Direct algorithm for optimizing robust MPC of drinking water distribution systems hydraulics - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Direct algorithm for optimizing robust MPC of drinking water distribution systems hydraulics

Abstrakt

Model-based predictive control is an effective method for control the large scale systems [1]–[6], [8], [16], [17]. Method is based on on-line solution of the control task over the control horizon using current and past measurements, as well as the system model. Only a first element of calculated control sequence is applied to the plant. At the next sampling instant, based on new process output measurements, control procedure is repeated.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 1

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 46 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Creative Commons: CC-BY otwiera się w nowej karcie

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
2017 22nd International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR) strony 1 - 6
Język:
angielski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Cimiński A., Duzinkiewicz K..: Direct algorithm for optimizing robust MPC of drinking water distribution systems hydraulics, W: 2017 22nd International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2017, ,.
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/mmar.2017.8046790
Bibliografia: test
  1. A. Bemporad, M. Morari, Robust Model Predictive Control: A Survey, Robustness in Identification and Control, A. Garulli, A. Tesi, A. Vicino (Eds.), Lecture Notes in Control and Information Sciences, vol. 245, Springer-Verlag, pp. 207-226, 1999. otwiera się w nowej karcie
  2. M.A. Brdyś , T. Chang, Robust predictive control under output constraints, 15th Triennial World Congress IFAC, Barcelona, Spain, 2002. otwiera się w nowej karcie
  3. A. Cimiński., K. Duzinkiewicz, Specialized genetic operators in drinking water distribution systems control, Evolutionary computation and global optimization 2009, June 1st -3rd, 2009 Zawoja, Poland.
  4. A. Cimiński, K. Duzinkiewicz, Optimized robust model predictive control -application to drinking water distribution systems hydraulics. Large Scale Complex Systems Theory and Applications. Vol.9, part. 1 / ed. P. Borne, G Florin. -Wielka Brytania : IFAC Publisher, 2010. -S. 1-6 [pdf]. otwiera się w nowej karcie
  5. 12th IFAC Symposium on Large Scale Systems: Theory and Applications 2010, France, 12.07.2010-14.07.2010. -ISBN 978-3-902661-91-3 otwiera się w nowej karcie
  6. K. Duzinkiewicz, Zintegrowane sterowanie systemami zaopatrzenia w wodę pitną. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo -Dydaktyczne, Rozprawy, Monografie, Kraków 2005 (ISSN 0867-6631).
  7. K. Duzinkiewicz, A. Cimiński, Krzepko dopuszczalne sterowanie systemami wodociągowymi.(Problemy Współczesnej Nauki. Sterowanie i Automatyzacja), Sterowanie i automatyzacja: aktualne problemy i ich rozwiązania. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2008.
  8. M. Milanese, J.P. Norton, H. Piet-Lahanier, and E. Walter, "Bounding Approaches to System Identification," New York: Plenum Press, 1996. otwiera się w nowej karcie
  9. M. Drewa, M. A. Brdys, A. Ciminski, Model predictive control of integrated quantity and quality in drinking water distribution systems, 8th IFAC International Symposium on Dynamics and control of Process Systems, Cancun, Mexico, June 6-8, 2007; otwiera się w nowej karcie
  10. A. Cimiński, K. Duzinkiewicz, Robust output prediction of differential - algebraic systems -application to drinking water distribution system. 21th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje, 2015, 1133-1138 (CD), ISBN 978-83-7518-756- 4 otwiera się w nowej karcie
  11. L. A. Rossman, EPANET 2 users manual, United States Environment Protection Agency, Cincinnati, 2000 otwiera się w nowej karcie
  12. E. Todini and S. Pilati, A gradient algorithm for the analysis of pipe networks, in computer applications in water supply (Coulbeck, B. and Orr C.H. editors), Research Studies Press Ltd., Letchworth, England, 1989
  13. M. A. Brdys, T. Chang, Duzinkiewicz K. and Chotkowski W., Hierarchical control of integrated quality and quantity in water distribution systems,Proc. of the A.S.C.E. 2000 Joint Conference on Water Resources Engineering and Water Resources Planning and Management , Minneapolis, Minnesota, July 30-August 2, 2000. otwiera się w nowej karcie
  14. K. Duzinkiewicz, A. Borowa, K. Mazur, M. Grochowski, M. A. Brdys, K. Jezior, Leakage Detection and Localisation in Drinking Water Distribution Networks by MultiRegional PCA, STUDIES IN INFORMATICS AND CONTROL Volume: 17 Issue: 2 Pages: 135- 152, 2008
  15. A. Nowicki, M. Grochowski, Kernel PCA in Application to Leakage Detection in Drinking Water Distribution System, 3rd International Conference on Computational Collective Intelligence (ICCCI 2011) Location: Gdynia Maritime Univ, Gdynia, POLAND Date: SEP 21-23, 2011, COMPUTATIONAL COLLECTIVE INTELLIGENCE: TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS, PT I Book Series: Lecture Notes in Artificial Intelligence Volume: 6922 Pages: 497- 506 Published: 2011 otwiera się w nowej karcie
  16. Łangowski R., Brdys M. A.. An interval estimator for chlorine monitoring in drinking water distribution systems under uncertain system dynamics, inputs and chlorine concentration measurement errors. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, Vol. 27, No. 2, pp. 309-322, DOI: 10.1515/amcs-2017-0022, 2017. otwiera się w nowej karcie
  17. Piotrowski R., Two-Level Multivariable Control System of Dissolved Oxygen Tracking and Aeration System for Activated Sludge Processes. Water Environment Research, Vol. 87, No. 1, pp. 3-13, 2015 otwiera się w nowej karcie
  18. Grochowski, M., Rutkowski, T.A., Supervised model predictive control of wastewater treatment plant. Paper presented at the 2016 21st International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics, MMAR 2016, 613-618. doi:10.1109/MMAR.2016.7575206, 2016 otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 104 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi