Informacja

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

Wyszukujesz frazę "network control" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-13 z 13
Tytuł:
Application of neural networks for control of district heating
Wykorzystanie sieci neuronowych do regulacji w ciepłownictwie
Autorzy:
Chmielnicki, W. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/230702.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sieć neuronowa
regulacja
ciepłownictwo
zastosowanie
neural network
control
district heating
application
Opis:
The annual usage of heat for the demand of heating systems in municipal sector has been estimated as about 650PJ. It is mostly addressed for the demand of central heating systems and hot water consumption. The mode of adopted solutions concerning regulation and control, as well as energy management system, essentially influence its consumption. In the case of residential buildings, the costs of energy constitute the greatest share related to the total cost of building maintenance. Providing buildings with modern digital systems for control and regulation of heating installations is a basic condition enabling their rational usage. In currently employed solutions, algorithms PI or PID are usually applied. However, due to the non-linear properties of heating control systems, they do not secure proper quality. The sequences are often unstable and major control deviations occur. The application of neural networks is an alternative solution to those presently employed. They are especially recommended for adaptive control of non-stationary systems. Such cases occur in heating objects since they demonstrate non-linear properties with a great range of variability of parameters; this especially refers to district heating equipped with flux-through heat exchangers. A compile model of heating system control aided by neural networks is presented. The results of the investigation clearly prove the usefulness of such solutions, cause the quality of control is much better than that one applied in traditional systems. Presently, works on the implementation of the proposed solutions are under way.
Roczne zużycie ciepła na potrzeby ciepłownicze w Polsce w sektorze komunalno-bytowym, szacowane jest na około 650PJ. W znacznej części przeznaczone ono jest na potrzeby centralnego ogrzewania i ciepłej wody użytkowej. Instotny wpły na jego zużycie ma rodzaj przyjętych rozwiązań dotyczących regulacji i sterowania oraz systemów zarządzania energią. W przypadku budynków mieszkalnych koszty energii stanowią największy udział w stosunku do całkowitych kosztów związanych z eksploatacją budynku. Podstawowym warunkiem umożliwiającym racjonalne jej zużycie jest wyposażenie budynku w nowoczesne cyfrowe systemy do regulacji i sterowania instalacji ciepłowniczych. W stosowanych obecnie rozwiązaniach wykorzystuje się zwykle algorytmy Pl lub PlD. Jednak ze względu na nieliniowe właściwości ciepłowniczych obiektów regulacji, nie zapewniają one odpowiedniej jakości. Często przebiegi mają charakter niestabilny i dochodzi do znacznych odchyłek regulacji. Alternatywą do stosowanych obecnie rozwiązań jest wykorzystanie sieci neuronowych. Są one szczególnie zalecane do sterowania adaptacyjnego układów niestacjonarnych. Takie przypadki występują w obiektach cieplnych, gdyż mają one właściwości nieliniowe o bardzo dużym zakresie zmienności parametrów, dotyczy to zwłaszcza węzłów ciepłowniczych wyposażonych w przepływowe wymienniki ciepła. W pracy przedstawiono opracowany model sterowania węzłów ciepłowniczych za pomocą sieci neuronowych. Wyniki badań wyraźnie wskazują na celowość takich rozwiązań, gdyż jakość regulacji jest znacznie lepsza aniżeli w przypadku stosowania układów tradycyjnych. Aktualnie trwają prace nad wdrożeniem zaproponowanych rozwiązań.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2010, 56, 3; 219-238
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficient nonlinear predictive control based on structured neural models
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907652.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie procesami
sterowanie predykcyjne
sieć neuronowa
optymalizacja
linearyzacja
process control
model predictive control
neuron network
optimisation
linearisation
Opis:
This paper describes structured neural models and a computationally efficient (suboptimal) nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm based on such models. The structured neural model has the ability to make future predictions of the process without being used recursively. Thanks to the nature of the model, the prediction error is not propagated. This is particularly important in the case of noise and underparameterisation. Structured models have much better long-range prediction accuracy than the corresponding classical Nonlinear Auto Regressive with eXternal input (NARX) models. The described suboptimal MPC algorithm needs solving on-line only a quadratic programming problem. Nevertheless, it gives closed-loop control performance similar to that obtained in fully-fledged nonlinear MPC, which hinges on online nonconvex optimisation. In order to demonstrate the advantages of structured models as well as the accuracy of the suboptimal MPC algorithm, a polymerisation reactor is studied.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 2; 233-246
