The object behaviour analysis, control and prognosis in a state space.

• Autorzy: Rogoza V. , Bobkowska J.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.03.26

Warianty tytułu

PL

Analiza zachowania się obiektów, ich kontrola i prognoza w przestrzeni stanów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with possibility of analyzing the behaviour of complex processes, controlling them and their prognosis in a state space. We express the coefficients of the state equations with increases in terms of the coefficients of the partial regression models based on the KolmogorovGabor equations with sensitivity functions [3]. Then we examine what derived increases’ values can mean. And whether they can be used in order to predict future values of the studied process. The results are promising for the processes characterized by certain regularities (without noises).

PL

Poniższy artykuł omawia możliwość analizowania zachowania się złożonych procesów, sterowania nimi oraz ich prognostyki w przestrzeni stanów. Próbujemy wyrazić współczynniki równań stanów w przyrostach poprzez współczynniki cząstkowych modeli regresyjnych opartych na równaniach Kołmogorowa-Gabora zawierających funkcje wrażliwości [3]. Badamy, jaki sens mogą mieć uzyskane wartości przyrostów oraz czy można ich wartości wykorzystać w celu predykcji przyszłych wartości badanego procesu. Dla funkcji charakteryzujących się pewnymi regularnościami (brak szumów) wyniki są obiecujące.

Słowa kluczowe

EN

control systems; system identification; prognosis; state equations; regression models

PL

systemy sterowania; identyfikacja systemów; prognoza; równania stanu; modele regresyjne

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 3
• Strony: 124--127
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Rogoza V.

• Department of Information Technologies, Westpomeranian Technological University in Szczecin, ul. Żołnierska 52, 71210 Szczecin, Poland

autor

Bobkowska J.

• Department of Information Technologies, Westpomeranian Technological University in Szczecin, ul. Żołnierska 52, 71210 Szczecin, Poland

Bibliografia

• [1] Derusso P. M., Close Ch. M. State Variable for Engineers, John Wiley & Sons, Inc., 1968.
• [2] Draup D. Identification of Systems, Robert E. Krieger Publ. Company, Huntington, New York, 1976.
• [3] Rogoza V., Bobkowska J. Using sensitivity functions to simulation of complex processes, Przegląd elektrotechniczny, nr 10b, 2012, s. 188-191.
• [4] Haykin S. Neural Networks, A Comprehensive Foundation. – Prentice Hall, 1998.