Publikace detail

Piecewise-Linear Neural Models for Process Control

Autoři: Doležel Petr | Taufer Ivan | Mareš Jan

Rok: 2011

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Proceedings of the 18th International Conference on Process Control

Název nakladatele: Slovenská technická univezita v Bratislave

Místo vydání: Bratislava

Strana od-do: 296-300

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
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

Vyhledávání