Tato práce pojednává o využití neuronových sítí v oblasti identifikace nelineárních dynamických systémů. V úvodu práce je stručná charakteristika neuronových sítí a metod, které se používají při identifikaci dynamických systémů. Dále je zde popsán software, který se použije na tvorbu programu pro identifikaci - MATLAB. Hlavní součástí teoretické části je popis použitého toolboxu pro identifikaci nelineárního systému pomocí neuronových sítí. Praktická část obsahuje postup identifikace pomocí Neural Network Based System Identification Toolboxu, včetně naměřených dat a grafů. Dále obsahuje porovnání použitých metod tohoto toolboxu.
V příloze se nacházejí veškeré zdrojové kódy použité při identifikaci nelineárního laboratorního modelu neuronovými sítěmi.
Annotation in English
This thesis deals with application of neural networks for identification nonlinear dynamic systems. There is a brief characteristic of neural networks and their method for dynamic system identification at the beginning of this thesis. Then there is described software for development identification program - MATLAB. Main part of theoretical part of thesis is description of used toolbox for identification nonlinear system with neural networks. Practical part contains of tutorial for identification by Neural Network Based System Identification Toolbox, within measured data and figures. Then there is comparing used this toolbox’ methods.
Appendix contains whole source codes used for identification nonlinear laboratory model by neural networks.
Tato práce pojednává o využití neuronových sítí v oblasti identifikace nelineárních dynamických systémů. V úvodu práce je stručná charakteristika neuronových sítí a metod, které se používají při identifikaci dynamických systémů. Dále je zde popsán software, který se použije na tvorbu programu pro identifikaci - MATLAB. Hlavní součástí teoretické části je popis použitého toolboxu pro identifikaci nelineárního systému pomocí neuronových sítí. Praktická část obsahuje postup identifikace pomocí Neural Network Based System Identification Toolboxu, včetně naměřených dat a grafů. Dále obsahuje porovnání použitých metod tohoto toolboxu.
V příloze se nacházejí veškeré zdrojové kódy použité při identifikaci nelineárního laboratorního modelu neuronovými sítěmi.
Annotation in English
This thesis deals with application of neural networks for identification nonlinear dynamic systems. There is a brief characteristic of neural networks and their method for dynamic system identification at the beginning of this thesis. Then there is described software for development identification program - MATLAB. Main part of theoretical part of thesis is description of used toolbox for identification nonlinear system with neural networks. Practical part contains of tutorial for identification by Neural Network Based System Identification Toolbox, within measured data and figures. Then there is comparing used this toolbox’ methods.
Appendix contains whole source codes used for identification nonlinear laboratory model by neural networks.
Seznamte se s aktuálním stavem metod identifikace neuronovými sítěmi.
Do teoretické části práce dále uveďte stručnou charakteristiku software, který se použije pro tvorbu programu pro identifikaci.
Proveďte aplikaci Neural Network Based System Identification Toolboxu na zvoleném laboratorním modelu. Realizujte pro více metod.
Proveďte porovnání použitých metod.
Research Plan
Seznamte se s aktuálním stavem metod identifikace neuronovými sítěmi.
Do teoretické části práce dále uveďte stručnou charakteristiku software, který se použije pro tvorbu programu pro identifikaci.
Proveďte aplikaci Neural Network Based System Identification Toolboxu na zvoleném laboratorním modelu. Realizujte pro více metod.
Proveďte porovnání použitých metod.
Recommended resources
Nørgaard, M. (1997). Neural Network Based System Identification Toolbox version 1.1 for Use with MATLAB. Department of Automation, Technical University of Denmark.
Perůtka, K. (2005). MATLAB - Základy pro studenty automatizace a informačních technologií. Skriptum, Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta technologická.
Nørgaard, M., Ravn, O., Poulsen, N. K. (2001). NNSYSID and NNCTRL Tools for system identification and control with neural networks. Computing & Control Engineering, vol:12, issue: 1, pp. 29-36.
Nørgaard, M., Ravn, O., Poulsen, N. K. (2002). NNSYSID - toolbox for system identification with neural network. Mathematical and computer modelling of dynamical systems (ISSN: 1387-3954) , vol: 8, issue: 1, pp. 1-20.
Norgaard, M., Ravn, O., Hansen, L.K., Poulsen, N.K (1996). The NNSYSID Toolbox - A MATLAB Toolbox for System Identification with Neural Network. In: Proc. of IEEE International Symposium on Computer Aided Control System Design CACSD‘96, Dearborn, Michigan, USA.
Recommended resources
Nørgaard, M. (1997). Neural Network Based System Identification Toolbox version 1.1 for Use with MATLAB. Department of Automation, Technical University of Denmark.
Perůtka, K. (2005). MATLAB - Základy pro studenty automatizace a informačních technologií. Skriptum, Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta technologická.
Nørgaard, M., Ravn, O., Poulsen, N. K. (2001). NNSYSID and NNCTRL Tools for system identification and control with neural networks. Computing & Control Engineering, vol:12, issue: 1, pp. 29-36.
Nørgaard, M., Ravn, O., Poulsen, N. K. (2002). NNSYSID - toolbox for system identification with neural network. Mathematical and computer modelling of dynamical systems (ISSN: 1387-3954) , vol: 8, issue: 1, pp. 1-20.
Norgaard, M., Ravn, O., Hansen, L.K., Poulsen, N.K (1996). The NNSYSID Toolbox - A MATLAB Toolbox for System Identification with Neural Network. In: Proc. of IEEE International Symposium on Computer Aided Control System Design CACSD‘96, Dearborn, Michigan, USA.
