1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

(LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

83 10 0
(LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

... hình mạng nơron nhận dạng điều khiển 48 2.2 Kết luận chương 82 CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG ĐIỀU KHIỂN 52 3.1 Ứng dụng mạng neural vào điều khiển. .. VỀ MƠ HÌNH MẠNG NƠRON 10 1.1 Giới thiệu mạng nơron nhân tạo 11 1.1.1 Mạng nơron nhân tạo gì? 11 1.1.2 Lịch sử phát triển mạng nơron 11 1.1.3 So sánh mạng nơron với... nghiên cứu xây dựng ứng dụng mạng nơron điều khiển thích nghi, điều khiển dự đoán điều khiển phản hồi (đã mô thành công số kết thực tế) Tôi xin cam đoan nội dung luận văn hồn tồn trung thực,

Ngày đăng: 15/05/2022, 14:48

Xem thêm: (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình ảnh liên quan

9 Dendrites Nhánh vào hình cây - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

9.

Dendrites Nhánh vào hình cây Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 1.2: Nơron nhân tạo - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 1.2.

Nơron nhân tạo Xem tại trang 16 của tài liệu.
Bảng 1: Một số hàm truyền thông dụng - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Bảng 1.

Một số hàm truyền thông dụng Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 2.4: Nhậndạng theo phương pháp gradient Thuật toán nhận dạng Gradient như sau: - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 2.4.

Nhậndạng theo phương pháp gradient Thuật toán nhận dạng Gradient như sau: Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 2.6: Mô hình dạng 2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 2.6.

Mô hình dạng 2 Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 2.5: Mô hình dạng 1 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 2.5.

Mô hình dạng 1 Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 2.8: Mô hình dạng 4 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 2.8.

Mô hình dạng 4 Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 2.7: Mô hình dạng 3 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 2.7.

Mô hình dạng 3 Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 3.9: Cấu trúc một mạng nơron - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.9.

Cấu trúc một mạng nơron Xem tại trang 62 của tài liệu.
Sử dụng mô hình NARMA-L2, bạn có thể có được bộ điềukhiển - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

d.

ụng mô hình NARMA-L2, bạn có thể có được bộ điềukhiển Xem tại trang 62 của tài liệu.
Hình 3.13: Các Simulink biên soạn với các mô hình - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.13.

Các Simulink biên soạn với các mô hình Xem tại trang 65 của tài liệu.
Hình 3.15: Đồ thị vị trí mẫu và vị trí sau khi đã điềukhiển - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.15.

Đồ thị vị trí mẫu và vị trí sau khi đã điềukhiển Xem tại trang 66 của tài liệu.
Hình 3.17: Sơ đồ mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp điềukhiển thích nghi vị trí - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.17.

Sơ đồ mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp điềukhiển thích nghi vị trí Xem tại trang 67 của tài liệu.
Hình 2.16: Sơ đồ khối mô tả động cơ điện một chiều - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 2.16.

Sơ đồ khối mô tả động cơ điện một chiều Xem tại trang 67 của tài liệu.
Hình 3.18: Bảng điềukhiển nhậndạng tín hiệu vị trí động cơ một chiều NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.18.

Bảng điềukhiển nhậndạng tín hiệu vị trí động cơ một chiều NARMA-L2 Xem tại trang 68 của tài liệu.
Hình 3.20: Xuất dữ liệu làm việc - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.20.

Xuất dữ liệu làm việc Xem tại trang 69 của tài liệu.
Hình 3.21: Nhập dữ liệu vào bộ điềukhiển - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.21.

Nhập dữ liệu vào bộ điềukhiển Xem tại trang 69 của tài liệu.
Hình 3.23: Dữ liệu huấn luyện cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.23.

Dữ liệu huấn luyện cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 Xem tại trang 70 của tài liệu.
Hình 3.22: Huấn luyện đối tượng với dư liệu đã nhập vào - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.22.

Huấn luyện đối tượng với dư liệu đã nhập vào Xem tại trang 70 của tài liệu.
Hình 3.24: Dữ liệu xác nhận cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.24.

Dữ liệu xác nhận cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 Xem tại trang 71 của tài liệu.
Hình 3.27: Đồ thị điện áp điềukhiển - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.27.

Đồ thị điện áp điềukhiển Xem tại trang 72 của tài liệu.
Hình 3.29: Sơ đồ khối mô tả động cơ điện một chiều khi có R, MC thayđổi - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.29.

Sơ đồ khối mô tả động cơ điện một chiều khi có R, MC thayđổi Xem tại trang 74 của tài liệu.
Hình 3.31: Bảng điềukhiển nhậndạng tín hiệu vị trí động cơ một chiều NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.31.

Bảng điềukhiển nhậndạng tín hiệu vị trí động cơ một chiều NARMA-L2 Xem tại trang 75 của tài liệu.
Hình 3.30: Dữ liệu vàora của tín hiệu vị trí động cơ một chiều - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.30.

Dữ liệu vàora của tín hiệu vị trí động cơ một chiều Xem tại trang 75 của tài liệu.
Hình 3.33: Dữ liệu huấn luyện cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.33.

Dữ liệu huấn luyện cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 Xem tại trang 76 của tài liệu.
Hình 3.35: Dữ liệu kiểm tra cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.35.

Dữ liệu kiểm tra cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 Xem tại trang 77 của tài liệu.
Hình 3.34: Dữ liệu xác nhận cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.34.

Dữ liệu xác nhận cho bộ điềukhiển NN NARMA-L2 Xem tại trang 77 của tài liệu.
Hình 3.38: Đồ thị mômen tải MC (Nm) - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.38.

Đồ thị mômen tải MC (Nm) Xem tại trang 78 của tài liệu.
Hình 3.37: Đồ thị điện trở R - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.37.

Đồ thị điện trở R Xem tại trang 78 của tài liệu.
Hình 3.39: Đồ thị vị trí mẫu qd (nét mảnh) và vị trí sau khi đã điềukhiển q (nét đậm) - (LUẬN văn THẠC sĩ) CÁCPHƯƠNG PHÁPỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG điều KHIỂN

Hình 3.39.

Đồ thị vị trí mẫu qd (nét mảnh) và vị trí sau khi đã điềukhiển q (nét đậm) Xem tại trang 79 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Trích đoạn

Ứng dụng mạng neural vào điềukhiển dự đoán

Ứng dụng mạng nơron dự đoán vào hệ thống Magnetic Levitation

Ứng dụng mạng nơron vào điềukhiển thích nghi [1]

Xác định các Model NARMA-L2 [2]

Sử dụng các khối điềukhiển NARMA-L2 [2]

Kết quả thực nghiệm trên MATLAB [3]

Phảnhồi tuyến tính của hệ thống phi tuyến dùng mạng nơron

Kết luận chương 3

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan