Login for students

Login for employees

Publication detail

Umělé neuronové sítě jako prostředek pro modelování dynamického chování hydraulicko-pneumatické soustavy
Authors: Seidl Pavel | Taufer Ivan
Year: 2008
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Perner´s Contacts
Publisher name: Univerzita Pardubice
Place: Pardubice
Page from-to: 261-270
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Umělé neuronové sítě jako prostředek pro modelování dynamického chování hydraulicko-pneumatické soustavy Cílem uvedeného příspěvku je demonstrovat použití umělých neuronových sítí k řešení praktických úloh identifikace dynamického chování složitých nelineárních soustav. Byl zkoumán matematicko-fyzikální model hydraulicko-pneumatické soustavy za účelem vytvoření alternativy tohoto modelu, a to ve tvaru umělé neuronové sítě (UNS). Model představuje obecně nelineární vícerozměrnou soustavu se dvěma vstupy a dvěma výstupy. Přičemž vstupními veličinami jsou průtoky čerpadly a výstupními veličinami jsou výšky hladin v dolních nádržích soustavy. Vstupy i výstupy soustavy jsou reprezentovány unifikovanými napěťovými signály. Řešení úlohy spočívalo v popisu jednotlivých závislostí mezi konkrétními vstupními a výstupními veličinami pomocí UNS. K řešení úlohy byl použit Neural Network Toolbox výpočetního systému MATLAB/SIMULINK. Dynamický systém;umělá neuronová síť
eng USING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR THE IDENTIFICATION OF DYNAMIC PROPERTIES OF HYDRAULIC-PNEUMATIC SYSTEM The aim of the paper is to demonstrate using of artificial neural networks for the solution of practical problems of the identification of the complex non-linear systems' dynamic behavior. The mathematical model of the hydraulic-pneumatic system was investigated in order to build an alternative of this model, namely in the form of the artificial neural network (ANN). The model presents generally nonlinear multi-dimensional system with two inputs and two outputs. Input variables are flows through controlled pumps and output variables are water levels in the bottom tanks of the system. Both inputs and outputs of the system are represented as unified voltage signals. Solution of the problem consisted in the description of selected single dependences between particular input and output variables by means of ANN. For the problem solution Neural Network Toolbox was used a toolbox of the computing system MATLAB/SIMULINK. Artificial Neural Networks;Continual Bioreactor;Internal Model Control

Department

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives