Adaptive model predictive control for single input/ single output systems
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 35315
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET C. ÇAMURDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya, Chemistry
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli denetim, Doğrusal olmayan modeller, Kimya endüstrisi, Computer aided control, Nonlinear models, Chemical industry
- Yıl: 1994
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
IV ÖZET Bu çalışmada, model parametrelerini güncelleştirmek için özyineli en küçük kareler algoritması ve uzlaşımsal model denetimi birleştirilmiş olup çevrimci parametre kestirimi ile, uyarlanır (değişken modelli) öngörücü model denetim yaklaşımı sunulmuştur. Önerilen yaklaşım i) doğrusal, ii) doğrusal olmayan süreçlere uygulanmış ve sabit modelli uzlaşımsal öngörücü model denetimi ile karşılaştırılmıştır. Doğrusal süreçte, kazançtaki model/süreç farklılığı fazla olduğu durumlarda, değişken modelin başarımı nicel olarak ölçülmüş ve sabit modele oranla daha iyi olduğu bulunmuştur. Eğer süreç ve modelin kazanç işaretleri ters ise, kararlı çalışma için değişken model kullanılması zorunludur. Doğrusal olmayan süreçte girdi çokluğu olduğundan, doğrusal olmayan öngörücü model tekniklerine girmeden, basit bir doğrusal model özyineli en küçük kareler yöntemi kullanılarak, uyarlanır öngörücü model denetimi ile iyi bir denetim başarımı sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Ill ABSTRACT An adaptive (variable model) controller which combines on-line parameter estimation using a recursive least squares algorithm to update the model parameters and conventional Model Predictive Control is presented. The proposed approach is applied to i) a linear, ii) a nonlinear process and is compared with the fixed model conventional Model Predictive Control. For the linear process it is found that if the model/process mismatch in the gain is significant then variable model performance measured quantitatively as the loss function is superior to that of the fixed model. When the mismatch is small, then the converse is true. However, variable model must be used for stable operation if the process and the model gain signs are opposite. As for the nonlinear process which exhibits input multiplicity, it is shown that without resorting to nonlinear model predictive control techniques, a simple linear model with recursively identified parameters can be used to achieve good control performance.
Benzer Tezler
- Adaptive-predictive control and simulation studies on a distillation column
Distilasyon kolonunda tahminli-ayarlamalı kontrol ve simulasyon çalışmaları
FARİBA KARBASİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGİN KISAKÜREK
- Dolgulu damıtma kolonuna optimum adaptif genelleştirilmiş prediktif kontrolünün uygulanması
Application of optimal adaptive generalized predictive control of a packed distillation column
SÜLEYMAN KARACAN
Doktora
Türkçe
1997
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ
- Uyarlamalı süzgeçler
Adaptive filters
RIDVAN AYSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları
Low bit rate speech coding and applications
TARIK AŞKIN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- The Adaptive control of a single-link flexible manipulator
Tek kollu esnek bir robotun uyarlamalı denetimi
GÜLAY ÖKE
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiPROF. DR. YORGO ISTEFANOPULOS