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Artículo

An approach to improve the performance of adaptive predictive control systems: theory, simulations and experiments

Jordan, Mario AlbertoIcon ; Basualdo, Marta; Zumoffen, David Alejandro RamonIcon
Fecha de publicación: 12/2006
Editorial: Taylor & Francis Ltd
Revista: International Journal Of Control
ISSN: 0020-7179
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones

Resumen

In this paper an approach to improve the overall performance of indirect adaptive control systems tailored for non-linear stable plants is presented. The approach involves a commutation of a linear time-varying robustness filter in the feedback path of the control loop in synchronization with an adaptive controller. The algorithm is framed in the celebrated IMC structure for predictive control systems. It can automatically suit to structural changes in the system as order and dead-time, and can deal with plants with zero dynamics. The convergence and stability of the system is analysed in details. It is shown through numeric simulations and experimentation on a heat exchanger with cooling system, that undesired transients due to abrupt and significative changes in the dynamics can be efficiently damped down by the developed control algorithm, achieving a high-quality performance in steady state.
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/29562
URL: http://www.ingentaconnect.com/content/tandf/tcon/2006/00000079/00000010/art00003
DOI: http://dx.doi.org/10.1080/00207170600793121
Colecciones
Articulos(CIFASIS)
Articulos de CENTRO INT.FRANCO ARG.D/CS D/L/INF.Y SISTEM.
Articulos(IADO)
Articulos de INST.ARG.DE OCEANOGRAFIA (I)
Citación
Jordan, Mario Alberto; Basualdo, Marta; Zumoffen, David Alejandro Ramon; An approach to improve the performance of adaptive predictive control systems: theory, simulations and experiments; Taylor & Francis Ltd; International Journal Of Control; 79; 10; 12-2006; 1216-1236
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