hrvatski

Identifikacija i upravljanje nelinearnim vremenski promjenljivim procesima primjenom neuronskih mreža

Opisana je identifikacija nelinearnih vremenski promjenljivih procesa, pri čemu je posebna pažnja posvećena primjeni neuronskih mreža u identifikaciji nelinearnih procesa. Objašnjena je veza između općeg ulazno-izlaznog nelinearnog modela i statičkih neuronskih mreža. Detaljno su opisane korištene strukture neuronskih mreža: višeslojna perceptronska mreža (MLP), neizrazita neuronska mreža (FNN) i CMAC mreža. Opisani su i ispitani nerekurzivni i rekurzivni algoritmi učenja neuronskih mreža. Prezentiran je algoritam trenutačne linearizacije. Predložen je sustav prediktivnog upravljanja koji se sastoji od nelinearnog modela zadanog procesa realiziranog neuronskom mrežom, postupka trenutačne linearizacije i poopćenog prediktivnog regulatora. Svojstva sustava upravljanja ispitana su simulacijom na računalu na matematičkom modelu nelinearnog sustava. Temeljem jednadžbi očuvanja tvari i energije izveden je fizikalni model šaržne destilacijske kolone. Model je uspoređen s eksperimentalnim rezultatima dobivenim na laboratorijskoj destilacijksoj koloni. Simulacijom na računalu provjerena je primjena predloženog sustava prediktivnog upravljanja pri upravljanju šaržnom destilacijksom kolonom.

identifikacija procesa; nelinearni vremenski promjenljivi procesi; neizrazita neuronska mreža; CMAC neuronska mreža; trenutačna linearizacija; prediktivno upravljanje; šaržna destilacijska kolona

nije evidentirano