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 "sterowanie" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Nonlinear predictive control based on neural multi-models
    Autorzy:
    Ławryńczuk, M.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907773.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie procesami
    sterowanie predykcyjne
    sieć neuronowa
    optymalizacja
    linearyzacja
    process control
    model predictive control
    neural networks
    optimisation
    linearisation
    Opis:
    This paper discusses neural multi-models based on Multi Layer Perceptron (MLP) networks and a computationally efficient nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm which uses such models. Thanks to the nature of the model it calculates future predictions without using previous predictions. This means that, unlike the classical Nonlinear Auto Regressive with eXternal input (NARX) model, the multi-model is not used recurrently in MPC, and the prediction error is not propagated. In order to avoid nonlinear optimisation, in the discussed suboptimal MPC algorithm the neural multi-model is linearised on-line and, as a result, the future control policy is found by solving of a quadratic programming problem.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 7-21
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Design and Stability of Fuzzy Logic Multi-Regional Output Controllers
    Autorzy:
    Domański, P.
    Brdyś, M. A.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908274.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie nieliniowe
    sterowanie wewnętrzne
    zbiór rozmyty
    model Takagi-Sugeno
    nonlinear output control
    fuzzy logic
    Takagi-Sugeno models
    stability conditions
    Opis:
    Design and stability analysis of fuzzy multi-regional digital controllers is considered in the paper. The controllers are based on a notion of NARMAX systems, very similar to the Takagi-Sugeno fuzzy model. The nonlinear system is approximated by a number of linear subsystems. Linear controllers are designed for all subsystems. It can be made in a classical way due to the subsystems linearity. The controllers are blended into one controller by employing fuzzy logic, the result being the fuzzy multi-regional controller (FuMR). The stability analysis of nonlinear systems with FuMR controllers composed of dynamic output feedback local linear controllers is provided. Examples illustrate the design procedure and the meaning of the stability criterion.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 4; 883-897
    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
    Tytuł:
    Actuator fault tolerance in control systems with predictive constrained set-point optimizers
    Autorzy:
    Marusak, P. M.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929879.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie odporne na błędy
    sterowanie predykcyjne
    optymalizacja
    system nieliniowy
    fault tolerant control
    model predictive control
    set-point optimization
    nonlinear system
    Opis:
    Mechanisms of fault tolerance to actuator faults in a control structure with a predictive constrained set-point optimizer are proposed. The structure considered consists of a basic feedback control layer and a local supervisory set-point optimizer which executes as frequently as the feedback controllers do with the aim to recalculate the set-points both for constraint feasibility and economic performance. The main goal of the presented reconfiguration mechanisms activated in response to an actuator blockade is to continue the operation of the control system with the fault, until it is fixed. This may be even long-term, if additional manipulated variables are available. The mechanisms are relatively simple and consist in the reconfiguration of the model structure and the introduction of appropriate constraints into the optimization problem of the optimizer, thus not affecting the numerical effectiveness. Simulation results of the presented control system for a multivariable plant are provided, illustrating the efficiency of the proposed approach.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 539-551
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Supervisory predictive control and on-line set-point optimization
    Autorzy:
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929583.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie predykcyjne
    sterowanie nieliniowe
    linearyzacja
    model niepewności
    sterowność wymuszona
    optymalizacja
    predictive control
    nonlinear control
    linearisation
    model uncertainty
    constrained control
    set-point optimization
    Opis:
    The subject of this paper is to discuss selected effective known and novel structures for advanced process control and optimization. The role and techniques of model-based predictive control (MPC) in a supervisory (advanced) control layer are first shortly discussed. The emphasis is put on algorithm efficiency for nonlinear processes and on treating uncertainty in process models, with two solutions presented: the structure of nonlinear prediction and successive linearizations for nonlinear control, and a novel algorithm based on fast model selection to cope with process uncertainty. Issues of cooperation between MPC algorithms and on-line steady-state set-point optimization are next discussed, including integrated approaches. Finally, a recently developed two-purpose supervisory predictive set-point optimizer is discussed, designed to perform simultaneously two goals: economic optimization and constraints handling for the underlying unconstrained direct controllers.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 3; 483-495
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of an Isope-Type Dual Algorithm for Optimizing Control and Nonlinear Optimization
    Autorzy:
