CHƢƠNG II I : THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG NÂNG TỪ
4.1. Ứng dụng mạng nơron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ
Để nhận dạng được đối tượng bằng mạng nơ-ron chúng ta cần có một tập mẫu để huấn luyện mạng. Chúng tôi sử dụng hệ vi xử lý arduino 328 để kết nối giữa máy tính và hệ thống nâng từ. Card arduino này sẽ thu thập giá trị khoảng cách giữa thanh nam châm và nam châm điện , đồng thời phát tín hiệu điện áp đưa ra để điều khiển hệ thống nâng từ. Bộ dữ liệu mẫu sẽ được lưu lại trong một tệp dạng *.mat.
Chúng tôi sẽ phát một tín hiệu điện áp có độ dài 20 giây và chu kỳ lấy mẫu là 0,01 giâỵ
4.1. Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ thực thực
Để nhận dạng hệ thống nâng từ thực, chúng tôi chọn mạng nơ ron có cấu trúc như hình 4.4 với 6 nơ ron ở lớp thứ nhất. Quá trình huấn luyện mạng có 2 giai đoạn:
Giai đoạn thứ nhất huấn luyện vòng hở. Ở giai đoạn này mạng nơ ron sẽ bị cắt đường phản hồi từ đầu ra của mạng trở về lớp 1. Đầu vào thứ 2 của mạng lúc này sẽ là tín hiệu ra mẫụ
Giai đoạn thứ 2 sẽ huấn luyện mạng kín. Sau khi huấn luyện mạng hở sẽ nối đầu ra của mạng hở với đầu vào thứ 2 của mạng sẽ được mạng kín. Để huấn luyện mạng kín chúng tôi sẽ chia tập dữ liệu mẫu ban đầu (có độ dài là N mẫu) thành các chuỗi nhỏ, mỗi chuỗi có độ dài là C mẫụ Đầu tiên chúng tôi sẽ huấn luyện mạng với các chuỗi có độ dài là C = 4, nếu thành công sẽ tăng lên thành C = 5, cứ tiếp tục cho đến khi C = N.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
4.1.1. Huấn luyện mạng hở
Khi huấn luyện mạng hở thì cấu trúc mạng có dạng như hình 4.1
Hình 4.1: Cấu trúc mạng hở nhận dạng đối tượng
Sau khi huấn luyện mạng nơ-ron với số lớp 1 là n=6, ta thu được các kết quả như hình vẽ 4.2 và 4.3. Trong đó, Network Output, Target và Error lần lượt là đầu ra mạng hở, tín hiệu ra mẫu và sai số giữa đầu ra mạng và tín hiệu ra mẫụ MSE là sai lệch bình phương trung bình.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnụedụvn
4.1.2. Huấn luyện mạng kín
Sau khi huấn luyện mạng hở, chúng ta sẽ thu được các bộ trọng số của mạng hở. Các giá trị này được sử dụng như là các giá trị ban đầu cho mạng kín. Mạng kín có cấu trúc như hình 4.4.
Hình 4.4. Cấu trúc mạng kín nhận dạng đối tượng Sau khi huấn luyện mạng kín ta thu được các kết quả như sau: Sau khi huấn luyện mạng kín ta thu được các kết quả như sau:
Hình 4.5. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số.
Hình 4.6. MSE của mạng kín.
4.1.3. Nhận xét
- Sau khi huấn luyện mạng nơ-ron ta nhận thấy đầu ra của mạng nơ-ron bám theo đầu ra của tín hiệu mẫụ
- Chúng tôi sẽ sử dụng mạng nơ-ron này để huấn luyện mạng nơ-ron cho bộ điều khiển ở phần saụ