University of PardubiceFaculty of Electrical Engineering and Informatics

University

Employees
|
Students
Česky

Publication detail

Modelování a řízení nelineární soustavy s využitím umělých neuronových sítí

Authors: Doležel Petr

Year: 2011

Type of publication: ostatní - dizertace

Publisher name: Univerzita Pardubice

Place: Pardubice

Page from-to: nestránkováno

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Modelování a řízení nelineární soustavy s využitím umělých neuronových sítí	Práce zkoumá možnosti uplatnění umělé inteligence v řízení technologických procesů. Práce je členěna do několika oddílů. Nejprve jsou popsány teoretické základy umělých neuronových sítí a evolučních algoritmů v rozsahu odpovídajícímu praktickému použití v dalších částech práce. Následují popisy různých přístupů k modelování technologických procesů s využitím umělých neuronových sítí a teoretická část práce je zakončena popisy pěti různých algoritmů řízení, které využívají umělé neuronové sítě a případně evoluční algoritmy. Tři popsané algoritmy jsou převzaté, dva do jisté míry původní. V experimentální části jsou pak popsané algoritmy aplikovány nejprve na vhodně zvolenou simulovanou soustavu a následně na daný laboratorní model. Paralelně jsou experimenty provedeny s využitím řady klasických a moderních metod řízení, přičemž v závěru je kladen důraz na jejich porovnání a zhodnocení možného přínosu využití umělých neuronových sítí pro řízení.	Umělé neuronové sítě, diferenciální evoluce; modelování technologických procesů; řízení technologických procesů
eng	Nonlinear System Modelling and Control Using Artificial Neural Networks	Artificial neural networks are included in relatively new branch of science, which has been applied to many different places, recently. The Thesis examines possibilities of their use in process modelling and control. The conclusions are demonstrated on example of Hot-Air Device control, which is modelled and controlled using several techniques based on artificial intelligence.	Artificial Neural Networks; Differential Evolution; Modelling; Process Control