Cílem této práce je návrh nástrojů pro identifikaci modelu reálného procesu, návrh robustního regulátoru pro procesy s neurčitostí, optimalizaci chování zpětnovazební smyčky v časové oblasti.
V první části práce je vysvětlena část teorie řízení, která byla použita pro autorovo řešení. Autorův přístup je zaměřen na metodu ladění regulátorů pomocí robustních regionů stability pro PI regulátory, procesy s neurčitostí, množinový model a integrální kritéria optimality v časové oblasti. V druhé části práce je analyzovaný současný stav nástrojů pro návrh regulátorů a identifikaci procesů. Ve třetí části je popsána implementace identifikačního modulu, návrh robustního regulátoru pro procesy s neurčitostí a nástroj pro optimalizaci chování zpětnovazebné smyčky v časové oblasti pomocí integrálních kritérií. Je zde také představena metoda gradientní optimalizace. V závěrečné části této práce je ověřena funkčnost vyvinutých nástrojů na reálném systému.ObhájenoThe aim of this thesis is to develop tools for process model identification, robust controller design for processes with uncertainty, and closed-loop performance optimization in the time domain.
In the first part, the control theory used in the author's approach is explained. The approach is focused on the controller tuning method using the robust stability regions for PI controllers, processes with uncertainty, the Model set approach, and the time domain integral criteria of optimality. In the second part, the state-of-the-art of the current controller design and process identification tools is analyzed. In the third part, the implementation of the identification module, robust controller design for processes with uncertainty, and a tool for closed-loop optimization in the time domain using the integral criteria is described. The gradient optimization method is shown here. In the final part, the functionality of the developed tools is validated on a real system
