Analiza porównawcza klasycznych oraz neuronowych algorytmów identyfikacji obiektu dynamicznego na przykładzie wymiennika ciepła

• Autorzy: Bartecki K.

Warianty tytułu

EN

Comparison analysis of classical and neural dynamic system identification algorithms on example of heat exchanger

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono porównanie klasycznych oraz bazujących na teorii sztucznych sieci neuronowych algorytmów identyfikacji. Wykorzystano dane pomiarowe uzyskane w czasie badań doświadczalnych dynamiki przeciwprądowego wymiennika ciepła pracującego w rzeczywistym węźle cieplnym. Oprócz analizy porównawczej wymienionych algorytmów podjęto próbę określenia wpływu struktury modelu neuronowego na jakość identyfikacji. Zaprezentowano także strukturę typowej sieci rekurencyjnej wykorzystywanej w zagadnieniach modelowania nieliniowych systemów dynamicznych. Badania identyfikacyjne, procedury uczenia sieci oraz badania symulacyjne przeprowadzono w oparciu o wyspecjalizowane biblioteki pakietu MATLAB, takie jak Simulink, System Identification Toolbox oraz Neural Network Toolbox.

EN

The comparison analysis of classical and neural dynamic system identification algorithms is presented. The measurement data obtained during experimental research of a heat exchanger operating at a heat distribution centre were used in the process of the identification. Furthermore, the influence of the network architecture on identification results was tested. The structure of a typical recurrent network is also describend. The simulation, identification and network learing procedures were performed using MATLAB with Simulink, System Identification and Neural Network Toolboxes.

Słowa kluczowe

PL

algorytmy identyfikacji; algorytm Levenberga-Marquardta; badania symulacyjne; sieci neuronowe; MATLAB; wymienniki ciepła; badania identyfikacyjne

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska
• Rocznik: 1998
• Tom: z. 47
• Strony: 93--109
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., schem., tab., wykr.

Twórcy

autor

Bartecki K.

• Katedra Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Politechnika Opolska

Bibliografia

• [1] BARTECKI K.: Badania symulacyjne neuronowego modelu wymiennika ciepła z wykorzystaniem biblioteki Neural Network Toolbox pakietu MATLAB. Materiały II Konferencji “Metody i Systemy Komputerowe w Automatyce i Elektrotechnice”, Częstochowa-Poraj, 18-19 IX 1997, ss. 53-56.
• [2] BARTECKI K., STEFANOWSKI J.: Synthesis of neurocontroller for heat exchanger operating at heat distribution centre. Materiały III Konferencji “Sieci Neuronowe i Ich Zastosowania”, Kule 14-18 X 1997, ss. 493-498.
• [3] BARTECKI K., ROJEK R.: Synteza i badania symulacyjne neuronowego regulatora wymiennika ciepła z wykorzystaniem biblioteki Neural Network Toolbox pakietu MATLAB. Materiały I Krajowej Konferencji “Metody i Systemy Komputerowe w Badaniach Naukowych i Projektowaniu Inżynierskim”, Kraków, 25-26 XI 1997, ss. 13-20.
• [4] BARTECKI K., ROJEK R.: Synteza neuronowego regulatora wymiennika ciepła. Zeszyty Naukowe Politechniki Opolskiej - nr 234, seria Elektryka - z.45, Opole 1998, ss. 113-126.
• [5] CHMIELNICKI W.J.: Sterowanie mocą w budynkach zasilanych z centralnych Źródeł ciepła. Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN, Warszawa 1996.
• [6] DEMUTH H., BEALE M.: Neural Network Toolbox For Use with MATLAB. User’s Guide. The Math Works Inc., Natick 1994.
• [7] KORBICZ J., OBUCHOWICZ A., UCIŃSKI D.: Sztuczne Sieci Neuronowe. Podstawy i zastosowania. Akademicka Oficyna Wydawnicza PU, Warszawa 1994.
• [8] LJUNG L.: System Identification Toolbox For Use with MATLAB. User’s Guide. The Math Works Inc., Natick 1991.
• [9] MANCZAK K.: Metody identyfikacji wielowymiarowych obiektów sterowania. WNT Warszawa, 1979.
• [10] NG G.W.: Application of Neural Networks to Adaptive Control of Nonlinear Systems. Control Systems Centre UMIST, UK 1997.
• [11] NIEDERLIŃSKI A.: Systemy komputerowe automatyki przemysłowej. T. 2 - Zastosowania. WNT, Warszawa, 1985.
• [12] OSOWSKI S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 1996.
• [13] PHAM D. T., LIU X.: Neural Networks for Identification, Prediction and. Control. Springer-Verlag, London 1995.
• [14] Sprawozdanie roczne z realizacji projektu celowego nr PC 893 699 5C/2328 finansowanego przez KBN w Warszawie przy współudziale WPEC Opole nt. Instalacja do badania wymienników ciepła. (Kierownik projektu prof. Zdzisław Kabza). Opole, 1996-97.
• [15] SZYMKAT M.: Komputerowe wspomaganie w projektowaniu układów regulacji. WNT, Warszawa 1993.
• [16] TADEUSIEWICZ R.: Możliwości i ograniczenia sieci neuronowych jako narzędzia w badaniach naukowych i projektowaniu inżynierskim. Materiały I Krajowej Konferencji “Metody i Systemy Komputerowe w Badaniach Naukowych i Projektowaniu Inżynierskim”, Kraków, 25-26 XI 1997, ss II 1 - II 20.
• [17] TSOI A. C., BLACK A. D.: Locally Recurrent Globally Feedforward Networks: A Critical Review of Architectures. IEEE Trans. Neural Networks, 1994, vol. 5, no. 2, pp. 229-239.
• [18] WILIAMS R., ZIPSER D.: A learning algorithm for continually running fully recurent neural networks. Neural Computers, 1989, vol. 1, pp. 270-280.
• [19] ZALEWSKI A., CEGIEŁA R.: Matlab - obliczenia numeryczne i ich zastosowania. Wydawnictwo NAKOM, Poznań, 1996.