Soft computingové metody identifikace a regulace

Abstract
Tato práce se zabývá využitím softcomputingových metod v oblasti regulacea identifikace dynamických soustav. Popisuje základy fuzzy množin, fuzzy regulace, možnosti aplikace fuzzy regulace a porovnává výhody a nevýhody fuzzy regulace oproti konvenčnímu přístupu. Dále pojednává o identifikaci dynamických soustav pomocí neuronových sítí. Je zde uveden biologický základ myšlenky, jeho počítačová implementace a základní struktura zapojení neuronové sítě, vhodná pro identifikaci systémů. Kromě praktického použití neuronových sítí, nejen v oblasti identifikace, je zde diskutována volba struktury a parametrů neuronových sítí a vhodnost užití identifikace pomocí neuronových sítí na různých typech dynamických soustav. Dále je zde představeno několik laboratorních modelů, na kterých byly znalosti regulace a identifikace softcomputingovými metodami aplikovány prakticky.
This work deals with the use of the softcomputing methods for control anddynamic system identification. It describes the fundamentals of fuzzy sets, fuzzy control, fuzzy applications and compares the advantages and disadvantages of fuzzy control compared to the conventional approach. It also deals with the dynamical system identification using neural networks. There are shown biological basis thoughts, computer implementation and a neural network basic structure suitable for identification systems. In addition to the practical use of neural networks, not only in the field of identification, there is a discussion about neural networks structure options and parameters and the appropriateness of the use of identification using neural networks fordifferent types of dynamic systems. Control and identification knowledge ofsoftcomputing methods were applied practically on several laboratory models.
Description
Subject(s)
softcomputing, regulace, fuzzy, identifikace, neuronové sítě, softcomputing, control, fuzzy, identification, neural networks
Citation
ISSN
ISBN