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An Associative Memory Based Learning Control Scheme with PI-Controller for SISO-Nonlinear Processes

Ersü, Enis ; Wienand, S. (2023)
An Associative Memory Based Learning Control Scheme with PI-Controller for SISO-Nonlinear Processes.
In: IFAC Proceedings Volumes, 1986, 20 (4)
doi: 10.26083/tuprints-00023393
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

The paper discusses the real-time implementation of an associative-memory-based learning control scheme with PI-controllers for nonlinear processes. Starting with a pre-assumed PI-controller which only has to stabilize the process the controller parameters are optimized on-line by a predictive optimization. This optimization uses for prediction the model of the process stored in an associative memory which is also learned on-line. The situation-dependent optimized controller parameters are also stored in an associative memory. The concept is a modification of the LERNAS-system (Ersü,1984), which is also shortly described and compared to the system described here. Some experimental results with a nonlinear pH-control demonstrate the performance of the system.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2023
Autor(en): Ersü, Enis ; Wienand, S.
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: An Associative Memory Based Learning Control Scheme with PI-Controller for SISO-Nonlinear Processes
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 2023
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: 1986
Verlag: IFAC - International Federation of Automatic Control
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: IFAC Proceedings Volumes
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 20
(Heft-)Nummer: 4
DOI: 10.26083/tuprints-00023393
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/23393
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Herkunft: Zweitveröffentlichungsservice
Kurzbeschreibung (Abstract):

The paper discusses the real-time implementation of an associative-memory-based learning control scheme with PI-controllers for nonlinear processes. Starting with a pre-assumed PI-controller which only has to stabilize the process the controller parameters are optimized on-line by a predictive optimization. This optimization uses for prediction the model of the process stored in an associative memory which is also learned on-line. The situation-dependent optimized controller parameters are also stored in an associative memory. The concept is a modification of the LERNAS-system (Ersü,1984), which is also shortly described and compared to the system described here. Some experimental results with a nonlinear pH-control demonstrate the performance of the system.

Freie Schlagworte: Adaptive control, Artifical intelligence, Learning systems, Nonlinear control system, pH control, Predictive control, self-organising storage
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-233934
Zusätzliche Informationen:

Zugl. Konferenzveröffentlichung: IFAC Symposium on Microcomputer Application in Process Control, 22.-25.07.1986, Istanbul, Turkey

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Intelligente Systeme
Hinterlegungsdatum: 28 Apr 2023 08:12
Letzte Änderung: 03 Mai 2023 09:40
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