Adaptivní optimální regulátory s principy umělé inteligence v prostředí MATLAB - B&R

Abstract

Diplomová práce popisuje návrh adaptivního optimálního regulátoru a jeho nastavení. Samostatně i jako součást regulátoru jsou porovnány metody identifikace pomocí neuronových sítí a metodou nejmenších čtverců s exponenciálním a se směrovým zapomínáním. Adaptivní optimální regulátor je vyzkoušen na fyzikálním modelu a porovnán s pevně nastaveným PSD regulátorem. Jsou ukázány a vyzkoušeny možnosti implementace adaptivního optimálního regulátoru do programovatelného automatu B&R.Master’s thesis describes adaptive optimal controller design and it’s settings. Identification with principles of artificial intelligence and recursive least squares identification with exponential and directional forgetting are compared separately and as part of controller. Adaptive optimal controller is tested on physical model and compared with solidly adjusted PSD controller. Possibilities of implementation of adaptive optimal controller into programmable logic controller B&R are show and tested.