Janos Abonyi
Fuzzy Model Identification for Control (eBook, PDF)
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Fuzzy Model Identification for Control (eBook, PDF)
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This book presents new approaches to constructing fuzzy models for model-based control. Simulated examples and real-world applications from chemical and process engineering illustrate the main methods and techniques. Supporting MATLAB and Simulink files create a computational platform for exploration of the concepts and algorithms.
- Geräte: PC
- ohne Kopierschutz
- eBook Hilfe
- Größe: 19.91MB
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This book presents new approaches to constructing fuzzy models for model-based control. Simulated examples and real-world applications from chemical and process engineering illustrate the main methods and techniques. Supporting MATLAB and Simulink files create a computational platform for exploration of the concepts and algorithms.
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Produktdetails
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- Verlag: Birkhäuser Boston
- Seitenzahl: 273
- Erscheinungstermin: 6. Dezember 2012
- Englisch
- ISBN-13: 9781461200277
- Artikelnr.: 44194376
- Verlag: Birkhäuser Boston
- Seitenzahl: 273
- Erscheinungstermin: 6. Dezember 2012
- Englisch
- ISBN-13: 9781461200277
- Artikelnr.: 44194376
- Herstellerkennzeichnung Die Herstellerinformationen sind derzeit nicht verfügbar.
1 Introduction.- 1.1 Fuzzy Modeling with the Use of Prior Knowledge.- 1.2 Fuzzy model-based Control.- 1.3 Illustrative Examples.- 1.4 Summary.- 2 Fuzzy Model Structures and their Analysis.- 2.1 Introduction to Fuzzy Modeling.- 2.2 Takagi-Sugeno Fuzzy Models (TS).- 2.3 Fuzzy Models with Multivariate Membership Functions (MMF).- 2.4 Input Reduction of Fuzzy Models.- 2.5 Fuzzy Model Inversion.- 2.6 Linearization and Derivatives of Fuzzy Models.- 3 Fuzzy Models of Dynamical Systems.- 3.1 Data-Driven Empirical Modeling.- 3.2 TS Fuzzy Models of Dynamical Systems.- 3.3 TS Fuzzy Models of MIMO Systems.- 3.4 Hybrid Fuzzy Convolution Model (HFCM).- 3.5 Fuzzy Hammerstein Model (FH).- 4 Fuzzy Model Identification.- 4.1 Identification as an Optimization Problem.- 4.2 Consequent Parameter Identification.- 4.3 Model Structure Identification.- 4.4 Antecedent Membership Function Identification.- 4.5 MMF Fuzzy Model Identification.- 4.6 Hybrid Fuzzy Convolution Model Identification.- 4.7 Fuzzy Hammerstein Model Identification.- 5 Fuzzy Model based Control.- 5.1 Introduction to Fuzzy Control.- 5.2 Inverse Fuzzy Model based (Adaptive) Control.- 5.3 Introduction to Model Predictive Control.- 5.4 TS Fuzzy Model based Predictive Control.- 5.5 MIMO Fuzzy model based Predictive Control.- 5.6 HFCM based Predictor Corrector Controller.- 5.7 HFCM based Predictive Control.- 5.8 Fuzzy Hammerstein Model based Predictive Control.- 5.9 Grey-Box TS Fuzzy Model based Adaptive Control.- A Process Models Used for Case Studies.- A.l Model of the pH Process.- A.2 Electrical Water-Heater.- A.3 Distillation Column.- A.4 Model of the liquid level rig.- References.
1 Introduction.- 1.1 Fuzzy Modeling with the Use of Prior Knowledge.- 1.2 Fuzzy model-based Control.- 1.3 Illustrative Examples.- 1.4 Summary.- 2 Fuzzy Model Structures and their Analysis.- 2.1 Introduction to Fuzzy Modeling.- 2.2 Takagi-Sugeno Fuzzy Models (TS).- 2.3 Fuzzy Models with Multivariate Membership Functions (MMF).- 2.4 Input Reduction of Fuzzy Models.- 2.5 Fuzzy Model Inversion.- 2.6 Linearization and Derivatives of Fuzzy Models.- 3 Fuzzy Models of Dynamical Systems.- 3.1 Data-Driven Empirical Modeling.- 3.2 TS Fuzzy Models of Dynamical Systems.- 3.3 TS Fuzzy Models of MIMO Systems.- 3.4 Hybrid Fuzzy Convolution Model (HFCM).- 3.5 Fuzzy Hammerstein Model (FH).- 4 Fuzzy Model Identification.- 4.1 Identification as an Optimization Problem.- 4.2 Consequent Parameter Identification.- 4.3 Model Structure Identification.- 4.4 Antecedent Membership Function Identification.- 4.5 MMF Fuzzy Model Identification.- 4.6 Hybrid Fuzzy Convolution Model Identification.- 4.7 Fuzzy Hammerstein Model Identification.- 5 Fuzzy Model based Control.- 5.1 Introduction to Fuzzy Control.- 5.2 Inverse Fuzzy Model based (Adaptive) Control.- 5.3 Introduction to Model Predictive Control.- 5.4 TS Fuzzy Model based Predictive Control.- 5.5 MIMO Fuzzy model based Predictive Control.- 5.6 HFCM based Predictor Corrector Controller.- 5.7 HFCM based Predictive Control.- 5.8 Fuzzy Hammerstein Model based Predictive Control.- 5.9 Grey-Box TS Fuzzy Model based Adaptive Control.- A Process Models Used for Case Studies.- A.l Model of the pH Process.- A.2 Electrical Water-Heater.- A.3 Distillation Column.- A.4 Model of the liquid level rig.- References.