Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "nonlinear system control" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Soft computing in model-based predictive control
    Autorzy:
    Tatjewski, P.
    Ławryńczuk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908473.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie procesami
    sterowanie predykcyjne
    system nieliniowy
    system rozmyty
    sieć neuronowa
    process control
    model predictive control
    nonlinear systems
    fuzzy systems
    neural networks
    Opis:
    The application of fuzzy reasoning techniques and neural network structures to model-based predictive control (MPC) is studied. First, basic structures of MPC algorithms are reviewed. Then, applications of fuzzy systems of the Takagi-Sugeno type in explicit and numerical nonlinear MPC algorithms are presented. Next, many techniques using neural network modeling to improve structural or computational properties of MPC algorithms are presented and discussed, from a neural network model of a process in standard MPC structures to modeling parts or entire MPC controllers with neural networks. Finally, a simulation example and conclusions are given.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 1; 7-26
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tracking Control Algorithms for a Laboratory Aerodynamical System
    Autorzy:
    Gorczyca, P.
    Hajduk, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907962.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    system nieliniowy
    sterowanie w czasie rzeczywistym
    sterowanie nadążne
    kontroler suboptymalny
    nonlinear systems
    real-time control
    tracking control
    suboptimal controller
    Opis:
    The tracking control problem of a strongly nonlinear MIMO system is presented. The system shares some features with a helicopter, such as important interactions between the vertical and horizontal motions. The dedicated I/O board allows for control, measurements and communication with a PC. The RTWT toolbox in the MATLAB environment is used to perform real-time experiments. The control task is to track a predefined reference trajectory. A mathematical model of the system, containing experimental characteristics, is used to design the controllers: a multidimensional PD, a suboptimal controller in the sense of a quadratic performance index and a variable gain controller.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 4; 469-475
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sterowanie procesem destylacji z wykorzystaniem regulatorów rozmytych
    Control of distillation process using fuzzy controllers
    Autorzy:
    Grzelak, A.
    Konkel, M.
    Piotrowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277616.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    modelowanie matematyczne
    system nieliniowy
    sterowanie rozmyte
    kolumna destylacyjna
    mathematical modeling
    nonlinear systems
    fuzzy control systems
    distillation column
    Opis:
    Proces destylacji jest popularnym przemysłowym sposobem rozdziału ciekłych mieszanin wieloskładnikowych. W artykule rozważana jest mieszanina etanol-woda, będąca powszechnie destylowanym produktem. Celem artykułu jest omówienie procesu projektowania i symulacyjnej analizy działania trzech układów sterowania kolumną rektyfikacyjną z wykorzystaniem rozmytych regulatorów: P, PD i PI.
    Distillation is the most common unit operations in different branches of industry. In the paper a two product distillation process is considered (ethanol-water). The paper presents mathematical model of distillation column. Next, the three fuzzy controllers (P, PD, PI) are designed and implemented in MATLAB/Simulink environment. Finally, the results of simulation and a critical analysis are presented.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 10; 172-181
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stabilising solutions to a class of nonlinear optimal state tracking problems using radial basis function networks
    Autorzy:
    Ahmida, Z.
    Charef, A.
    Becerra, V. M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908523.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    system nieliniowy
    sterowanie optymalne
    radialna funkcja bazowa
    sieć neuronowa
    regulacja predykcyjna
    sterowanie wyprzedzające
    nonlinear systems
    optimal control
    radial basis functions
    neural networks
    predictive control
    feedforward control
    Opis:
    A controller architecture for nonlinear systems described by Gaussian RBF neural networks is proposed. The controller is a stabilising solution to a class of nonlinear optimal state tracking problems and consists of a combination of a state feedback stabilising regulator and a feedforward neuro-controller. The state feedback stabilising regulator is computed online by transforming the tracking problem into a more manageable regulation one, which is solved within the framework of a nonlinear predictive control strategy with guaranteed stability. The feedforward neuro-controller has been designed using the concept of inverse mapping. The proposed control scheme is demonstrated on a simulated single-link robotic manipulator.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 3; 369-381
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neural network-based MRAC control of dynamic nonlinear systems
    Autorzy:
    Debbache, G.
    Bennia, A.
