Přejít na obsah

Publikace

Detail publikace

Citace

Král Ladislav and Šimandl Miroslav : Neural Network Based Bicriterial Dual Control with Multiple Linearization . IFAC-PapersOnline, vol. 10, p. 1-6, 2010.

Abstrakt

A suboptimal dual controller for discrete nonlinear stochastic systems based on the bicriterial approach is proposed and discussed. Two individual criteria are designed and used to introduce one of the conflicting efforts between estimation and control; caution and probing. A nonlinear system is modeled using a neural network (NN) of perceptron type. The unknown parameters of the network are estimated by a global estimation method, the Gaussian sum method (GSM), which allows to determine conditional probability density function (pdf) of the NNs parameters. The GSM in association with an idea of multiple linearization is chosen and utilized in the bicriterial dual control (BDC) approach. The probing component of the control law is determined for each local mode of estimated pdf separately and respects accuracy of each local estimate inherent in the estimated pdf. A comparison of the proposed modified BDC and the BDC which uses a global point estimate only is shown in a numerical example.

Abstrakt v češtině

Článek se zabývá návrhem suboptimálního duálního regulátoru založeného na bikriterálním přístupu pro třídu nelineárních diskrétních stochastických systémů. Pro návrh regulátoru jsou navržena dvě samostatná kritéria vyjadřující konflikt mezi estimací a řízením stochastických systémů, to jest opatrnost a buzení. Uvažovaný nelineární systém je modelován neuronovými sítěmi perceptronového typu. Neznámé parametry sítě jsou průběžně odhadovány pomocí globální estimační metody Gaussovských směsí, jenž umožňuje stanovovit podmíněnou pravděpodonostní hustotní funkci parametrů neuronové sítě. Společně s metodou Gaussovských směsí je při návrhu bikriteriálního duálního řízení využita idea vícenásobné linearizace, kde budící složka řízení je určována samostatně pro každý lokální mód odhadované hustotní funkce. Výsledné řízení by tak mělo respektovat přesnost každého lokálního odhadu. Vlastnosti navrženého regulátoru jsou ukázány v numerickém příkladu.

Detail publikace

Název: Neural Network Based Bicriterial Dual Control with Multiple Linearization
Autor: Král Ladislav ; Šimandl Miroslav
Název - česky: Bikriteriální duální řízení s vícenásobnou linearizací založené na neuronových sítích
Jazyk publikace: anglicky
Rok vydání: 2010
Typ publikace: Článek z časopisu
Název časopisu / knihy: IFAC-PapersOnline
Číslo vydání: 10
Strana: 1 - 6
ISSN: 1474-6670
2011-03-15 16:21:56 / 2011-03-15 16:21:56 / 1

Klíčová slova

Neural Networks, Intelligent Control, Adaptive Control, Stochastic Systems, Parameter Estimation, Nonlinear Filtering

Klíčová slova v češtině

Neuronové sítě, Inteligentní řízení, Adaptivní řízení, Stochastické systémy, Odhad parametrů, Nelineární filtrace.

BibTeX

@ARTICLE{KralLadislav_2010_NeuralNetworkBased,
 author = {Kr\'{a}l Ladislav and \v{S}imandl Miroslav},
 title = {Neural Network Based Bicriterial Dual Control with Multiple Linearization},
 year = {2010},
 journal = {IFAC-PapersOnline},
 volume = {10},
 pages = {1-6},
 ISSN = {1474-6670},
 url = {http://www.kky.zcu.cz/en/publications/KralLadislav_2010_NeuralNetworkBased},
}