|
|
Plně pravděpodobnostní návrh řízení pro gaussovské stochastické systémy
Belda, Květoslav ; Tesař, Ludvík
Řízení stochastických systémů je obecně formulováno jako minimalizace očekávané hodnoty vhodně zvolené ztrátové funkce vstupů, vystupů a žádaného chování systému s ohledem na zpetnovazební strategie řízení. Standardní strategie (např. lineární kvadratické gaussovské řízení) vybírají řídicí zásahy tak, že vedou chování uzavřené smyčky co nejblíže k požadovanému chování s použitím očekávaných a požadovaných hodnot. Obecnější přístup uvažuje komplexní infomaci o chování stochastického systému pomocí komplexního pravděpodobnostního popisu. Na tomoto přístupu je založen plně pravděpodobnostní návrh, který využívá pravděpodobnostní popis pro charakterizování uzavřené smyčky stochastického systému a jeho požadovaného chování. Tento článek shrnuje základní principy plně plravdepodobnostního návrhu a jeho praktické použití pro řízení gaussovských stochastických systémů.
|
|
|
Prediktivní řízení s přibližně zadaným referenčním signálem
Belda, Květoslav
Článek pojednává o dvou specifických modifikacích prediktivního řízení, jež se vyrovnávají s přibližně zadaným referenčním signálem. Obě modifikace spočívají v odlišném definování požadavků (referenčních signálů) na chování systému. První modifikace uvažuje pouze povolené rozsahy (limity) požadovaného referenčního signálu. Druhá modifikace uvažuje pouze počáteční a koncový stav systému (polohy) a výstupy systému mohou nabývat hodnot z celého pracovního prostoru (oboru). V takovýchto případech není požadovaný referenční signál striktně zadán, ale vyplývá z návrhu řízení. Popisované modifikace mohou řešit např. manipulační operace nebo stabilizaci výstupního signálu v nějakém povoleném rozsahu. Výklad obou modifikací je dokumentován několika příklady.
|
|
|
Prediktivní řízení pro mechatronické laboratorní modely
Belda, Květoslav
Příspěvek pojednává o návrhu diskrétního adaptivního modelově orientovaného prediktivního řízení pro jednoduché mechatronické systémy. Jednoduché mechatronické systémy jsou uvažovány jako systémy s jedním vstupem a výstupem nebo systémy s nízkým počtem vstupů a výstupů. Avšak metody adaptace a modelově orientovaného řízení nejsou obecně limitovány touto podmínkou. V příspěvku je představena kombinace průběžné identifikace a zobecněného prediktivního řízení. Identifikace je založena na nejmenších čtvercích. Prediktivní řízení vychází ze stavové formulace. Tato myšlenka je aplikována na ARX modely, které reprezentují vstupně výstupní formulaci. Prezentované algoritmy jsou odvozeny ve výpočetně výhodné odmocninové formě a jejich správnost je dokumentována testy na laboratorních modelech.
|
|
|
Prediktivní řízení s časově proměnnými stavovými modely.
Belda, Květoslav ; Böhm, Josef
Článek je zaměřen na prediktivní řízení pro časově proměnné stavové modely jak s jedním vstupem a výstupem tak i s výce vstupy a výstupy, obzvláště na identifikaci/sestavení modelů, dále na uvážení nelinerit soustav v predikčních rovnicích a v odhadu stavů. Algoritmy jsou prezentovány v vypočetně efektivních odmocninových formách a demonstrovány několika simulačními příklady s jednoduchými lineárními soustavami s jedním vstupem a výstupem a jedním nelineární soustavou reprezenovanou viceroměrovým modelem rovinného redundantního paralelního robota.
|
host ::
RSS.