Prediktivní řízení procesů s využitím prvků umělé inteligence

DSpace Repository

Language: English čeština 

Prediktivní řízení procesů s využitím prvků umělé inteligence

Show full item record

Thumbnail
Title: Prediktivní řízení procesů s využitím prvků umělé inteligence
Author: Antoš, Jan
ISBN: 978-80-7454-860-4
URI: http://hdl.handle.net/10563/45829
Date: 2013-09-30
Publisher: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Page count: 54
Availability: Bez omezení


Abstrakt:

Prediktivní řízení procesů je metoda regulace vhodná pro řízení různých typů systémů, která je založená na myšlence využití predikce budoucího chování systému a její optimalizace. Běžně se pro predikci chování využívá modelu systému, a proto je nutné pro správnou funkci prediktivního řízení provést jeho správný výběr a určit jeho parametry tak, aby byl co nejpřesněji popsán řízený systém. Další výhodou prediktivního řízení je možnost zahrnutí omezení signálů přímo do regulátoru. Cílem této práce je aplikace některých prvků umělé inteligence ve vhodných oblastech prediktivního řízení, zejména využití jednoduchých evolučních algoritmů v rámci optimalizace a neuronových sítí jako nelineárních modelů. Práce popisuje možnosti nasazení těchto prvků. Je prokázáno, že kromě klasických optimalizačních algoritmů je možné použít i jednoduché evoluční algoritmy pro optimalizaci predikce, přičemž výpočetní náročnost může být srovnatelná v závislosti na typu řešeného problému a nastavení. Dále se práce zabývá výběrem vhodných modelových systémů s pomalou dynamikou, jejich odvozením a vytvořením nelineárních modelů v podobě škálovatelných neuronových sítí. Potenciální výhodnost tohoto přístupu pro řízení systémů obtížně popsatelných či pro řízení systémů, jejichž matematicko-fyzikální popis není znám, byla v práci prokázána. Práce se také zabývá možností nasazení nalezených modelů na reálné systémy a stanovením nutných podmínek a požadavků pro jejich aplikaci.

Citace závěřečné práce

Files in this item

Files Size Format View Description
antoš_2019_teze.pdf 2.854Mb PDF View/Open
antoš_2019_dp.pdf 2.907Mb PDF View/Open None
antoš_2019_op.pdf 1.023Mb PDF View/Open None
antoš_2019_vp.pdf 219.0Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account