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5.3. ResultsofDifferentControlMethods
0 5 0 0 1 0 0 0 1 5 0 0 2 0 0 0 2 5 0
02
0
4 0
6 0
8 0
DT2 = 1 .
8°
C ~
2 .
5°
C
T a r g e
tT
1T
2T
3T
4T
5
T i m e ( s )
DT1 = 8 .
6°
C ~
9 .
2°
C
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 0 0
(a)LinearMPCusingRLS(oldCA3,36sources).
0 5 0 0 1 0 0 0 1 5 0 0 2 0 0 0 2 5 0
02
0
4 0
6 0
8 0
DT2 = 3 . 1 ° C ~ 3 .
5°
C
T a r g e
tT
1T
2T
3T
4T
5
T i m e ( s )
DT1 = 8 . 4 ° C ~ 8 .
8°
C
0
2 0
4 0
6 0
8 0
1 0 0
(b)LinearMPCusingRKF(oldCA3,36sources).
Figure5.27. Control resultsofLinearMPCwithRLS(a)andRKF(b).
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Adaptive and Intelligent Temperature Control of Microwave Heating Systems with Multiple Sources
- Titel
- Adaptive and Intelligent Temperature Control of Microwave Heating Systems with Multiple Sources
- Autor
- Yiming Sun
- Verlag
- KIT Scientific Publishing
- Ort
- Karlsruhe
- Datum
- 2016
- Sprache
- englisch
- Lizenz
- CC BY-SA 3.0
- ISBN
- 978-3-7315-0467-2
- Abmessungen
- 14.8 x 21.0 cm
- Seiten
- 260
- Schlagwörter
- Mikrowellenerwärmung, Mehrgrößenregelung, Modellprädiktive Regelung, Künstliches neuronales Netz, Bestärkendes Lernenmicrowave heating, multiple-input multiple-output (MIMO), model predictive control (MPC), neural network, reinforcement learning
- Kategorie
- Technik