Adaptivní regulátory s prvky umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Cílem dizertace je zlepšit kvalitu řízení adaptivních systémů s průběžnou identifikací. Práce se zaměřuje především na problematickou identifikační část, která představuje slabé místo celého adaptivního systému. Paradoxně ale závisí kvalita adaptivního systému právě na identifikační části, protože na základě modelu procesu získaného identifikací jsou vypočteny parametry řídicí části a následně akční zásah do systému. S využitím znalostí moderních metod řízení byl proto vyvinut nový identifikační algoritmus pro identifikaci v uzavřené smyčce. Tento jednoduchý, rychlý a výkonný algoritmus překonává všechna omezení stávajících klasických identifikačních metod založených na metodě nejmenších čtverců. Mezi jeho přednosti mimo jiné patří schopnost práce při krátké periodě vzorkování, přítomnost jediného parametru schopného přizpůsobit regulační děj konkrétním požadavkům nebo schopnost algoritmu identifikovat proces v reálné praxi. Algoritmus byl použit v adaptivním systému, poté testován na sadě simulačních a reálných modelů s překvapujícími výsledky. V rámci ověřování byl nový algoritmus úspěšně implementován do programovatelného automatu. V rámci práce je také představeno nové univerzální grafické prostředí pro testování a verifikaci řídicích algoritmů.
The aim of the thesis is to improve the control quality of the adaptive systems (Self Tuning Controllers). The thesis mainly deals with problematical identification part of the adaptive system. This part demonstrates a weak point for existing adaptive systems. Paradoxically, the quality of the adaptive system depends mainly on the identification part because on the basis of the process model obtained by identification are worked out parameters of a control part, afterwards the control action plan is established. Knowledge of the modern control methods is used and a new identification algorithm for closed loop identification is proposed. This simple, fast and efficient algorithm overcomes all disadvantages of current classical identification methods based on least mean-square algorithms. The possibility of the choice of a short sample time, one tuning parameter ability to adjust the control process, the ability to identify processes in real use belong to its main goals. This algorithm was built in the adaptive system and then it was tested on a set of simulation and real models with surprisingly excellent results. The successful implementation of the algorithm into the programmable logic controller was also realized. One part of the thesis introduces a new universal graphics environment for testing and verifying control algorithms.
The aim of the thesis is to improve the control quality of the adaptive systems (Self Tuning Controllers). The thesis mainly deals with problematical identification part of the adaptive system. This part demonstrates a weak point for existing adaptive systems. Paradoxically, the quality of the adaptive system depends mainly on the identification part because on the basis of the process model obtained by identification are worked out parameters of a control part, afterwards the control action plan is established. Knowledge of the modern control methods is used and a new identification algorithm for closed loop identification is proposed. This simple, fast and efficient algorithm overcomes all disadvantages of current classical identification methods based on least mean-square algorithms. The possibility of the choice of a short sample time, one tuning parameter ability to adjust the control process, the ability to identify processes in real use belong to its main goals. This algorithm was built in the adaptive system and then it was tested on a set of simulation and real models with surprisingly excellent results. The successful implementation of the algorithm into the programmable logic controller was also realized. One part of the thesis introduces a new universal graphics environment for testing and verifying control algorithms.
Description
Keywords
adaptivní systém, samočinně se nastavující regulátor, průběžná identifikace, identifikační algoritmus, identifikace v uzavřené smyčce, nelineární identifikace, heterogenní řídicí algoritmus, grafické prostředí, Matlab, adaptive system, self tuning control, on-line identification, identification algorithm, closed loop identification, nonlinear identification, heterogenous control algorithm, graphics environment, Matlab
Citation
ŠULOVÁ, M. Adaptivní regulátory s prvky umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2009.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Kybernetika, automatizace a měření
Comittee
prof. Ing. František Šolc, CSc. (předseda)
Prof. Ing. Vladimír Bobál, CSc. - oponent (člen)
prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. - oponent (člen)
prof. Ing. Petr Dostál, CSc. (člen)
doc. Ing. Petr Horáček, CSc. (člen)
prof. Ing. Petr Pivoňka, CSc. (člen)
Date of acceptance
2009-12-11
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení