ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Metaheuristic Optimization for the Design of Automatic Control Laws

دانلود کتاب بهینه سازی فراابتکاری برای طراحی قوانین کنترل خودکار

Metaheuristic Optimization for the Design of Automatic Control Laws

مشخصات کتاب

Metaheuristic Optimization for the Design of Automatic Control Laws

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781848215900 
ناشر: Wiley 
سال نشر: 2013 
تعداد صفحات: 140 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 3 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 50,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 21


در صورت تبدیل فایل کتاب Metaheuristic Optimization for the Design of Automatic Control Laws به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب بهینه سازی فراابتکاری برای طراحی قوانین کنترل خودکار نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب بهینه سازی فراابتکاری برای طراحی قوانین کنترل خودکار

رویکرد کلاسیک در کنترل خودکار بر استفاده از مدل های ساده شده سیستم ها و فرمول بندی مجدد مشخصات متکی است. در این چارچوب، قانون کنترل را می توان با استفاده از الگوریتم های قطعی محاسبه کرد. با این حال، این رویکرد زمانی با شکست مواجه می شود که سیستم آنقدر پیچیده باشد که مدل آن به اندازه کافی ساده شود، زمانی که طراح محدودیت های زیادی برای در نظر گرفتن دارد، یا زمانی که هدف نه تنها طراحی یک کنترل، بلکه بهینه سازی آن است. این کتاب روند جدیدی را در کنترل خودکار با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری ارائه می دهد. این نوع الگوریتم ها می توانند هر معیار و محدودیتی را بهینه کنند و بنابراین نیازی به ساده سازی و فرمول بندی مجدد ندارند. فصل اول به تشریح انگیزه های اصلی نویسنده برای رویکردی که پیشنهاد می کند، و مزایایی را که ارائه می دهد ارائه می کند. در فصل 2 به مشکل شناسایی سیستم می پردازد. فصل سوم و چهارم هسته اصلی کتاب است که در آن طراحی و بهینه سازی قانون کنترل با استفاده از روش فراابتکاری (بهینه سازی ازدحام ذرات) ارائه شده است. رویکرد پیشنهادی همراه با آزمایش‌های واقعی ارائه شده است که کارایی روش را اثبات می‌کند. در نهایت، در فصل 5، نویسنده حل مشکل کنترل پیش‌بینی سیستم‌های ترکیبی را پیشنهاد می‌کند. مطالب 1. مقدمه و انگیزه ها. 2. رگرسیون نمادین. 3. طراحی PID با استفاده از بهینه سازی ازدحام ذرات. 4. تنظیم و بهینه سازی قوانین کنترل H-infinity. 5. کنترل پیش بینی سیستم های هیبریدی. درباره نویسندگان Guillaume Sandou استاد بخش خودکار سوپلک، در Gif Sur Yvette، فرانسه است. او 12 کتاب، 8 مقاله ژورنالی و 1 پتنت منتشر کرده است و برای 32 کنفرانس بین المللی مقاله نوشته است. بهینه سازی و فراابتکاری برای کنترل خودکار. و کنترل محدود


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

The classic approach in Automatic Control relies on the use of simplified models of the systems and reformulations of the specifications. In this framework, the control law can be computed using deterministic algorithms. However, this approach fails when the system is too complex for its model to be sufficiently simplified, when the designer has many constraints to take into account, or when the goal is not only to design a control but also to optimize it. This book presents a new trend in Automatic Control with the use of metaheuristic algorithms. These kinds of algorithm can optimize any criterion and constraint, and therefore do not need such simplifications and reformulations. The first chapter outlines the author’s main motivations for the approach which he proposes, and presents the advantages which it offers. In Chapter 2, he deals with the problem of system identification. The third and fourth chapters are the core of the book where the design and optimization of control law, using the metaheuristic method (particle swarm optimization), is given. The proposed approach is presented along with real-life experiments, proving the efficiency of the methodology. Finally, in Chapter 5, the author proposes solving the problem of predictive control of hybrid systems. Contents 1. Introduction and Motivations. 2. Symbolic Regression. 3. PID Design Using Particle Swarm Optimization. 4. Tuning and Optimization of H-infinity Control Laws. 5. Predictive Control of Hybrid Systems. About the Authors Guillaume Sandou is Professor in the Automatic Department of Supélec, in Gif Sur Yvette, France. He has had 12 books, 8 journal papers and 1 patent published, and has written papers for 32 international conferences.His main research interests include modeling, optimization and control of industrial systems; optimization and metaheuristics for Automatic Control; and constrained control.



فهرست مطالب


Content: PREFACE ix CHAPTER 1. INTRODUCTION AND MOTIVATIONS 1 1.1. Introduction: automatic control and optimization 1 1.2. Motivations to use metaheuristic algorithms 3 1.3. Organization of the book 5 CHAPTER 2. SYMBOLIC REGRESSION 7 2.1. Identification problematic and brief state of the art 7 2.2. Problem statement and modeling 10 2.2.1. Problem statement 10 2.2.2. Problem modeling 10 2.3. Ant colony optimization 13 2.3.1. Ant colony social behavior 13 2.3.2. Ant colony optimization 14 2.3.3. Ant colony for the identification of nonlinear functions with unknown structure 16 2.4. Numerical results 18 2.4.1. Parameter settings 18 2.4.2. Experimental results 19 2.5. Discussion 22 2.5.1. Considering real variables 22 2.5.2. Local minima 22 2.5.3. Identification of nonlinear dynamical systems 23 2.6. A note on genetic algorithms for symbolic regression 23 2.7. Conclusions 25 CHAPTER 3. PID DESIGN USING PARTICLE SWARM OPTIMIZATION 27 3.1. Introduction 27 3.2. Controller tuning: a hard optimization problem 29 3.2.1. Problem framework 29 3.2.2. Expressions of time domain specifications 30 3.2.3. Expressions of frequency domain specifications 32 3.2.4. Analysis of the optimization problem 35 3.3. Particle swarm optimization implementation 35 3.4. PID tuning optimization 37 3.4.1. Case study: magnetic levitation 37 3.4.2. Time response optimization 39 3.4.3. Time response optimization with penalization on the control input 41 3.4.4. Time response optimization with penalization on the control input and constraint on module margin 42 3.5. PID multiobjective optimization 43 3.6. Conclusions 48 CHAPTER 4. TUNING AND OPTIMIZATION OF H CONTROL LAWS 51 4.1. Introduction 51 4.2. H synthesis 54 4.2.1. Full-order H synthesis 54 4.2.2. Tuning the filters as an optimization problem 57 4.2.3. Reduced-order H synthesis 58 4.3. Application to the control of a pendulum in the cart 60 4.3.1. Case study 60 4.3.2. H synthesis schemes 64 4.3.3. Optimization of the parameters of the filters 66 4.3.4. Reduced-order H synthesis: one DOF case 70 4.3.5. Reduced-order H synthesis: three DOF case 71 4.3.6. Conclusions 76 4.4. Static output feedback design 77 4.5. Industrial examples 82 4.5.1. Mold level control in continuous casting 83 4.5.2. Linear parameter varying control of a missile 83 4.5.3. Internal combustion engine air path control 86 4.5.4. Inertial line-of-sight stabilization 86 4.6. Conclusions 87 CHAPTER 5. PREDICTIVE CONTROL OF HYBRID SYSTEMS 89 5.1. Problematic 89 5.2. Predictive control of power systems 92 5.2.1. Open-loop control and unit commitment 92 5.2.2. Closed-loop control 94 5.3. Optimization procedure 96 5.3.1. Classical optimization methods for unit commitment 96 5.3.2. General synopsis of the optimization procedure 97 5.3.3. Ant colony optimization for the unit commitment 98 5.3.4. Computation of real variables 100 5.3.5. Feasibility criterion 101 5.3.6. Knowledge-based genetic algorithm 102 5.4. Simulation results 107 5.4.1. Real-time updating of produced powers 107 5.4.2. Case study 107 5.5. Conclusions and discussions 108 CONCLUSION 111 BIBLIOGRAPHY 115 INDEX 127
Abstract:
The classic approach in Automatic Control relies on the use of simplified models of the systems and reformulations of the specifications. In this framework, the control law can be computed using Read more...




نظرات کاربران