Đăng ký
  1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định

124 16 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Ngày đăng: 05/05/2022, 20:37

Xem thêm:

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.1 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển (Trang 26)
Hình 1.3: Sơ đồ khối tổng quát bộ điều khiển MPC - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.3 Sơ đồ khối tổng quát bộ điều khiển MPC (Trang 28)
Hình 1.5: Cấu trúc bộ điều khiển dự báo truyền thống - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.5 Cấu trúc bộ điều khiển dự báo truyền thống (Trang 30)
Hình 1.7: Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.7 Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP (Trang 32)
A. Đối tượng có mô hình bất định - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
i tượng có mô hình bất định (Trang 33)
Hình 1.9: Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP (đối tượng đa mô hình) - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.9 Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP (đối tượng đa mô hình) (Trang 35)
Từ mô hình (2.1) và (2.5), mô hình mờ của đối tượng điều khiển được b iu d iể ễn như sau: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
m ô hình (2.1) và (2.5), mô hình mờ của đối tượng điều khiển được b iu d iể ễn như sau: (Trang 38)
trên. Sơ đồ hình 2.2 minh họa hoạt động của bộ ước lượng tham số: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
tr ên. Sơ đồ hình 2.2 minh họa hoạt động của bộ ước lượng tham số: (Trang 43)
(2.38) trên mô hình (2.1) đã được giải qu yb ết ằng cách giải bài toán tối ưu phiếm hàm mục - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
2.38 trên mô hình (2.1) đã được giải qu yb ết ằng cách giải bài toán tối ưu phiếm hàm mục (Trang 54)
Do luôn lấy xP( ) t k= xt )k là điều kiện đầu cho mô hình dự báo, nên - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
o luôn lấy xP( ) t k= xt )k là điều kiện đầu cho mô hình dự báo, nên (Trang 54)
Hình 2.3: Cấu trúc hệ thống điều khiển dự báo thích nghi (AFMPC) - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.3 Cấu trúc hệ thống điều khiển dự báo thích nghi (AFMPC) (Trang 65)
2.7.2 Xây dựng mô hình dự báo trên cơ sở mô hình mờ Takagi-Sugeno cho CSTR - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
2.7.2 Xây dựng mô hình dự báo trên cơ sở mô hình mờ Takagi-Sugeno cho CSTR (Trang 67)
Hình 2.6: Hàm thuộc của biến y(k-1),dùng trong nhận dạng CSTR - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.6 Hàm thuộc của biến y(k-1),dùng trong nhận dạng CSTR (Trang 70)
Hình 2.7: Hàm thuộc của biến y(k 2), dùng trong nhận dạng CST R- - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.7 Hàm thuộc của biến y(k 2), dùng trong nhận dạng CST R- (Trang 70)
Kết quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
t quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: (Trang 71)
Hình 2.10: Lưu đồ thực hiện giải thuật di truyền - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.10 Lưu đồ thực hiện giải thuật di truyền (Trang 73)
2.7.5 Đánh giá kết quả mô phỏng bằng phương pháp AFMPC - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
2.7.5 Đánh giá kết quả mô phỏng bằng phương pháp AFMPC (Trang 74)
Hình 21 .1: Tín hiệu r ay và tín hiệu đặ tr trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR. - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 21 1: Tín hiệu r ay và tín hiệu đặ tr trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR (Trang 74)
3.1.1 Hệ đa cấu trúc biểu diễn qua đa mô hình - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
3.1.1 Hệ đa cấu trúc biểu diễn qua đa mô hình (Trang 77)
Tổng kết lại các bước trên, giải thuật điều khiển dự báo cho đối tượng đa mô hình (DBĐMH) được xuđềất nh ưsau: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
ng kết lại các bước trên, giải thuật điều khiển dự báo cho đối tượng đa mô hình (DBĐMH) được xuđềất nh ưsau: (Trang 86)
Hình 3.6: Hàm thuộc của biến u(k 1),dùng trong nhận dạng mô hình thuận của động cơ - - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3.6 Hàm thuộc của biến u(k 1),dùng trong nhận dạng mô hình thuận của động cơ - (Trang 91)
Kết quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
t quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: (Trang 92)
Hình 3. 7: Kết quả huấn luyện và kiểm tra mô hình Takagi Sugeno1 với sai số - - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3. 7: Kết quả huấn luyện và kiểm tra mô hình Takagi Sugeno1 với sai số - (Trang 92)
Hình 3.11: Hàm thuộc của biến (k u -1),dùng trong nhận dạng mô hình nghịch của động cơ - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3.11 Hàm thuộc của biến (k u -1),dùng trong nhận dạng mô hình nghịch của động cơ (Trang 94)
Kết quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
t quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: (Trang 94)
Hình 3.14: Sơ đồ minh họa Branch & Bound 3.4 .4.2 Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp B&B - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3.14 Sơ đồ minh họa Branch & Bound 3.4 .4.2 Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp B&B (Trang 96)
Hình 3.18: Tín hiệu điều khiể nu và ∆uk khi chỉ dùng mô hình thuận - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3.18 Tín hiệu điều khiể nu và ∆uk khi chỉ dùng mô hình thuận (Trang 98)
Hình 3.1 Tín hiệu r ay và tín hiệu đặ tr 7: khi chỉ dùng mô hình thuận - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3.1 Tín hiệu r ay và tín hiệu đặ tr 7: khi chỉ dùng mô hình thuận (Trang 98)
Hình 3.20: Tín hiệu điều khiể nu và ∆uk khi chỉ dùng mô hình nghịch - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3.20 Tín hiệu điều khiể nu và ∆uk khi chỉ dùng mô hình nghịch (Trang 99)
Hình 3. : 21 Sai lệch bám khi dùng đa mô hình,mô hình thuận và mô hình nghịch - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 3. 21 Sai lệch bám khi dùng đa mô hình,mô hình thuận và mô hình nghịch (Trang 99)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Phương pháp tính tốn tín hiệu điều khiển tối ưu trong mỗi chu kỳ dự báo Giải thuật di truyền (Genetic Algorithms) để giải quyết bài toán tối ưu trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO THÍCH NGHI MỜ CHO HỆ ĐA CẤU TRÚC Nguyên tắc điều khiển đối tượng đa cấu trúc biểu diễn qua đa mơ hình

Xây dựng giải thuật điều khiển

AFMP C1 AFMPC 2 ĐC DC

Đánh giá kết quả mô phỏng điều khiển động cơ điện bằng phương pháp đa mơ hình, đa bộ điều khiển. DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1.Trần Quang Tuấn, Phan Xuân Minh (2006) điều khiển thích nghi bền vững cho lớp

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w