Đỏnh giỏ kết quả thực nghiệm

Một phần của tài liệu Tài liệu LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON ppt (Trang 91 - 93)

11 21 31 12 22 32 13 23 33 21 Hỡnh 3.15 mụ tả sự phõn tớch hệ thống điều khiển.

4.5 Đỏnh giỏ kết quả thực nghiệm

Động cơ 1 chiều được sử dụng dựng nguồn 24 V, cú gắn encoder với độ

phõn dải là 200 xung/vũng. Tớn hiệu điều khiển là tớn hiệu mức. Ban đầu mức điều khiển là 1000 vũng/phỳt, sau đú giảm mức điều khiển xuống 800 vũng/phỳt và lại quay lại với tốc độ là 1000 vũng/phỳt. Cụng thức tớnh tốc độđộng cơ theo số xung

đo được từ encoder là: 60 *1000 * 7.5 800 *10 n v= = n (vũng/phỳt) Kết quảđiều khiển: Hỡnh 4.25: Kết quả thử nghiệm với động cơđiện một chiều

Nhận xột: Ở mức 1000 vũng/phỳt, động cơđạt được xỏc lập ở giỏ trị này với sai số

trờn dưới 1.5%, khi giỏ trị đặt là thấp thỡ sai số lớn hơn. Do độ phõn giải encoder của động cơ thấp

91

Chương 5: KT LUN

Quỏ quỏ trỡnh nghiờn cứu lý thuyết về mạng nơron, thấy được nhiều ưu

điểm nờn chỳng em đó sử dụng mạng nơron để ứng dụng vào trong điều khiển. Sau khi tiến hành mụ phỏng với nhiều đối tượng, quỏn tớnh bậc 2, đối tượng cú thành phần tớch phõn, khụng ổn định và đối tượng phi tuyến chỳng em đó quyết định sử

dụng động cơ một chiều làm đối tượng thử nghiệm cho bộđiều khiển.

Qua quỏ trỡnh nghiờn cứu và kiểm chứng bằng thực tế với động cơđiện một chiều. Em thấy kết quả khỏ tốt, với bộ vi xử lý 8 bit sau một khoảng thời gian học khoảng 2 tiếng thời gian xỏc lập giảm xuống khoảng 1,5s, khụng cú độ quỏ điều chỉnh, khả năng tự chỉnh định khi cú tải, nhiễu tải nhưng sự thớch ứng là hơi chậm do tốc độ phản hồi đầu ra vỡ vậy mà mà cú trễ trong qua trỡnh chỉnh định tham số

của mạng. Với việc sử dụng bộ vi xử lý 8 bit như hiện nay vẫn cũn một số hạn chế

về mặt tốc độ, thời gian tớnh toỏn cỏc thụng số của mạng là van cũn chậm và quỏ

trỡnh học cũn dài.

Hướng phỏt triển sắp tới của chỳng em là sẽ ứng dụng trờn một vi xử lý cú tốc độ cao hơn để cú thể tăng tốc độ tớnh toỏn của mạng cũng nhưỏp dụng cho đối tượng lớn hơn nhưđộng cơ xoay chiều 3 fa

Ứng dụng mạng nơron trong điều khiển là khỏ mới mẻ vỡ vậy em mong muốn mạng nơron cú thể được ứng dụng rộng rói hơn ở Việt Nam đặc biệt là trong lĩnh vực điều khiển.

92

Tài liu tham kho

[1] Phan Xuõn Minh và Nguyễn Doón Phước, “Lý thuyết điều khiển mờ”, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2004.

[2] Phạm Cụng Ngụ, “Lý thuyết điều khiển tự động”, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật , 2001.

[3] Ngụ Diờn Tập, “Kỹ thuật vi điều khiển với AVR”, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2003.

[4] R. D. Brandt, F. Lin, “Adaptive Interaction and Its Application to Neural Networks”, Elsevier, Information Science 121, pp 201-215 1999.

[5] F. Lin, R. D. Brandt, G. Saikalis, “Self-Tuning of PID Controllers by Adaptive Interaction”, IEEE control society, 2000 American Control Conference, Chicago, 2000.

[6] Madan M.Gupta, Liang Jin and Noriyasu Homma, “Static and Dynamic Neural Networks: From Fundamentals to Advanced Theory”, John Wiley & Sons, 2003.

[7] Nikola K.Kasabov, “Foundation of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering”, A Bradford Book, The MIT Press,1998.

[8] Atmega128, Datasheet.

Một phần của tài liệu Tài liệu LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON ppt (Trang 91 - 93)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(93 trang)