Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Prediktivní řízení reaktorové pece
Rok: 2010
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Proceedings of XXXVth Seminary ASR 2010 Instruments and Control
Název nakladatele: Vysoká škola báňská-Technická univerzita Ostrava
Místo vydání: Ostrava
Strana od-do: 269-279
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Prediktivní řízení reaktorové pece Prediktivní řízení nelineárních soustav je možné realizovat s využitím nelineárního nebo linearizovaného matematického modelu. Příspěvek se zabývá problematikou druhého zmiňovaného - regulace reaktorové pece s využitím regulátoru Generalized Predictive Controller a linearizovaného matematického modelu. Linearizovaný model je možné pro vybrané hodnoty regulované veličiny v celém pracovním rozsahu předpočítat a v průběhu regulace mezi jednotlivými modely (podle aktuálního výstupu soustavy) přepínat, nelineární chování se tedy nahradí linearizovaným modelem. umělé neuronové sítě
eng Reactor Furnace Predictive Control Paper deals with the problem of reactor furnace modeling and control. Furnace is made for chemical reactor heating. It is necessary to consider nonlinear furnace behavior, because of huge range of reactor temperature. The first part describes mathematical model derivation (consists of the set of four nonlinear differential equations) and unknown parameters estimation. The second part describes the linearization. Linearization of the math model is necessary, because the linearized model will be used for the predictive controller design and linear models are important part of this group of controllers. And finally, the third part describes Generalized Predictive Controller which uses linearized mathematical model. It is necessary to pre-calculate linear models and controller parameters. Then it is possible to switch between controller settings during control experiment. For illustration, two control experiments were simulated. PID controller;artificial neural networks;predictive control