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A linear programming methodology for approximate dynamic programming
Autorzy:
Díaz, Henry
Sala, Antonio
Armesto, Leopoldo
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330082.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
linear programming
approximate dynamic programming
control applications
neural network
programowanie liniowe
programowanie dynamiczne
sieć neuronowa
Opis:
The linear programming (LP) approach to solve the Bellman equation in dynamic programming is a well-known option for finite state and input spaces to obtain an exact solution. However, with function approximation or continuous state spaces, refinements are necessary. This paper presents a methodology to make approximate dynamic programming via LP work in practical control applications with continuous state and input spaces. There are some guidelines on data and regressor choices needed to obtain meaningful and well-conditioned value function estimates. The work discusses the introduction of terminal ingredients and computation of lower and upper bounds of the value function. An experimental inverted-pendulum application will be used to illustrate the proposal and carry out a suitable comparative analysis with alternative options in the literature.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 2; 363-375
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozmyte sieci neuronowe jako modele diagnostyczne w układzie regulacji turbiny kondensacyjnej
Fuzzy Neural Networks for instrument fault diagnosis of condensation turbine control
Autorzy:
Pawlak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/256925.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
układ regulacji
modelowanie rozmyte
sieć neuronowa
diagnostyka
tor pomiarowy
fuzzy neural network
condensation turbine
control
diagnosis
Opis:
W artykule przedstawiono wykorzystanie modelowania w układzie regulacji turbiny kondensacyjnej do celów diagnostycznych. Diagnostyce podlegają tory pomiarowe doprowadzone do systemu sterowania. Opisano sposób budowy modeli cząstkowych wykorzystywanych do detekcji uszkodzeń, które wykorzystują technikę rozmytych sieci neuronowych.
In the paper an application of fuzzy neural networks (FNN) for sensor fault diagnosis in condensation turbine control unit was given. The FNN are applied for fault detection processes. The FNN models of turbine power, live steam pressure and steam mass flow rate were created and verified. Satisfactory models performance indexes were obtained. The fault sensitivity of residuals was investigated and approved.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2006, 3; 39-49
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Energy efficient, multicriterion intelligent control system of the electrical regimes of arc steel-melting furnace
Energooszczędny, wielokryterialny układ inteligentny do sterowania elektrycznymi stanami pracy pieca łukowego do topienia stali
Autorzy:
Lozinskyy, O. Yu.
Lozinskyy, A. O.
Paranchuk, R. Ya.
Paranchuk, Ya. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/194136.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
Tematy:
piec łukowy do topienia stali
sieć neuronowa
układ sterowania
arc steel-melting furnace
neural network
control system
Opis:
Hierarchical structure of a system of adaptive multicriterion control of a three-phase arc steel furnace electrical modes is proposed. Models of optimal control vector synthesis were developed. Adaptation of control is performed depending on technological stages, which are identified by neural network.
W artykule zaproponowano hierarchiczną strukturę układu adaptacyjnego do wielokryterialnego sterowania stanami pracy trójfazowego pieca łukowego do topienia stali. Opracowano modele syntezy optymalnego wektora sterowania. Adaptacja sterowania dokonuje się w zależnośći od stadiów technologicznych topienia stali, które są identyfikowane za pomocą sieci neuronowej.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Elektrotechnika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2009, 14; 5-16
0209-0570
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Elektrotechnika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sterowanie pracą silnika indukcyjnego w aspekcie bezczujnikowej regulacji prędkości kątowej za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Control of Induction Motor in Terms of Angular Velocity Sensorless Control Using Artificial Neural Networks
Autorzy:
Krupa, M.
Flasza, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1368371.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
metody sterowania silnikiem indukcyjnym
sieć neuronowa
regulacja prędkości kątowej
induction motor control methods
neural network
angular speer
Opis:
On the basis of the design for a new electric power system including wind-electric and solar Power stations, coming into being at the Faculty of Electrical Engineering at Czestochowa University of Technology, the authors intend to present in some stages the possibility of using the existing renewable energy sources to the new opportunities for mini combined heat and power (CHP) plants. The resultant system will be responsible for data collection and analysis to focusing on cogeneration and implementation of the data in true applications.
W niniejszym artykule rozważono zagadnienie sterowania z pośrednią orientacją wektora pola typu IFOC (Indirect Field Oriented Control), dla silnika indukcyjnego, przy pomocy sztucznych sieci neuronowych. W tym celu opracowano model symulacyjny, który umożliwia obserwację przebiegów czasowych dla wybranych wielkości, charakteryzujących pracę silnika, a w szczególności jego prędkości kątowej na wale ωm. W prezentowanej pracy podjęto również zagadnienie wykorzystania zdolności regulacyjnych sztucznych sieci neuronowych. Zaprojektowana struktura neuronowa ma za zadanie pośrednią regulację prędkości ωm dla zamodelowanej maszyny indukcyjnej. Niezbędne w tym celu było prawidłowe przeprowadzenie procesu uczenia, które w swej początkowej fazie wymagało obecności układu „nauczyciela”, zrealizowanego w postaci regulatora typu PI, o odpowiednio dobranych parametrach. Szczególnie interesujące z punktu widzenia rozważanego procesu regulacji prędkości, dla wybranej metody sterowania silnika indukcyjnego są: stabilność procesu, odporność na zakłócenia oraz zdolności adaptacyjne projektowanych struktur neuronowych.
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2013, 2, 99; 299-304
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Input constraints handling in an MPC/feedback linearization scheme
Autorzy:
Deng, J.
Becerra, V. M.
Stobart, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907653.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie predykcyjne
sterowanie odwrotne
sieć neuronowa
system nieliniowy
predictive control
feedback linearization
neural network
nonlinear system
constraints
Opis:
The combination of model predictive control based on linear models (MPC) with feedback linearization (FL) has attracted interest for a number of years, giving rise to MPC+FL control schemes. An important advantage of such schemes is that feedback linearizable plants can be controlled with a linear predictive controller with a fixed model. Handling input constraints within such schemes is difficult since simple bound contraints on the input become state dependent because of the nonlinear transformation introduced by feedback linearization. This paper introduces a technique for handling input constraints within a real timeMPC/FL scheme, where the plant model employed is a class of dynamic neural networks. The technique is based on a simple affine transformation of the feasible area. A simulated case study is presented to illustrate the use and benefits of the technique.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 2; 219-232
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive control scheme based on the least squares support vector machine network
Autorzy:
Mahmoud, T. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/930155.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
modelowanie systemu
system nieliniowy
system sterowania
sieć neuronowa
maszyna wektorów wspierających
support vector machine (SVM)
neural network
nonlinear system modeling
nonlinear system control
pH control
Opis:
Recently, a new type of neural networks called Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) has been receiving increasing attention in nonlinear system identification and control due to its generalization performance. This paper develops a stable adaptive control scheme using the LS-SVM network. The developed control scheme includes two parts: the identification part that uses a modified structure of LS-SVM neural networks called the multi-resolution wavelet least squares support vector machine network (MRWLS-SVM) as a predictor model, and the controller part that is developed to track a reference trajectory. By means of the Lyapunov stability criterion, stability analysis for the tracking errors is performed. Finally, simulation studies are performed to demonstrate the capability of the developed approach in controlling a pH process.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 4; 685-696
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stabilność układu sterowania z regulatorem neuronowym
Stability of system with neurocontroller
Autorzy:
Hirniak, Y.
Ivakhiv, O.
Nakonechnyi, M.
Repetylo, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268949.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sieć neuronowa
dynamika układów sterowania
system sterowania
stabilność
neuron network
non-linear object
system control
controller
algorithm studying
Opis:
W artykule rozpatrzono sposób syntezy regulatorów neuronowych, które wykorzystuje się do sterowania dynamicznymi obiektami nieliniowymi. Zbadano stabilność układu sterowania z regulatorem neuronowym, którego struktura została zaprojektowana według pożądanej reguły sterowania. Zaproponowano strukturę, w której w przeciwieństwie do zwykle stosowanego wprowadzenia uchybu regulacji na wejście regulatora podaje się sygnał wejściowy oraz wyjściowy na dwa oddzielne wejścia, co powoduje większą skuteczność działania systemu sterowania, a mianowicie polepszenie, jakości sterowania oraz przyśpieszenie reakcji systemu na sygnały wymuszające.
The nature of nonlinearities in the objects of control particularly in the drives of robotic systems as dynamic objects of the second order is analyzed and shown that under the influence of some loads the mathematical model of such object is nonlinear and its linearization leads to disregard factors that significantly affect the dynamics of the object. The controllers which are built using classical methods in the process of system operation do not provide full adequacy between the values of specified and actual controlled variables of nonlinear control objects. An application of neural controllers promises the best prospects. We consider features of construction of dynamic neural network and the mathematical models of standard carried the review of functions of activation neurons and feasibility of using gradient algorithms including the algorithm Levenberg Marquardt for training dynamic neural networks. It is supposed that the system is based on the proportional-integral-differential law. The stability of the system supported by neurocontroller with two separated inputs is discussed. Obviously the control action of such dynamic system is corresponded with the difference between output signals of the non-linear object and the chosen standard. On contrary to a typical structure it was proposed to put these signals on two separate inputs. During the training procedure everyone weight is found one from another independently. This task has been considered which include the location of the dominant roots of the characteristic equation of the closed-loop system in a given area of the complex plane of the roots and then return back to the open-loop system. The comparison of obtained errors in traditional and proposed structures of neurocontroller showed that the last one is the most effective in quality and productivity sense.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2014, 38; 23-27
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sterowanie silnika indukcyjnego na podstawie estymowanego sygnału prędkości kątowej
Induction motor control with utilisation estimated speed signal
Autorzy:
Filipek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157793.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sterowanie polowo zorientowane
estymacja prędkości
sieć neuronowa
układ adaptacyjny
field oriented control
speed estimation
neural network
adaptive systems
Opis:
W artykule przedstawiono porównanie dwóch koncepcji estymatorów predkości kątowej silnika indukcyjnego - układu z modelem wzorcowycm i modelem nadążnym strumienia wirnika oraz układu opartego na liniowej sieci neuronowej on-line. Szacowany przez nie sygnał prędkości wykorzystywano do śledzenia prędkości jak też w układzie automatycznej regulacji do realizacji sterowania wektorowego. Na drodze symulacji komputerowej oraz eksperymentów laboratoryjnych poddano analizie precyzję identyfikacji predkości w stanach ustalonych i dynamicznych w różnych obszarach pracy. Przedstawiono wyniki badań wrażliwości estymatorów na odstrojenie parametrów modelu silnika.
The paper the comparison of two speed estimator concept: MRAS type and system based on linear neural network trained on-line. Estimated signal was not only used for speed tracking but also in automatic control system and indirect rotor field oriented control. Speed estimation performances were examined through computer simulations and laboratory tests for dynamic and states in wide operation range. The test results of estimator sensitivity to motor papameters variation are presented in the paper.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 3, 3; 26-29
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of affine NARMA model to design of adaptive power system stabilizer
Autorzy:
Zhou, J.
Ke, D.
Chung, C. Y.
Sun, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327256.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
adaptive control
affine
NARMA model
neural network
power system stabilizer
PSS
sterowanie adaptacyjne
sieć neuronowa
stabilizator systemu zasilania
Opis:
An affine nonlinear autoregressive moving average (NARMA) model is derived from the neural network (NN) based general NARMA model in this paper, by using Taylor series expansion. The predictive error of this affine NARMA model will be quite acceptable, at least for the control purpose, if the amplitude of control input is properly limited. Therefore, an adaptive control scheme based on this model is proposed and applied to the design of adaptive power system stabilizer (APSS) since the amplitude of PSS output is usually well limited. The feature of this control scheme is that the control input can be online analytically obtained. Thus, comparing to the traditional NN based APSS (TAPSS), the affine NARMA model based APSS (AAPSS) does not need the training of a NN as neuro-controller, which may be a troublesome and time consuming step during the design. Moreover, the AAPSS can generally perform better than the TAPSS. Simulation studies on a single machine infinite bus system and a multi-machine system show that the AAPSSs can consistently well perform to damp electromechanical oscillations in the systems over a wide range of operating conditions.
Źródło:
Diagnostyka; 2018, 19, 2; 105-114
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przegląd zastosowań sieci neuronowych w transporcie
The rewiev of the applications of neural networks in transport
Autorzy:
Pamuła, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/250641.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
sieć neuronowa
transport
ruch drogowy
sterowanie ruchem
polityka transportowa
ekonomia transportowa
neuron network
traffic
motion control
transport policy
transport economy
Opis:
Zdolność sieci neuronowej do odwzorowania nieliniowych zależności między zmiennymi opisującymi zachowanie obiektów oraz możliwość opracowania efektywnej konfiguracji sprzyja zastosowaniom w transporcie. W artykule przedstawiono reprezentatywne przykłady z zakresu: predykcji parametrów ruchu drogowego, sterowania ruchem drogowym, pomiarów parametrów ruchu, zachowania kierowców i prowadzenia autonomicznych pojazdów, ekonomii i polityki transportowej oraz omówiono własności proponowanych rozwiązań. Najczęściej wybieranymi sieciami neuronowymi są jednokierunkowe wielowarstwowe, trenowane z użyciem algorytmu propagacji wstecznej. W przeglądzie wzięto pod uwagę artykuły opublikowane w czasopismach w ciągu ostatnich pięciu lat.
The neuron networks capability to map nonlinear functions of variables describing the behaviour of objects and the simplicity of designing their configuration favours the applications in transport. The paper presents representative examples in the scope of: prediction of road traffic parameters, road traffic control, measurement of road traffic parameters, drivers behaviour and autonomous vehicles, economy and transport policies. The features of the solutions are examined. Feedforward multilayer neural networks, trained using backpropagation, are the most often utilised configurations in transport applications. In the review was taken into account the articles published in journals over the past five years.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 1186-1190, CD
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integrated fault-tolerant control of a quadcopter UAV with incipient actuator faults
Autorzy:
Kantue, Paulin
Pedro, Jimoh O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2172129.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
fault tolerant control
quadrocopter
incipient actuator fault
radial basis function
neural network
sterowanie tolerujące uszkodzenia
kwadrokopter
radialna funkcja bazowa
sieć neuronowa
Opis:
An integrated approach to the fault-tolerant control (FTC) of a quadcopter unmanned aerial vehicle (UAV) with incipient actuator faults is presented. The framework is comprised of a radial basis function neural network (RBFNN) fault detection and diagnosis (FDD) module and a reconfigurable flight controller (RFC) based on the extremum seeking control approach. The dynamics of a quadcopter subject to incipient actuator faults are estimated using a nonlinear identification method comprising a continuous forward algorithm (CFA) and a modified golden section search (GSS) one. A time-difference-of-arrival (TDOA) method and the post-fault system estimates are used within the FDD module to compute the fault location and fault magnitude. The impact of bi-directional uncertainty and FDD detection time on the overall FTC performance and system recovery is assessed by simulating a quadcopter UAV during a trajectory tracking mission and is found to be robust against incipient actuator faults during straight and level flight and tight turns.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2022, 32, 4; 601--617
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-13 z 13

    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