    Tadej, W.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908338.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    optymalizacja nieliniowa
    sterowanie optymalizujące
    nonlinear optimization
    optimizing control
    duality
    condition number
    Opis:
    First results concerning important theoretical properties of the dual ISOPE (Integrated System Optimization and Parameter Estimation) algorithm are presented. The algorithm applies to on-line set-point optimization in control structures with uncertainty in process models and disturbance estimates, as well as to difficult nonlinear constrained optimization problems. Properties of the conditioned (dualized) set of problem constraints are investigated, showing its structure and feasibility properties important for applications. Convergence conditions for a simplified version of the algorithm are derived, indicating a practically important threshold value of the right-hand side of the conditioning constraint. Results of simulations are given confirming the theoretical results and illustrating properties of the algorithms.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2001, 11, 2; 429-457
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An infinite horizon predictive control algorithm based on multivariable input-output models
    Autorzy:
    Ławryńczuk, M.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907410.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie predykcyjne
    horyzont nieskończony
    programowanie kwadratowe
    model predictive control
    stability
    infinite horizon
    singular value decomposition
    quadratic programming
    Opis:
    In this paper an infinite horizon predictive control algorithm, for which closed loop stability is guaranteed, is developed in the framework of multivariable linear input-output models. The original infinite dimensional optimisation problem is transformed into a finite dimensional one with a penalty term. In the unconstrained case the stabilising control law, using a numerically reliable SVD decomposition, is derived as an analytical formula, calculated off-line. Considering constraints needs solving on-line a quadratic programming problem. Additionally, it is shown how free and forced responses can be calculated without the necessity of solving a matrix Diophantine equation.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 2; 167-180
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    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:
    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:
    Effective dual-mode fuzzy DMC algorithms with on-line quadratic optimization and guaranteed stability
    Autorzy:
    Marusak, P. M.
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907866.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    system nieliniowy
    system rozmyty
    sterowanie predykcyjne
    stabilność
    sterowność wymuszona
    nonlinear system
    fuzzy system
    model predictive control
    stability
    constrained control
    dual-mode control
    Opis:
    Dual-mode fuzzy dynamic matrix control (fuzzy DMC-FDMC) algorithms with guaranteed nominal stability for constrained nonlinear plants are presented. The algorithms join the advantages of fuzzy Takagi-Sugeno modeling and the predictive dual-mode approach in a computationally efficient version. Thus, they can bring an improvement in control quality compared with predictive controllers based on linear models and, at the same time, control performance similar to that obtained using more demanding algorithms with nonlinear optimization. Numerical effectiveness is obtained by using a successive linearization approach resulting in a quadratic programming problem solved on-line at each sampling instant. It is a computationally robust and fast optimization problem, which is important for on-line applications. Stability is achieved by appropriate introduction of dual-mode type stabilization mechanisms, which are simple and easy to implement. The effectiveness of the proposed approach is tested on a control system of a nonlinear plant-a distillation column with basic feedback controllers.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 1; 127-141
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Disturbance modeling and state estimation for offset-free predictive control with state-space process models
    Autorzy:
    Tatjewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330146.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    model predictive control
    state space model
    disturbance rejection
    state observer
    Kalman filter
    sterowanie predykcyjne
    model przestrzeni stanów
    eliminacja zakłóceń
    obserwator stanu
    filtr Kalmana
    Opis:
    Disturbance modeling and design of state estimators for offset-free Model Predictive Control (MPC) with linear state-space process models is considered in the paper for deterministic constant-type external and internal disturbances (modeling errors). The application and importance of constant state disturbance prediction in the state-space MPC controller design is presented. In the case with a measured state, this leads to the control structure without disturbance state observers. In the case with an unmeasured state, a new, simpler MPC controller-observer structure is proposed, with observation of a pure process state only. The structure is not only simpler, but also with less restrictive applicability conditions than the conventional approach with extended process-and-disturbances state estimation. Theoretical analysis of the proposed structure is provided. The design approach is also applied to the case with an augmented state-space model in complete velocity form. The results are illustrated on a 2 x 2 example process problem.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 2; 313-323
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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