Informacja

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

Wyszukujesz frazę "nonlinear model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
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:
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
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
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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