Optimal Design of On-Line PID Controller Using Model Predictive Control and GMDH-type Neural Networks
Publish place: 20th Annual Conference of Mechanical Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,263
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME20_517
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
Abstract:
In this paper Model Predictive Control (MPC) is used for optimal selection of PID controller gains. In conventional tuning methods a history of response error of the system under control in the passed time is measured and used to adjust PID parameters in order to improve performance of the system in proceeding time. But model predictive control obviates this characteristic of classical PID. In fact MPC tries to tune the controllerby predicting system’s behavior in some time steps ahead. In this way PID parameters are adjusted before any real error occurs in the system response. The whole approach which also uses a GMDH-type neural network modeling is an on-line method of tuning PID controllers. Results mentioned at the end obviously declare that the proposed method surpasses conventional tuning methods for PID controller
Keywords:
Authors
Vahid Majdabadi Farahani
Mechanics Engineering Master of Science
Maryam Hanif
Mechanics Engineering Master of Science
Ali Jamali
Mechanics Engineering PHD, Guilan University/Mechanics Department;