Cílem této práce je analýza metod, které vedou na odhad charakteristických čísel, jimiž lze aproximovat skutečný systém. Pomocí momentové metody bude vygenerována rozsáhlá testovací množina, sloužící k ohodnocení kvality identifikace napříč několika identifikovanými strukturami, vstupními signály a sadou testovacích monotónních systémů. Následně bude diskutován vliv šumu na kvalitu identifikace. Součástí práce je též řešený příklad, který podchycuje základy identifikace systémů pomocí identifikačního toolboxu v prostředí MATLAB.
Anotace v angličtině
The aim of this work is to analyze methods leading up to characteristic numbers estimation. The real system can be approached due to this numbers. We will generate large test set based on the moments method to rate identification quality. For the set of systems there will be tested some of identification structures and input signals. Also the noise influence will be discussed. Part of this work provides an outline how to identify systems in MATLAB by System Identification Toolbox.
Klíčová slova
Identifikace systémů, MATLAB, Simulink, System Identification Toolbox, charakteristická čísla, experimentální data, vliv šumu
Klíčová slova v angličtině
System identification, MATLAB, Simulink, System Identification Toolbox, characteristic numbers, experimental data, noise influence
Rozsah průvodní práce
71 s. (25 887 znaků)
Jazyk
CZ
Anotace
Cílem této práce je analýza metod, které vedou na odhad charakteristických čísel, jimiž lze aproximovat skutečný systém. Pomocí momentové metody bude vygenerována rozsáhlá testovací množina, sloužící k ohodnocení kvality identifikace napříč několika identifikovanými strukturami, vstupními signály a sadou testovacích monotónních systémů. Následně bude diskutován vliv šumu na kvalitu identifikace. Součástí práce je též řešený příklad, který podchycuje základy identifikace systémů pomocí identifikačního toolboxu v prostředí MATLAB.
Anotace v angličtině
The aim of this work is to analyze methods leading up to characteristic numbers estimation. The real system can be approached due to this numbers. We will generate large test set based on the moments method to rate identification quality. For the set of systems there will be tested some of identification structures and input signals. Also the noise influence will be discussed. Part of this work provides an outline how to identify systems in MATLAB by System Identification Toolbox.
Klíčová slova
Identifikace systémů, MATLAB, Simulink, System Identification Toolbox, charakteristická čísla, experimentální data, vliv šumu
Klíčová slova v angličtině
System identification, MATLAB, Simulink, System Identification Toolbox, characteristic numbers, experimental data, noise influence
Zásady pro vypracování
Analyzujte aktuální stav výzkumu v oblasti popisu systémů omezenou množinou charakteristických čísel.
Analyzujte možnosti odhadu charakteristických čísel v systému Matlab.
Definujte vhodné experimenty a z nich získaná charakteristická čísla.
Analyzujte vliv interakce systémů, šumu v měřených signálech a dalších nežádoucích jevů na výsledky odhadu.
Vytvořte interaktivní modul pro sběr experimentálních dat a výpočet charakteristických čísel.
Analyzujte možnosti odhadu charakteristických čísel z obecných vstupně-výstupních dat systému.
Otestujte vyvinuté metody na praktických příkladech z oblasti procesního řízení.
Zásady pro vypracování
Analyzujte aktuální stav výzkumu v oblasti popisu systémů omezenou množinou charakteristických čísel.
Analyzujte možnosti odhadu charakteristických čísel v systému Matlab.
Definujte vhodné experimenty a z nich získaná charakteristická čísla.
Analyzujte vliv interakce systémů, šumu v měřených signálech a dalších nežádoucích jevů na výsledky odhadu.
Vytvořte interaktivní modul pro sběr experimentálních dat a výpočet charakteristických čísel.
Analyzujte možnosti odhadu charakteristických čísel z obecných vstupně-výstupních dat systému.
Otestujte vyvinuté metody na praktických příkladech z oblasti procesního řízení.
Seznam doporučené literatury
Reitinger, J., Čech, M., Schlegel, M., Balda, P. New tools for teaching vibration damping concepts: ContLab.eu (2014) IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 19, pp. 10580-10585.\\
Schlegel, M., Mertl, J.: Process Identification for Automatic Tuning of Industrial Controllers. Process Control 2010, Kouty nad Desnou, Czech Republic\\
Schlegel, M. ; Kvak, L. Computing value sets for systems with constrained step response. Process Control 2005, ISBN 80-227-2235-9, pp 1-7\\
Cech, M., Schlegel, M., Computing PID tuning regions based on fractional-order model set (2012) IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2 (PART 1), pp. 661-666.\\
Schlegel, M., Cech, M. Computing value sets from one point of frequency response with applications (2005) IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 16, pp. 325-330.\\
Schlegel, M.; Čech, M. Internet PID controller design: www.pidlab.com. In IBCE ´04. Grenoble: ENSIEG , 2004. s. 1-6.\\
Dokumentace funkčních bloků systému REX, REX Controls, http://www.rexcontrols.cz
Seznam doporučené literatury
Reitinger, J., Čech, M., Schlegel, M., Balda, P. New tools for teaching vibration damping concepts: ContLab.eu (2014) IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 19, pp. 10580-10585.\\
Schlegel, M., Mertl, J.: Process Identification for Automatic Tuning of Industrial Controllers. Process Control 2010, Kouty nad Desnou, Czech Republic\\
Schlegel, M. ; Kvak, L. Computing value sets for systems with constrained step response. Process Control 2005, ISBN 80-227-2235-9, pp 1-7\\
Cech, M., Schlegel, M., Computing PID tuning regions based on fractional-order model set (2012) IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2 (PART 1), pp. 661-666.\\
Schlegel, M., Cech, M. Computing value sets from one point of frequency response with applications (2005) IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 16, pp. 325-330.\\
Schlegel, M.; Čech, M. Internet PID controller design: www.pidlab.com. In IBCE ´04. Grenoble: ENSIEG , 2004. s. 1-6.\\
Dokumentace funkčních bloků systému REX, REX Controls, http://www.rexcontrols.cz