Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  predictive algorithms
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The article entitled Monitoring of engine oil degradation and possibilities of life prediction in combustion engine deals with chronological monitoring of engine oil on the monitored object - a passenger car with a petrol engine. The research concerns the basic physico-chemical parameters of motor oil, where it discusses the operational factors that contribute to its degradation. The theoretical part of the thesis deals with the analysis of the current state of the problem in the chemical composition of engine oils, analysis of the current state of contact indicators of oil quality in lubrication systems of internal combustion engines and analysis of contactless systems "live" evaluating engine oil quality during vehicle operation. The research part of the work includes the collection of operational data, laboratory analysis of oil samples and statistical processing of the results of tribodiagnostic monitoring. This article discusses the 1st phase of extensive long-term research in the field of tribology and operation of the Mitsubishi Lancer 1.5 Inform motor vehicle.
PL
Zarządzanie infrastrukturą elektroenergetyczną coraz częściej jest wspomagane inteligentnymi systemami decyzyjnymi przy udziale systemów pomiarowych i akwizycji danych. Wychodząc naprzeciw tym oczekiwaniom, Elektrometal Energetyka wprowadza wiele nowych funkcjonalności sterowników polowych e2TANGO, które nie tylko pomagają użytkownikom w kontroli i sterowaniu obiektami elektroenergetycznymi, ale też, dzięki wyposażeniu w autorskie algorytmy decyzyjne, pozwalają na predykcję rozwijających się uszkodzeń oraz eliminację zakłóceń.
EN
The management of the power infrastructure is more and more assisted by intelligent decision-making systems, supported by measurement and data acquisition systems. To meet these expectations, Elektrometal Energetyka S.A. introduces a number of new functionalities of e2TANGO bay controller, which not only support users in the protection and control of power objects, but also, equipped with proprietary decision algorithms, allow for the prediction of developing faults and elimination of disturbances.
EN
This paper deals with research on the magnetic bearing control systems for a high-speed rotating machine. Theoretical and experimental characteristics of the control systems with the model algorithmic control (MAC) algorithm and the proportional-derivative (PD) algorithm are presented. The MAC algorithm is the non-parametric predictive control method that uses an impulse response model. A laboratory model of the rotor-bearing unit under study consists of two active radial magnetic bearings and one active axial (thrust) magnetic bearing. The control system of the rotor position in air gaps consists of the fast prototyping control unit with a signal processor, the input and output modules, power amplifiers, contactless eddy current sensors and the host PC with dedicated software. Rotor displacement and control current signals were registered during investigations using a data acquisition (DAQ) system. In addition, measurements were performed for various rotor speeds, control algorithms and disturbance signals generated by the control system. Finally, the obtained time histories were presented, analyzed and discussed in this paper.
PL
W artykule przedstawiono metody uwzględniania ograniczeń nałożonych na wartości wyjść obiektu regulacji w algorytmach predykcyjnych z trajektorią przyszłych przyrostów sterowania opisaną pewną z góry założoną funkcją. Rozważono przy tym zarówno numeryczne, jak i analityczne wersje algorytmów. Zaproponowane mechanizmy uwzględniania ograniczeń nałożonych na wyjścia obiektu regulacji są stosunkowo proste a w sprzyjających okolicznościach, umożliwiają uwzględnianie tych ograniczeń na całym horyzoncie predykcji, także w przypadku algorytmów w wersji analitycznej.
EN
A method of taking into consideration constraints put on output variables in predictive control algorithms with presumed trajectory of control changes is presented in the paper. Thanks to different choices of function describing this trajectory one can influence behavior of the predictive controller. Thus, the algorithms under consideration offer bigger freedom of shaping properties of the controllers than the conventional algorithms. The proposed mechanisms of taking into consideration output constraints are relatively simple. Moreover, in favorable conditions, they make possible to take these constraints into consideration on the whole prediction horizon also in the case of analytical algorithms.
5
Content available remote Analityczny nieliniowy algorytm regulacji predykcyjnej z modelami neuronowymi
PL
W pracy przedstawiono nieliniowy algorytm regulacji predykcyjnej wykorzystujący modele neuronowe typu perceptronowego MLP (ang. Multi Layer Perceptron). Model neuronowy jest linearyzowany w otoczeniu aktualnego punktu pracy. Aktualna wartość sygnału sterującego wyznaczana jest w sposób analityczny, bez potrzeby optymalizacji. Uzyskane rozwiązanie jest rzutowane na zbiór ograniczeń wartości i szybkości zmian sygnału sterującego. Algorytm jest efektywny obliczeniowo, wymaga jedynie cyklicznej dekompozycji macierzy i rozwiązania dwu równań liniowych. Algorytm charakteryzuje się dużą dokładnością regulacji, porównywalną z algorytmami wymagającymi bieżącej nieliniowej optymalizacji.
EN
This paper describes a nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm based on MLP (Multi Layer Perceptron) neural models. The neural model is linearised on-line around the current operating point. The value of the manipulated variable is calculated explicitly without any optimisation. The obtained solution is projected onto the admissible set of constraints imposed on the magnitude and the increment of the manipulated variable. The algorithm is computationally efficient. It needs repeating on-line a matrix decomposition task and solving two linear equations. The algorithm gives good closed-loop control performance, comparable to that obtained in nonlinear MPC, which hinges on nonlinear optimisation.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.