Publication detail

Piecewise-Linear Neural Models for Process Control

Authors: Doležel Petr | Taufer Ivan | Mareš Jan

Year: 2011

Type of publication: článek ve sborníku

Name of source: Proceedings of the 18th International Conference on Process Control

Publisher name: Slovenská technická univezita v Bratislave

Place: Bratislava

Page from-to: 296-300

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Po částech lineární modely pro řízení procesů	V článku je představen postup průběžné linearizace nelineární soustavy pomocí umělé neuronové sítě. Tento postup poskytuje lineární model platný v okolí aktuálního stavu soustavy. Takový model je pak s výhodou využitelný k regulaci soustavy. V článku je metoda linearizace presentována na příkladu regulace velmi nelineární diskrétní soustavy pomocí metody umístění pólů a výsledný regulační pochod je následně porovnán s výsledky obdrženými pomocí diskrétního PID regulátoru.	Řízení procesů; Neuronové sítě
eng	Piecewise-Linear Neural Models for Process Control	There is introduced an algorithm which provides piecewise-linear model of nonlinear plant using artificial neural networks, in this paper. That piecewise-linear model is precise and each linear submodel is valid in some neighbourhood of actual plant state. This model can be used for plant control design. There is presented an example at the end of this paper, where defined nonlinear plant is controlled via Pole Assignment technique using piecewise-linear neural model and control response is compared to data obtained by common PID controller.	Process Control; Neural Networks

Search