Selection of neural network structure in real time control systems

Selection of neural network structure in real time control systems


Krzysztof Kołek, Wojciech Mitkowski

AGH University of Science and Technology.

DOI:

https://doi.org/10.7494/cmms.2001.1.0002

Abstract:

In this paper example applications of neural networks for controlling laboratory models are presented. Two structures of neural controllers are considered. The neural networks are applied as neural controllers for three real systems. Finally the remarks on the structure of the neural network are given.

Cite as:

Kołek, K., Mitkowski, W. (2001). Selection of neural network structure in real time control systems. Computer Methods in Materials Science, 1(1), 23 – 34. https://doi.org/10.7494/cmms.2001.1.0002

Article (PDF):

Keywords:

,

References:

Derbel N. (2000). On the optimal control of nonlinear systems by neural networks. Proceedings of the First Conference Neural networks and Soft Computing, Zakopane, Poland, June 6-10, 55-462.

Farrell J.A. (1997). The Control Handbook. Neural Control, [EEE Press, 1017-1030. ).

Fujarewicz K. (2000). Identification and suboptimal control of heat exchanger using neural networks. Proceedings of the First Conference Neural networks and Soft Computing, Zakopane, Poland, June 6-10, 469-476.

Gorczyca P., Hajduk K., Kołek K. (1995). Zastosowanie pakietu MATLAB do sterowania i zbierania danych on-line dla nieliniowego obiektu wielowymiarowego (MIMO). / Krajowa Konferencja Uzytkowników MATLAB-a, Krakow, 14- 15 Listopad.

Gorczyca P., Kotek K., Mitkowski W. (1999). Neurosterownik stabilizujący położenie “helikoptera”. Mat. VII Krajowej Konferencji Naukowo-Dydaktycznej Automatyzacja i Eksploatacja Systemów Sterowania, Akademia Marynarki Wojennej, Gdynia, 13-15.10, 357-366.

Gorczyca P., Kołek K., Mitkowski W. (1999). O modelowaniu dynamiki sieciami neuronowymi. Mat. Seminarium NEURO- MET’99, Ed. J. Kusiak, “Akapit”, Krakow, 7-20.

Grega W., Kołek K., Turnau A. (1998). Rapid Prototyping Environment for Real-Time Control Education. Proceedings Real-Time Systems Education III, IEEE Computer Sociaty, Poznan, 21 November, 85-92.

Grymek S., Kiczkowiak T. (2000). Neural models of dynamic plants in optimisation continuation. Proceedings of the First Conference Neural networks and Soft Computing, Zakopane, Poland, June 6-10, 407-412.

Kaczorek T., Nowak S. (2000). Application of neural networks to synthesis of state-feedback pole placement regulator. Proceedings of the First Conference Neural networks and Soft Computing, Zakopane, Poland, June 6-10, 494-502.

Kempa A., Kołek K., Korytowski A., Tabakowski P., Turnau A., 1997, Neural Time-Optimal Real-Time Crane Controller, Proceedings of the 16th IASTED International Conference: Modelling, Identification and Control, Innsbruck, Austria, February 17019, 214-219.

Kolek K., Mitkowski W. (1998). Przyktady zastosowania sieci neuronowych. Mat. Seminarium NEUROMET’98, Ed. J. Kusiak, “Akapit”, Krakow, 49-57.

Kotek K., Tabakowski P., Turnau A. (1993). Control of a Nonlinear System: Simulation. Real-Time Control, Application of Neural Networks, Proceedings of the IASTED Conference, Innsbruck, February 14-17, Austria.

Kotek K. (1996). Systemy operacyjne w sterowaniu systemami dynamicznymi w czasie rzeczywistym. Praca doktorska, Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza, Krakow.

Korbicz J., Obuchowicz A., Ucinski D. (1994). Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa.

Lairi M. Bloch G. (1998). Neural Control for MagLev System. Proceedings of the Mediterranean Conference on Electronics and Automatic Control, MCEA’98, Marrakech, 17-19 September, 472-475.

Mitkowski W. (1997). Zastosowania sztucznych sieci neuronowych w sterowaniu. Mat. Seminarium NEUROMET’97, Ed. M. Pietrzyk, “Akapit”, Krakow, 49-59.

Obuchowicz A. (2000). Optymalizacja architektury sieci neuronowych. Biocybernetyka i Inzynieria Biomedyczna, Tom 6: Sieci Neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa, 323-368.

Zurada J., Barski M., Jedruch W. (1996). Sztuczne sieci neuronowe. PWN, Warszawa.