Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 333600

Procjena stanja nelinearnih dinamičkih sustava s neodređenostima


Matuško, Jadranko
Procjena stanja nelinearnih dinamičkih sustava s neodređenostima, 2008., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 333600 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Procjena stanja nelinearnih dinamičkih sustava s neodređenostima
(State estimation of nonlinear dynamic systems with uncertainties)

Autori
Matuško, Jadranko

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
25.04

Godina
2008

Stranica
126

Mentor
Perić, Nedjeljko

Ključne riječi
nelinearni sustavi; modelska neodređenost; stohastička neodređenost; procjena stanja; neuronske mreže; čestični filtri; Monte Carlo postupci
(nonlinear systems; model uncertainty; stochastic uncertainty; estimation; neural networks; particle filters; Monte Carlo methods)

Sažetak
U ovom je radu razmotren problem procjene stanja dinamičkih sustava s neodređenostima s posebnim naglaskom na dvije vrste neodređenosti: modelske i stohastičke. Dan je pregled najvažnijih postupaka procjene stanja sustava s neodređenostima. Predložen je postupak procjene stanja sustava s modelskim neodređenostima zasnovan na neuronskim mrežama koji je primjenjiv na široku klasu nelinearnih sustava. Za predloženi je procjenitelj stanja dokazana stabilnost i konvergencija procjene korištenjem Lyapunovljeve analize stabilnosti. Također su napravljena dodatna strukturna pojednostavljena procjenitelja stanja za dva posebna slučaja. Kvaliteta predloženog procjenitelja stanja sustava simulacijski je provjerena na primjeru procjene sile trenja između automobilskog kotača i podloge. Nadalje, u radu je predložen i višekriterijski postupak adaptacije broja čestica čestičnog filtra kojim se znatno smanjuju numerički i memorijski zahtjevi postupka procjene. Pored adaptacije broja čestica predloženi postupak omogućuje oporavak postupka procjene u slučajevima degeneracije samog postupka. Predloženi postupak adaptacije broja čestica filtra primijenjen je na rješavanje problema lokalizacije mobilnog robota. Kroz simulacijske i eksperimentalne provjere potvrđena je primjenjivost i robusnost predloženog postupka pri globalnoj lokalizaciji i rješavanju problema tzv. "otetog" robota. Prilikom izrade ovog rada korišteni su Matlab/Simulink i Player/Stage razvojna okruženja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Temeljne tehničke znanosti



POVEZANOST RADA


Projekti:
036-0361621-3012 - Napredne strategije upravljanja i estimacije u složenim sustavima (Perić, Nedjeljko, MZO ) ( CroRIS)

Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb

Profili:

Avatar Url Nedjeljko Perić (mentor)

Avatar Url Jadranko Matuško (autor)


Citiraj ovu publikaciju:

Matuško, Jadranko
Procjena stanja nelinearnih dinamičkih sustava s neodređenostima, 2008., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Matuško, J. (2008) 'Procjena stanja nelinearnih dinamičkih sustava s neodređenostima', doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Matu\v{s}ko, Jadranko}, year = {2008}, pages = {126}, keywords = {nelinearni sustavi, modelska neodre\djenost, stohasti\v{c}ka neodre\djenost, procjena stanja, neuronske mre\v{z}e, \v{c}esti\v{c}ni filtri, Monte Carlo postupci}, title = {Procjena stanja nelinearnih dinami\v{c}kih sustava s neodre\djenostima}, keyword = {nelinearni sustavi, modelska neodre\djenost, stohasti\v{c}ka neodre\djenost, procjena stanja, neuronske mre\v{z}e, \v{c}esti\v{c}ni filtri, Monte Carlo postupci}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Matu\v{s}ko, Jadranko}, year = {2008}, pages = {126}, keywords = {nonlinear systems, model uncertainty, stochastic uncertainty, estimation, neural networks, particle filters, Monte Carlo methods}, title = {State estimation of nonlinear dynamic systems with uncertainties}, keyword = {nonlinear systems, model uncertainty, stochastic uncertainty, estimation, neural networks, particle filters, Monte Carlo methods}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font