Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Synthesis of neural network controller with a reference model

Tytuł:
Synthesis of neural network controller with a reference model
Synteza regulatora neuronowego z modelem referencyjnym
Autorzy:
Nawrocka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/368848.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
sterowanie predykcyjne
obiekt nieliniowy
model referencyjny
predictive control
non-linear object
reference model
Źródło:
Mechanics and Control; 2010, 29, 1; 26-31
2083-6759
2300-7079
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In the article there has been presented a structure of a control system with a neural network controller basing on a reference model. In the first part of the article there is a short overview of neural control models. In the following part, an identification of a non-linear object, which was a hydrostatic transmission, was conducted with the help of artificial neural networks; next, different identification structures of artificial neural networks were tested. The last stage covered a synthesis of a neural controller with a reference model and conducting simulation tests of the suggested structures in the system of the control with a non-linear object.

W artykule została przedstawiona struktura układu regulacji z neuronowym regulatorem bazującym na modelu referencyjnym. W pierwszej części znajduje się przegląd neuronowych modeli sterowania. W kolejnej części przedstawiono przeprowadzoną identyfikację za pomocą sztucznych sieci neuronowych nieliniowego obiektu, którym była przekładnia hydrostatyczna. Właściwości przekładni hydrostatycznej sprawiają, że jest ona obiektem wrażliwym na różnego rodzaju zakłócenia, które utrudniają sterowanie jej pracą. Ze względu na właściwości obiektu regulacji, tzn. nieliniowość i niestacjonarność, zastosowanie klasycznych regulatorów nie jest zadowalające. Z tego względu podjęto próbę wykorzystania zaawansowanych technologii do sterowania. Zbadano różne struktury identyfikacyjne sztucznych sieci neuronowych. Ostatni etap prac obejmował syntezę regulatora neuronowego z modelem referencyjnym oraz przeprowadzenie badań symulacyjnych zaproponowanych struktur w układzie regulacji z obiektem nieliniowym.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies