Comparison of Three Approaches to On-line Prediction of a Fluctuating Periodic Disturbance

dc.contributor.authorEttler, Pavel
dc.date.accessioned2020-03-09T11:00:25Z
dc.date.available2020-03-09T11:00:25Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractByly porovnány tři přístupy k predikci poruch založené na matematickém modelování, strojovém učení a heuristickém přístupu. Porovnání bylo provedeno na úloze predikce periodických chyb válcovací síly při válcování za studena, kde chyby jsou způsobené excentricitou válců. Spolehlivý prediktor poruch natrénovaný na prázdné válcovně je snadno využitelný při následné snaze o minimalizaci následků excentricity během válcování kovových pásů v okamžiku, kdy je obtížné rozlišit mezi několika zdroji variací válcovací síly. Všechny tři metody prokázali svoji užitečnost, ačkoliv se liší jak v kvalitě predikce, tak v množství potřebné informace při inicializaci.cs
dc.description.abstract-translatedThe task to predict a fluctuating periodic disturbance-variation of the rolling force in a cold rolling mill which is caused by the eccentricity of rolls-was selected for comparison of three approaches to prediction which include an explicit mathematical modelling, machine learning and a heuristic approach. Reliable disturbance predictor trained on the empty rolling mill is well utilizable in the possible consequent effort to minimize eccentricity effects during rolling of metal strips when it is difficult to distinguish among several sources of the rolling force variation. All three methods proved their applicability although they differ both in prediction quality and in amount of necessary initial information.en
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationETTLER, P. Comparison of Three Approaches to On-line Prediction of a Fluctuating Periodic Disturbance. In: Proceedings of the 2019 22nd International Conference on Process Control (PC19). Strbske Pleso, Slovakia: IEEE, 2019. s. 262-267. ISBN 978-1-72813-758-2.en
dc.identifier.doi10.1109/PC.2019.8815379
dc.identifier.isbn978-1-72813-758-2
dc.identifier.obd43928865
dc.identifier.uri2-s2.0-85072511656
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/36642
dc.language.isoenen
dc.project.IDSGS-2019-020/Rozvoj a využití kybernetických systémů identifikace, diagnostiky a řízení 4cs
dc.project.IDEF17_048/0007267/InteCom: VaV inteligentních komponent pokročilých technologií pro plzeňskou metropolitní oblastcs
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesProceedings of the 2019 22nd International Conference on Process Control (PC19)en
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© IEEEen
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.subjectPeriodické poruchycs
dc.subjectidentifikace modelucs
dc.subjectodhad parametrůcs
dc.subjectpredikce založená na modelucs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectválcovnacs
dc.subjectexcentricita válcecs
dc.subject.translatedPeriodic disturbanceen
dc.subject.translatedmodel identificationen
dc.subject.translatedparameter estimationen
dc.subject.translatedmodel-based predictionen
dc.subject.translatedneural networken
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedrolling millen
dc.subject.translatedroll eccentricityen
dc.titleComparison of Three Approaches to On-line Prediction of a Fluctuating Periodic Disturbanceen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files