Autor:

Tatjewski, Piotr ; Ławryńczuk, Maciej

Współtwórca:

Korbicz, Józef (1951- ) - red.

Tytuł:

Soft computing in model - based predictive control

Podtytuł:

Soft Computing in Control and Fault Diagnosis

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, Volume 16 (2006)

Temat i słowa kluczowe:

process control ; model predictive control ; nonlinear systems ; fuzzy systems ; neural networks

Abstract:

The application of fuzzy reasoning techniques and neural network structures to model-based predictive control (MPC) isstudied. First, basic structures of MPC algorithms are reviewed. Then, applications of fuzzy systems of the Takagi-Sugenotype in explicit and numerical nonlinear MPC algorithms are presented. Next, many techniques using neural networkmodeling to improve structural or computational properties of MPC algorithms are presented and discussed, from a neuralnetwork model of a process in standard MPC structures to modeling parts or entire MPC controllers with neural networks.Finally, a simulation example and conclusions are given.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Data wydania:

2006

Typ zasobu:

artykuł

Strony:

7-26

Źródło:

AMCS, Volume 16, Number 1 (2006) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego