This HTML5 document contains 47 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n13http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n8http://localhost/temp/predkladatel/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n12https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F70883521%3A28140%2F07%3A63505806%21RIV08-GA0-28140___/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n14http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F70883521%3A28140%2F07%3A63505806%21RIV08-GA0-28140___
rdf:type
n6:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
This paper investigates usability of model predictive control (MPC) approach in the area of control of nonlinear systems. A self-tuning predictive controller is introduced and investigated. The controller integrates online identification of an ARX model of a controlled system and a predictive control synthesis on base of the identified model. Various control requirements can be fulfilled by tuning controller's parameters. Both simulation and real-time testing have been performed and are discussed in the paper. The simulation testing was performed in the MATLAB / Simulink environment while the real-time testing has been carried out by the control of nonlinear laboratory models. Příspěvek se zabývá použitelností prediktivního řízení založeného na modelu (MPC) v oblasti nelineárních systémů. Samočinně se nastavující prediktivní regulátor je navržen a jsou zkoumány jeho vlastnosti. Regulátor spojuje průběžnou identifikaci ARX modelu regulovaného systému a prediktivní řízení založené na tomto modelu. Rozličné požadavky kladené na regulační pochod mohou být splněny nastavováním parametrů regulátoru. Bylo provedeno jak simulační testování, tak ověření regulátoru na reálných soustavách. Výsledky jsou v příspěvku diskutovány. Simulační testování bylo prováděno v prostředí MATLAB/Simulink, testování v reálném čase bylo prováděno na nelineárních laboratorních soustavách. This paper investigates usability of model predictive control (MPC) approach in the area of control of nonlinear systems. A self-tuning predictive controller is introduced and investigated. The controller integrates online identification of an ARX model of a controlled system and a predictive control synthesis on base of the identified model. Various control requirements can be fulfilled by tuning controller's parameters. Both simulation and real-time testing have been performed and are discussed in the paper. The simulation testing was performed in the MATLAB / Simulink environment while the real-time testing has been carried out by the control of nonlinear laboratory models.
dcterms:title
Self-Tuning Predictive Control of Nonlinear Systems Samočinně se nastavující prediktivní řízení nelineárních systémů Self-Tuning Predictive Control of Nonlinear Systems
skos:prefLabel
Self-Tuning Predictive Control of Nonlinear Systems Self-Tuning Predictive Control of Nonlinear Systems Samočinně se nastavující prediktivní řízení nelineárních systémů
skos:notation
RIV/70883521:28140/07:63505806!RIV08-GA0-28140___
n3:strany
152-157
n3:aktivita
n16:P
n3:aktivity
P(GP102/06/P286)
n3:dodaniDat
n14:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n5:1846787 n5:4869818 n5:1487965
n3:druhVysledku
n20:D
n3:duvernostUdaju
n11:S
n3:entitaPredkladatele
n19:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
449337
n3:idVysledku
RIV/70883521:28140/07:63505806
n3:jazykVysledku
n17:eng
n3:klicovaSlova
Self-tuning control; model predictive control; on-line identification; ARX model; exponential forgetting; adaptive directional forgetting.
n3:klicoveSlovo
n4:adaptive%20directional%20forgetting. n4:on-line%20identification n4:ARX%20model n4:exponential%20forgetting n4:model%20predictive%20control n4:Self-tuning%20control
n3:kontrolniKodProRIV
[C80DB9FBF426]
n3:mistoVydani
Calgary
n3:nazevZdroje
Proceedings of the 26th IASTED International Conference on Modelling, Identification and Control
n3:obor
n7:BC
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n18:GP102%2F06%2FP286
n3:rokUplatneniVysledku
n14:2007
n3:tvurceVysledku
Bobál, Vladimír Chalupa, Petr Novák, Jakub
s:numberOfPages
6
n13:hasPublisher
IASTED
n12:isbn
978-0-88986-635-5
n8:organizacniJednotka
28140