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 "control of nonlinear systems" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Sterowanie kolumną rektyfikacyjną z wykorzystaniem nieliniowego algorytmu predykcyjnego
    Control of distillation column using nonlinear predictive algorithm
    Autorzy:
    Łapiński, M.
    Piotrowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157281.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    modelowanie matematyczne
    systemy dynamiczne
    systemy nieliniowe
    sterowanie predykcyjne
    kolumna rektyfikacyjna
    mathematical modeling
    dynamic systems
    nonlinear systems
    predictive control
    distillation column
    Opis:
    Popularną metodą rozdziału ciekłych mieszanin wieloskładnikowych jest rektyfikacja, stosowana w różnych gałęziach przemysłu. W artykule rozważana jest mieszanina etanol-woda. Przedstawiono powszechnie stosowany nieliniowy model dwuskładnikowej kolumny rektyfikacyjnej, dokonano jego dyskretyzacji i zaimplementowano w środowisku MATLAB/Simulink. Następnie zaprojektowano układ sterowania wykorzystując nieliniowy algorytm predykcyjny. W badaniach symulacyjnych przeanalizowano wpływ zmian parametrów algorytmu sterowania i zakłóceń na jakość sterowania.
    Distillation is the most common unit operation in different branches (e.g. petrochemical, chemical, paper, food and pharmaceutical) of industry. A two product (ethanol-water) distillation process is considered in the paper. There is presented a widely used model of two product distillation column [5]. Next, a nonlinear predictive algorithm is designed. The model predictive technology has achieved a strong position in the industrial process control. The proposed control system is validated by simulations in MATLAB/Simulink environment. The influence of control parameters and disturbances is analysed. The paper is organized as follows. Section 1 contains an introduction to the issues of this paper. The distillation column is described in Section 2. Section 3 presents the dynamical nonlinear model of a distillation column. The nonlinear predictive algorithm is designed in the next section. The simulation results and analysis are presented in Section 5. Finally, the conclusions are drawn.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 8, 8; 745-749
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cooperation of model predictive control with steady-state economic optimisation
    Autorzy:
    Ławryńczuk, M.
    Marusak, P. M.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/971007.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    sterowanie optymalne
    optymalizacja
    predictive control
    optimal control
    optimisation
    economic steady-state optimisation
    nonlinear control systems
    constrained control
    Opis:
    The problem of cooperation of Model Predictive Control (MPC) algorithms with steady-state economic optimisation is investigated in this paper. It is particularly important when the dynamics of disturbances is comparable with the dynamics of the process, since in such a case the classical hierarchical multilayer structure is likely to be not efficient and give the economic yield smaller than expected. This is because the economic nonlinear optimisation problem cannot be then solved on-line to update the optimal operating point as frequently as needed. On the other hand, simple target set-point optimisation based on linear models can be also insufficiently accurate. This paper introduces approximate formulations of the target set-point optimisation problem which tightly cooperates with the MPC and is solved as frequently as the MPC controller executes. Linear, linear-quadratic and piecewise-linear formulations are discussed, tuning guidelines are also given.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2008, 37, 1; 133-158
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    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:
    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:
    Struktury i algorytmy współdziałania regulacji predykcyjnej i bieżącej optymalizacji ekonomicznej
    Structures and algorithms of co-operation of predictive control and on-line economic optimisation
    Autorzy:
    Ławryńczuk, M.
    Marusak, P.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153748.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    regulacja predykcyjna
    optymalizacja
    aproksymacja
    linearyzacja
    systemy nieliniowe
    sterowanie z ograniczeniami
    predictive control
    optimisation
    approximation
    linearisation
    nonlinear control systems
    constrained control
    Opis:
    Celem pracy jest omówienie zagadnienia współpracy algorytmów regulacji predykcyjnej z nieliniową optymalizacją ekonomiczną. Problem ten jest szczególnie istotny wówczas, gdy dynamika zmian zakłóceń jest porównywalna z dynamiką procesu, ponieważ zastosowanie klasycznej warstwowej (hierarchicznej) struktury sterowania z rzadko powtarzaną optymalizacją ekonomiczną może nie być efektywne. Omawiane są dwie klasy struktur. W pierwszym przypadku stosuje się pomocniczą optymalizację ekonomiczną, której zadaniem jest aktualizacja punktu pracy poprzedzająca każdą interwencję algorytmu regulacji predykcyjnej. W dodatkowym liniowym lub kwadratowym zadaniu optymalizacji ekonomicznej stosuje się aktualizowaną na bieżąco liniową, liniowo-kwadratową lub odcinkowo-liniową aproksymację modelu. W drugim przypadku zadanie optymalizacji ekonomicznej i algorytm regulacji predykcyjnej są zintegrowane w pojedynczym problemie optymalizacji. Aby ograniczyć nakład obliczeń stosuje się aktualizowaną na bieżąco liniową lub liniowo-kwadratową aproksymację modelu, dzięki czemu otrzymuje się zadanie optymalizacji ekonomicznej w postaci problemu programowania kwadratowego.
    The paper is concerned with co-operation of model predictive control (MPC) algorithms with nonlinear economic optimisation. The problem is particularly important when dynamics of disturbances is comparable with dynamics of the process itself, since in such cases application of the classical multilayer (hierarchical) structure with infrequent economic optimisation may be not efficient. Two classes of control structures are investigated. In the first class an additional simplified optimisation is used which recalculates the operating point as frequently as the MPC controller executes. In the supplementary linear or quadratic programming optimisation problem approximate linear, linear-quadratic (updated on-line) or piecewise-linear models of the process are used. In the second class the economic optimisation and MPC manipulated variables computational load, approximate linear or linear-quadratic (updated on-line) models are used, then the resulting optimisation problem is of quadratic programming type.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 10, 10; 55-61
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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