Zusammenfassung
Modellierung und Identifikation dynamischer Systeme sind wichtige Aspekte der Regelungstechnik. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur Optimierung von strukturvariablen Modellen dynamischer Systeme mit multikriteriellen evolutionären Algorithmen vor. Die Methode verwendet spezifische evolutionäre Operatoren zur simultanen Optimierung der Struktur eines Modells und ihrer Parameter. Basierend auf Ein- und Ausgangsdaten des realen Systems ermittelt die Strategie eine Menge von optimalen Modellen, die einen Kompromiss zwischen Qualität und Komplexität der Modellierung darstellen. Exemplarisch angewandt wird das Verfahren für die Identifikation eines künstlichen Testsystems sowie eines hydraulischen Proportionalventils und eines elastischen Roboterarms.
Abstract
Modeling and identification of dynamic systems are crucial in the fields of control engineering. This paper presents an approach for optimization of dynamic system models with variable structure using multi-objective evolutionary algorithms. The algorithm uses specific operators to simultaneously evolve the structure of a model and optimize its parameters. Based on input and output data of the real system the method aims at finding a set of optimal models that constitute a compromise between model quality and complexity. The method is exemplary applied to the identification of an artificial test system as well as of a hydraulic proportional valve and an elastic robot arm.
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