    Goléa, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908401.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sieć neuronowa
    model odniesienia
    system nieliniowy
    sterowanie adaptacyjne
    obserwator
    stabilność
    neural networks
    reference model
    nonlinear systems
    adaptive control
    observer
    stability
    Opis:
    This paper presents direct model reference adaptive control for a class of nonlinear systems with unknown nonlinearities. The model following conditions are assured by using adaptive neural networks as the nonlinear state feedback controller. Both full state information and observer-based schemes are investigated. All the signals in the closed loop are guaranteed to be bounded and the system state is proven to converge to a small neighborhood of the reference model state. It is also shown that stability conditions can be formulated as linear matrix inequalities (LMI) that can be solved using efficient software algorithms. The control performance of the closed-loop system is guaranteed by suitably choosing the design parameters. Simulation results are presented to show the effectiveness of the approach.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 2; 219-232
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizujące sterowanie układem napędowym samochodu z silnikiem spalinowym
    The optimized control of a propulsion system of an internal combustion engine car
    Autorzy:
    Strojny, R.
    Piotrowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155219.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    modelowanie matematyczne
    systemy dynamiczne
    systemy nieliniowe
    sterowanie predykcyjne
    układ napędowy samochodu
    mathematical modeling
    dynamic systems
    nonlinear systems
    predictive control
    car propulsion system
    Opis:
    Sterowanie układami napędowymi nowoczesnych samochodów to prężnie rozwijająca się dziedzina inżynierii. Wzrost wymagań względem ekologii, ekonomii i bezpieczeństwa osób wymusza poszukiwanie nowych rozwiązań, zarówno technologicznych jak i związanych z automatyzacją procesów. W artykule przedstawiono dynamiczny model układu napędowego samochodu z silnikiem spalinowym o zapłonie iskrowym. Zbudowano układ regulacji prędkości obrotowej oparty na nieliniowym sterowaniu predykcyjnym. W badaniach symulacyjnych przedstawiono wyniki sterowania modelem pojazdu marki Golf III.
    Control of propulsion systems of modern cars is a rapidly growing field of engineering. New policies in the terms of ecology, economy and safety of persons forced to search for new solutions, both technological and automation of processes. Both car companies and research centers around the world deal with the designing of appropriate models that can be used to simulate the behavior of vehicles. This paper presents a dynamic model of the propulsion system of a car with an internal combustion engine with spark ignition. It was built for a speed control system based on nonlinear predictive control. The controller is applied to the model of Golf III. The paper is divided into 5 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. The structure and synthesis of the dynamical nonlinear model of the propulsion system of a Golf III car are dealt with in Section 2. A nonlinear model predictive controller is derived in Section 3. Simulation tests and discussion of the results are presented in Section 4. Section 5 concludes the paper.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 12, 12; 1289-1293
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robustifying analysis of the direct adaptive control of unknown multivariable nonlinear systems based on a new neuro-fuzzy method
    Autorzy:
    Theodoridis, D. C.
    Boutalis, Y.S.
    Christodoulou, M. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91598.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    nonlinear systems
    control
    neuro-fuzzy dynamical system
    fuzzy systems
    FS
    fuzzy recurrent high order neural network
    F-RHONN
    adaptive regulator
    parameter
    “Hopping”
    “Modified Hopping”
    modeling errors
    asymptotic regulation
    Opis:
    In this paper, we are dealing with the problem of directly regulating unknown multivariable affine in the control nonlinear systems and its robustness analysis. The method employs a new Neuro-Fuzzy Dynamical System definition, which uses the concept of Fuzzy Systems (FS) operating in conjunction with High Order Neural Networks. In this way the unknown plant is modeled by a fuzzy - recurrent high order neural network structure (F-RHONN), which is of the known structure considering the neglected nonlinearities. The development is combined with a sensitivity analysis of the closed loop in the presence of modeling imperfections and provides a comprehensive and rigorous analysis showing that our adaptive regulator can guarantee the convergence of states to zero or at least uniform ultimate boundedness of all signals in the closed loop when a not-necessarily-known modeling error is applied. The existence and boundedness of the control signal is always assured by employing a method of parameter “Hopping” and “Modified Hopping”, which appears in the weight updating laws. Simulations illustrate the potency of the method showing that by following the proposed procedure one can obtain asymptotic regulation despite the presence of modeling errors. Comparisons are also made to simple recurrent high order neural network (RHONN) controllers, showing that our approach is superior to the case of simple RHONN’s.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2011, 1, 1; 59-79
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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