Prediktivní řízení procesů s rychlou dynamikou

DSpace Repository

Language: English čeština 

Prediktivní řízení procesů s rychlou dynamikou

Show simple item record

dc.contributor.author Barot, Tomáš
dc.date.accessioned 2017-02-02T07:57:50Z
dc.date.available 2017-02-02T07:57:50Z
dc.date.issued 2013-12-04
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB cs
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/39392
dc.description.abstract Prediktivní řízení procesů je řídicí metodou, jež je vhodná pro řízení mnoha typů procesů. V případě řízení procesů s rychlou dynamikou nemusí být řídicí algoritmus vždy realizovatelný v rámci periody vzorkování. Tato situace může nastat v případech náročnějších požadavků na řízení, a to pro vyšší hodnoty horizontů, vyšší počty omezení kladených na veličiny řízení či v případě mnoharozměrového řízení. V rámci disertační práce je zmapován současný stav problematiky prediktivního řízení procesů s rychlou dynamikou. Zavedené přístupy jsou zaměřeny na způsoby řešení úlohy kvadratického programování a zkoumají její vliv na prediktivní řízení. Přičemž tato řešení spočívají na teorii duality, Kuhn?Tuckerových podmínkách a modifikují algoritmus prediktivního řízení zahrnující operace s podmínkami omezení. Cílem práce je inovace těchto přístupů s ohledem na snížení jejich výpočetní náročnosti. Prezentované návrhy jsou založeny na šetrnějších eliminacích omezení v kvadratickém programování. Je navržena nová modifikace duální optimalizační metody. Implementace těchto návrhů je realizována v softwaru pro MATLAB, a to pro SISO a TITO procesy. Hlavní výsledky jsou porovnány po stránce schopnosti realizovat algoritmus prediktivního řízení ve stanovené periodě vzorkování, a to navrženými přístupy oproti zavedeným metodám.
dc.format 140
dc.language.iso cs
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně cs
dc.rights Bez omezení cs
dc.subject Prediktivní řízení cs
dc.subject MPC cs
dc.subject diskrétní řízení cs
dc.subject lineární diskrétní dynamickésystémy cs
dc.subject procesy s rychlou dynamikou cs
dc.subject optimalizace cs
dc.subject Kuhn?Tuckerovypodmínky cs
dc.subject teorie duality cs
dc.subject kvadratické programování cs
dc.subject omezení cs
dc.subject Predictive Control en
dc.subject MPC en
dc.subject Discrete Control en
dc.subject Linear Discrete DynamicalSystems en
dc.subject Processes with Fast Dynamics en
dc.subject Optimization en
dc.subject Kuhn?TuckerConditions en
dc.subject Duality Theory en
dc.subject Quadratic Programming en
dc.subject Constraints en
dc.title Prediktivní řízení procesů s rychlou dynamikou cs
dc.title.alternative Prediktivní řízení procesů s rychlou dynamikou
dc.type disertační práce cs
dc.contributor.referee Rohal-Ilkiv, Boris
dc.contributor.referee Šeda, Miloš
dc.contributor.referee Wagnerová, Renata
dc.date.accepted 2016-11-10
dc.description.abstract-translated Predictive control is a control method, which is appropriate for control of various kinds of processes. In certain cases of predictive control of fast? dynamics processes, a predictive control algorithm may not be feasible within the sampling?period time. These situations occur when requirements on control are more complex. For higher horizons and many constraints on control variables or in multivariable control, the overloading of the sampling period can occur. In the thesis, the current state of art is researched in the area of predictive control of fast?dynamics processes. The established approaches are focused primarily on the quadratic programming and its influence on the predictive control. These solutions are based on the duality theory, Kuhn?Tucker conditions and operations with constraints in the algorithm of the predictive control. Aim of this thesis is an innovation of these approaches with respect to a decreasing of their computational complexity. Presented approaches are based on the more detailed elimination of constraints in the quadratic programming. The new modified dual optimization method is designed. The proposed approaches are implemented for the SISO and TITO processes in the software for MATLAB. The main results are verified and compared to the established methods with respect to ability of predictive control of fast?dynamics processes in the defined sampling?period time.
dc.description.department Ústav informatiky a umělé inteligence cs
dc.thesis.degree-discipline Automatické řízení a informatika cs
dc.thesis.degree-discipline Automatic Control and Informatics en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-name Ph.D.
dc.thesis.degree-program Inženýrská informatika cs
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics en
dc.identifier.stag 44985
dc.date.submitted 2016-08-23


Files in this item

Files Size Format View Description
barot_2016_dp.pdf 1.351Mb PDF View/Open None
barot_2016_op.pdf 560.4Kb PDF View/Open None
barot_2016_vp.pdf 39.97Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account