Efficient Neuro-predictive Control of a Chemical Plant
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,260
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SASTECH05_224
تاریخ نمایه سازی: 22 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In nonlinear predictive control, there usually exist two components, a nonlinear model to predict the behaviour of the system, and an optimisation algorithm to generate the control command to minimize the performance function (which is highly influenced by current and predicted errors). If artificial neural networks are used as nonlinear model; the controller is called neuro-predictive. In neuro-predictive control, second-order derivative-based optimisation methods, particularly, Levenberg-Marquardt method are employed to achieve a better performance. Using such optimisation methods, rather than steepest descent (first order ones), leads to better performance of control system; although, they need much more computation in comparison to first-order methods, as an important drawback. In this paper, an optimisation algorithm is developed by the combination of fuzzy logic and steepest descent method, particularly for neuro-predictive control purposes (not ordinary optimisation problems). The usage of proposed method in neuro-predictive control leads to a control performance roughly as good as the control performance with Levenberg-Marquardt (LM) method; at the same time, as the main advantage, the computation time with the proposed method is ten times shorter than with LM. That is, it is around ten times more efficient than LM
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Morteza Mohammadzaheri
Islamic Azad University-Semnan Branch,
Mehdi Ghanbari
University of South Australia
Ali Mirsepahi
Adelaide University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :