Model soustavy motorů s pružným členem

Lebeda, Aleš

Model soustavy motorů s pružným členem

Mark

A

Publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Abstract

Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku experimentální identifikací využívající principy umělé inteligence a tvorbou nelineárních modelů. Ukazuje způsob estimace parametrů nelineárních modelů a na základě analytického rozboru porovnává jednotlivé typy nelineárních modelů, které byly vytvořeny z naměřených dat v simulaci a z reálné soustavy motorů s pružným členem.
This thesis deals with problem of experimental identification using principles of artificial intelligence and development of nonlinear models. It shows how to estimate parameters of nonlinear models and it compares different types of nonlinear models based on analytical analysis which were developed from measured data in simulation and real system motors with flexible component.

Keywords

identifikace, nelineární nejmenší čtverce, nelineární optimizace, gradientní metody, polynomiální modely, neuronové sítě, linearizace, identification, nonlinear least square, nonlinear optimization, gradient-based algorithms, polynomial models, neural networks, linearization

Citation

LEBEDA, A. Model soustavy motorů s pružným členem [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.

Language of document

cs

Study field

Kybernetika, automatizace a měření

Comittee

doc. Ing. Zdeněk Němec, CSc. (předseda) doc. Ing. Petr Blaha, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Ludvík Bejček, CSc. (člen) Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen) Ing. Ondřej Hynčica (člen)

Date of acceptance

2012-06-06

Defence

Student obhájil diplomovou práci.

Result of defence

práce byla úspěšně obhájena

Document licence

Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

URI

http://hdl.handle.net/11012/17608

Collections

2012

Citace PRO

Full item page