Персона:
Толоконский, Андрей Олегович

Profile Picture
Email Address
Birth Date
Научные группы
Логотип проекта
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
Статус
Руководитель научной группы "Лаборатория элементов и систем автоматики, АСУТП"
Фамилия
Толоконский
Имя
Андрей Олегович
Имя

Фильтры

20201
1
1
Сброс фильтров

Настройки

Автор: Abdulraheem, K. K. × Start date: 2008 ×

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 1 из 1
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Modelling and simulating of a multiple input and multiple output system to control the liquid level and temperature by using model predictive control
    (2020) Laidani, Z.; Tolokonsky, A. O.; Abdulraheem, K. K.; Ouahioune, M.; Berreksi, R.; Толоконский, Андрей Олегович
    © Published under licence by IOP Publishing Ltd.In recent years, Model Predictive Control has been regarded as one of the most reliable advanced control methods widely used in industrial and nuclear processes. Model predictive control uses a system model to forecast its future response, and also treats a real-time optimization algorithm to choose the best control action that leads the predicted output to the reference. The overall design goal of a predictive control model is to compute the trajectory of a future manipulated variable input signal to optimize the future behavior of the plant output. Optimization is performed within a limited time window by providing information at the beginning of the time window. This paper proposes a predictive controller MPC model for multiple input-output systems. The design of the controller includes the development of a model of the state space system for the tank system, then the design and the simulation of the MPC controller for the developed model system. The variables to be controlled are the temperature and the liquid level of the tank by changing the MPC's parameters.