host ::
přihlásit
Digitální repozitář
Hledej
Nový záznam
Nápověda
O repozitáři
Hlavní stránka
>
Vysokoškolské kvalifikační práce
>
Diplomové práce
> Prediktivní regulátory s principy umělé inteligence v prostředí MATLAB - B&R
Informace
Soubory
Název:
Prediktivní regulátory s principy umělé inteligence v prostředí MATLAB - B&R
Překlad názvu:
Prediktive controllers with principles of artificial intelligence
Autoři:
Matys, Libor
;
Mikšánek, Vojtěch
(oponent) ;
Pivoňka, Petr
(vedoucí práce)
Typ dokumentu:
Diplomové práce
Rok:
2008
Jazyk:
cze
Nakladatel:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt:
[cze]
[eng]
Diplomová práce se zabývá problematikou prediktivního řízení zvláště Model (Based) Predictive Control (MBPC nebo MPC). V první části jsou porovnány identifikační metody. Algoritmus rekurzivní metody nejmenších čtverců je porovnán s identifikačními metodami založenými na neuronových sítí. Další části jsou věnovány prediktivnímu řízení. Je zde popsáno vytvoření MPC se sumační složkou a adaptivního MPC. Pevně nastavený PSD regulátor je porovnán s MPC. Jsou porovnány odezvy na poruchu a na změnu dynamiky regulované soustavy. Porovnání je provedeno na simulačních modelech v prostředí MATLAB/Simulink a na fyzikálním modelu připojeného k PLC firmy B&R.
Master’s thesis deals with problems of predictive control especially Model (Based) Predictive Control (MBPC or MPC). Identifications methods are compared in the first part. Recursive least mean squares algorithm is compared with identification methods based on neural networks. Next parts deal with predictive control. There is described creation MPC with summing element and adaptive MPC. There is also compared fixed setting PSD controller with MPC. Responses on disturbance and changes of parameters of controlled plant are compared. Comparing is made on simulation models in MATLAB/Simulink and on physical model connected to PLC B&R.
Klíčová slova:
adaptivní MPC
;
identifikace metodou nejmenších čtverců
;
Model Predictive Control
;
MPC se sumačním členem
;
odezva na poruchu
;
odezva na změnu dynamiky soustavy
;
Prediktivní řízení
;
PSD regulátor
;
učení metodami založenými na neuronových sítí
;
učení metodou back-propagation
;
učení metodou Levenberg-Marquardt.
;
adaptive MPC
;
back-propagation learning method
;
identification based on neural networks
;
Levenberg-Marquardt learning method.
;
Model Predictive Control
;
MPC with summing element
;
Predictive control
;
PSD regulator
;
recursive least mean squares identification
;
responses on changes parameter of plant
;
responses on disturbance
Instituce:
Vysoké učení technické v Brně (
web
)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam:
http://hdl.handle.net/11012/13039
Trvalý odkaz NUŠL:
http://www.nusl.cz/ntk/nusl-603983
Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství
>
Veřejné vysoké školy
>
Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce
>
Diplomové práce
Záznam vytvořen dne 2024-04-02, naposledy upraven 2024-04-03.
Podobné záznamy
Není přiložen dokument
Exportovat ve formátu
DC
,
NUŠL
,
RIS
Sdílet