the paper for deterministic constant-type external and internal disturbances (modeling errors). The application and importance of constant state disturbance prediction in the state-space MPC controller design is presented. In the case with a measured state, this leads to the control structure without disturbance state observers. In the case with an unmeasured state, a new, simpler MPC controller-observer structure is proposed, with observation of a pure process state only. The structure is not only simpler, but also with less restrictive applicability conditions than the conventional approach with extended process-and-disturbances state estimation. Theoretical analysis of the proposed structure is provided. The design approach is also applied to the case with an augmented state-space model in complete velocity form. The results are illustrated on a 2 x 2 example process problem.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 2; 313-323
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies