Informacja

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

Wyszukujesz frazę "nonlinear control" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
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:
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
Tytuł:
A computationally efficient stable dual-mode type nonlinear predictive control algorithm
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Tadej, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/971003.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
linearyzacja
optymalizacja
stabilność
nonlinear model predictive control
dual-mode model predictive control
process control
linearisation
optimisation
quadratic programming
stability
constraints
terminal set
Opis:
This paper describes a computationally efficient (sub-optimal) nonlinear predictive control algorithm. The algorithm uses a modified dual-mode approach which guarantees closed-loop stability. In order to reduce the computational burden, instead of online nonlinear optimisation used in the classical dual-mode control scheme, a nonlinear model of the plant is linearised on-line and a quadratic programming problem is solved. Calculation of the terminal set and implementation steps of the algorithm are detailed, especially for input-output models, which are widely used in practice.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2008, 37, 1; 99-132
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Nonlinear state-space predictive control with on-line linearisation and state estimation
Autorzy:
Ławryńczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330330.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
process control
model predictive control
nonlinear state space model
extended Kalman filter
online linearization
proces sterowania
model sterowania predykcyjnego
model przestrzeni stanów
rozszerzony filtr Kalmana
Opis:
This paper describes computationally efficient model predictive control (MPC) algorithms for nonlinear dynamic systems represented by discrete-time state-space models. Two approaches are detailed: in the first one the model is successively linearised on-line and used for prediction, while in the second one a linear approximation of the future process trajectory is directly found on-line. In both the cases, as a result of linearisation, the future control policy is calculated by means of quadratic optimisation. For state estimation, the extended Kalman filter is used. The discussed MPC algorithms, although disturbance state observers are not used, are able to compensate for deterministic constant-type external and internal disturbances. In order to illustrate implementation steps and compare the efficiency of the algorithms, a polymerisation reactor benchmark system is considered. In particular, the described MPC algorithms with on-line linearisation are compared with a truly nonlinear MPC approach with nonlinear optimisation repeated at each sampling instant.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 4; 833-847
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
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