Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Dissertation

Download BibTeX

Title

Estymacja zmiennych stanu i parametrów układu dwumasowego przy pomocy rozmytych filtrów Kalmana

Authors

Promoter

Supporting promoter

[ 1 ] Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Reviewers

Title variant

EN Estimation of state variables and parameters of the two-mass system using fuzzy Kalman filters

Language

polish

Keywords
PL
  • Estymacja
  • filtr Kalmana
  • systemy rozmyte
  • układ dwumasowy
  • sterowanie adaptacyjne
EN
  • Estimation
  • Kalman filter
  • fuzzy systems
  • two-mass system
  • adaptive control
Abstract

PL Tematyka rozprawy doktorskiej związana jest z estymacją zmiennych stanu i parametrów niestacjonarnego układu dwumasowego za pomocą następujących filtrów Kalmana: rozmytego rozszerzonego filtru Kalmana i rozmytego bezśladowego filtru Kalmana. W rozpatrywanym układzie uwzględniono występujące nieliniowości w postaci tarcia występującego zarówno po stronie silnika napędowego, jak i napędzanej maszyny roboczej. Rozważane algorytmy estymacji zastosowano w wybranej strukturze sterowania adaptacyjnego elektrycznego układu napędowego z połączeniem sprężystym. W pracy omówiono problem estymacji wybranych wielkości w obecności zmiennego w czasie parametru obiektu za pomocą filtrów Kalmana. Na wstępie uzasadniono podjęcie tematu. Następnie przedstawiono modele matematyczne obiektu badań. Zaprezentowano przegląd podstawowych struktur regulacji układu dwumasowego oraz przeanalizowano ich właściwości. Opisano zagadnienia odtwarzania rozważanych wielkości przy wykorzystaniu metod algorytmicznych i bazujących na sztucznej inteligencji. Rozważania teoretyczne i przedstawione wyniki badań symulacyjnych zweryfikowano w testach eksperymentalnych.

EN The subject of the PhD thesis is estimation of the state variables and parameters of the non-stationary two-mass system using a fuzzy extended Kalman filter and fuzzy unscented Kalman filter. The friction nonlinearities occurring both on the motor side and the driven machine are taken into account in the considered system. The estimation algorithms have been applied in a selected adaptive control structure of the electric drive systems with an elastic joint. In the PhD thesis an estimation problem of selected variables in the presence of a changeable parameter of the plant using Kalman filters is discussed at the beginning. Firstly the subject of the dissertation is specified. Next mathematical models of the research object are presented. A review of control structures for the two-mass system and their properties is presented later. Issues related to estimation of the states and parameters of the two-mass system with the help of algebraic and artificial intelligence technique are discussed. The theoretical considerations are verified by simulation and experimental tests.

Number of pages

281

OECD domain

electrical engineering, electronics, computer engineering

KBN discipline

automation and robotics

Signature of printed version

DrOIN 1873

On-line catalog

to20181014

Full text of dissertation

Download file

Access level to full text

public

First review

Lech M. Grzesiak

Place

Warszawa, Polska

Date

12.09.2017

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Second review

Roman Muszyński

Place

Poznań, Polska

Date

31.07.2017

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Dissertation status

dissertation

Place of defense

Poznań, Polska

Date of defense

07.11.2017

Unit granting title

Rada Wydziału Elektrycznego Politechniki Poznańskiej

Obtained title

doktor nauk technicznych w dyscyplinie: automatyka i robotyka, w specjalności: automatyka układów elektromechanicznych

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.