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
- Model predictive control based emergency scheme for power systems transient stability using state and parameter estimation via immersion and invariance
Güç sistemler için model öngörülü kontrol yapısı ile geçici kararlığı sağlama ve daldırma ve değişmezlik yaklaşımı ile durum ve parametre kesitimi
SALEH MSADDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Bridging model-based to data-driven event-triggered safe model predictive control: Theory and practice
Model tabanlıdan veri tabanlı yaklaşımlara olay tetiklemeli güvenli model öngörülü kontrol: Teori ve uygulama
ALİ CAN ERÜST
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YILDIZ TAŞCIKARAOĞLU
- 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
- İnsansız hava araçları için batarya-yakıt hücresi hibrit enerji yönetim sisteminin geliştirilmesi
Development of a battery-fuel cell hybrid energy management system for unmanned aerial vehicles
BARAN KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Advancing conformal prediction with fuzzy logic and ıts extensions to system ıdentification
Konformal tahminin bulanik mantik ile geliştirilmesi ve sistem tanimlamadaki kullanimi
SALEH MSADDI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR