Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Řízení teplovzdušného modelu pomocí diferenciální evoluce
Autoři: Doležel Petr | Mareš Jan | Taufer Ivan
Rok: 2010
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi 2010
Název nakladatele: Technická univerzita v Košiciach
Místo vydání: Košice
Strana od-do: 1-10
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Řízení teplovzdušného modelu pomocí diferenciální evoluce Různé nástroje a metody řadicí se do oblasti umělé inteligence pozvolna pronikají do mnoha oborů a nejinak je tomu v oblasti řízení technologických procesů. Zvláště fuzzy logika a umělé neuronové sítě se v současné době již běžně využívají při modelování dynamických procesů či přímo pro návrh regulátorů. V článku je popsána a na příkladu řízení teploty v teplovzdušné soustavě demonstrována jedna komplexní metoda řízení, která je v prezentovaném tvaru vhodná pro regulaci výrazně nelineárních časově invariantních dynamických systémů. Metoda si klade za cíl nastavovat parametry regulátoru zvoleného tvaru průběžně na základě znalosti neuronového modelu řízené soustavy a budoucího průběhu žádané veličiny tak, aby regulační pochod byl podle zvoleného kriteria kvality optimální. K průběžné optimalizaci parametrů regulátoru je využita diferenciální evoluce, což je optimalizační algoritmus s několika velmi zajímavými vlastnostmi. Řízení procesů; Umělé neuronové sítě
eng Hot-Air Control Using Differential Evolution Many tools derived from artificial intelligence theory (AI) are widely used, these days. The same situation is in process control theory. Especially fuzzy logic and artificial neural networks are commonly used there. This paper concerns in AI, too. There is described comprehensive control technique, in this paper. This technique tunes discrete controller parameters online through the use of differential evolution and neural model of controlled system in order to control successfully even highly nonlinear systems. After technique description and some discussion, there is performed control process with hot-air device. Process Control;Artificial Neural Networks;Differential Evolution