Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "learning controller" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Simulation-based design of monotonically convergent iterative learning control for nonlinear systems
    Autorzy:
    Delchev, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/229340.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    simulation-based design
    iterative learning control
    nonlinear dynamic systems
    learning controller
    feedback controller
    Opis:
    This paper deals with a simulation-based design of model-based iterative learning control (ILC) for multi-input, multi-output nonlinear time-varying systems. The main problem of the implementation of the nonlinear ILC in practice is possible inadmissible transient growth of the tracking error due to a non-monotonic convergence of the learning process. A model-based nonlinear closed-loop iterative learning control for robot manipulators is synthesized and its tuning depends on only four positive gains of both controllers - the feedback one and the learning one. A simulation-based approach for tuning the learning and feedback controllers is proposed to achieve fast and monotonic convergence of the presented ILC. In the case of excessive growth of transient errors this approach is the only way for learning gains tuning by using classical engineering techniques for practical online tuning of feedback gains.
    Źródło:
    Archives of Control Sciences; 2012, 22, 4; 467-480
    1230-2384
    Pojawia się w:
    Archives of Control Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Uczenie ze wzmocnieniem regulatora Takagi-Sugeno metodą elementów ASE/ACE
    Reinforcement learning with use of neuronlike elements ASE/ACE of Takagi-Sugeno controller
    Autorzy:
    Zajdel, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156302.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    regulator rozmyty
    uczenie ze wzmocnieniem
    wahadło odwrócone
    fuzzy controller
    reinforcement learning
    inverted pendulum
    Opis:
    W artykule opisano zastosowanie algorytmu uczenia ze wzmocnieniem metodą elementów ASE/ACE do uczenia następników reguł regulatora rozmytego Takagi-Sugeno. Poprawność proponowanych rozwiązań zweryfikowano symulacyjnie w sterowaniu układem wahadło odwrócone - wózek. Przeprowadzono również eksperymenty porównawcze z klasyczną siecią elementów ASE/ACE. Pokazano zalety i wady rozwiązania klasycznego i rozmytego.
    The adaptation of reinforcement learning algorithm with the use of ASE/ACE elements for rule consequence learning of the Takagi-Sugeno fuzzy logic controller is proposed. The solution is applied to control of the cart-pole system and tested by computer simulations. The original neuronlike elements ASE/ACE are simulated as well. Advantages and disadvantages of the both approaches (fuzzy and classical) are demonstrated.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 1, 1; 47-49
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stabilny uczący się regulator rozmyty z modelem odniesienia dla obiektów z opóźnieniem
    Stable fuzzy logic learning controller with reference model for plants with delay
    Autorzy:
    Wiktorowicz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155087.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    regulator rozmyty
    uczenie
    stabilność
    twierdzenie koła
    opóźnienie
    fuzzy controller
    learning
    stability
    circle criterion
    delay
    Opis:
    W artykule zaproponowano metodę, zwaną uczeniem on-line w sektorze, która gwarantuje stabilność układu z uczącym się regulatorem rozmytym z modelem odniesienia FMRLC. Układ składa się z liniowego obiektu z opóźnieniem, regulatora rozmytego, modelu odniesienia i mechanizmu uczenia. Mechanizm uczenia modyfikuje reguły regulatora w taki sposób, aby odpowiedź układu zamkniętego była zbliżona do odpowiedzi modelu odniesienia. W artykule opracowano procedurę bezpiecznego projektowania układu wykorzystując częstotliwościowe kryteria stabilności. Dokonano ponadto uproszczenia regulatora FMRLC w celu zredukowania liczby jego parametrów. Zaproponowaną metodę zilustrowano przykładem projektowania układu z niestabilnym członem liniowym.
    The paper presents a method, called on-line learning in sector, that guaranties stability of a control system with fuzzy model reference learning controller (FMRLC) [5]. The system (Fig. 1) consists of a plant with delay time (Eq. (1), the fuzzy logic controller (Eq. (8)), a reference model and a learning mechanism. The learning mechanism, described in Section 6, changes rules of the fuzzy controller so that the closed loop system behaves like the reference model. In the paper a design procedure that utilises frequency domain methods i.e. the Nyquist criterion and the so-called circle criterion is proposed. It is assumed that the function of the fuzzy controller is a nonlinearity described by a sector condition (Eqs. (2) and (3)). The condition means that the function lies between two lines passing the origin [10]. In the proposed method the function of the fuzzy controller is verified during on-line learning so it always stays within the allowed sector. Furthermore, the more effective Takagi-Sugeno controller instead of a Mamdani controller is used and a simplified way to calculate learning signal is proposed (Eq. (11)). The presented method is illustrated by an example of the design of a control system containing a non-stable plant with time delay.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 576-580
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Design of an optimal fuzzy controller of an under-actuated manipulator based on teaching-learning-based optimization
    Autorzy:
    Mahmoodabadi, Mohammad Javad
    Yazdizadeh-Baghini, Amineh
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/386516.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    optimal controller
    fuzzy control
    teaching-learning-based optimization
    underactuated system
    2R planar horizontal manipulator
    Opis:
    In this paper, an optimal fuzzy controller based on the Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm has been presented for the stabilization of a two-link planar horizontal under-actuated manipulator with two revolute (2R) joints. For the considered fuzzy control method, a singleton fuzzifier, a centre average defuzzifier and a product inference engine have been used. The TLBO algorithm has been implemented for searching the optimum parameters of the fuzzy controller with consideration of time integral of the absolute error of the state variables as the objective function. The proposed control method has been utilized for the 2R under-actuated manipulator with the second passive joint wherein the model moves in the horizontal plane and friction forces have been considered. Simulation results of the offered control method have been illustrated for the stabilization of the considered robot system. Moreover, for different initial conditions, the effectiveness and the robustness of the mentioned strategy have been challenged.
    Źródło:
    Acta Mechanica et Automatica; 2019, 13, 3; 166-172
    1898-4088
    2300-5319
    Pojawia się w:
    Acta Mechanica et Automatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Consideration of Individual Learning Styles in the Process of Professional Training of Future Air Traffic Controllers
    Autorzy:
    Kolotusha, Volodymyr
    Kharchenko, Volodymyr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/504612.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu
    Tematy:
    Green air traffic controller
    air traffic service
    training
    individual learning styles
    activist
    theorist
    pragmatist
    reflector
    instructor
    Opis:
    The approaches for improvement of the future air traffic controllers training efficiency according to their individual learning styles are considered. It is purposeful to use the P. Honey & A. Mumford’s criteria-based test for distribution of students into four basic learning styles. The role of air traffic controller-instructor in process of rating the training is considered.
    Źródło:
    Logistics and Transport; 2016, 30, 2; 81-86
    1734-2015
    Pojawia się w:
    Logistics and Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparative study of learning methods for artificial neural network
    Badania porównawcze metod uczenia sieci neuronowej
    Autorzy:
    Tiliouine, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153863.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    metody uczenia
    sieć neuronowa
    neuronowy regulator napięcia
    learning methods
    artificial neural network (ANN)
    neural voltage controller
    Opis:
    The paper presents a comparative study of various learning methods for artificial neural network. The methods are: the backpropagation BP, the recursive least squares RLS, the Zangwill's method ZGW and the method based on evolutionary algorithm EA. The study consists of evaluating the learning effectiveness of these methods and selecting the most efficient one to be used in the designing of an adaptive neural voltage controller for a synchronous generator.
    W artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 4, 4; 117-121
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowy regulator prędkości obrotowej odporny na zmiany bezwładności
    A neural speed controller robust to inertia changes
    Autorzy:
    Jakubowski, M.
    Nowakowski, K.
    Zawirski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157600.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    regulator neuronowy
    sterowanie neuronowe
    sztuczna inteligencja
    uczenie maszynowe
    PID
    neural controller
    neural controlling
    artificial intelligence
    machine learning
    Opis:
    W ramach niniejszej pracy zaprezentowany został neuronowy regulator prędkości obrotowej odporny na zmiany bezwładności. Celem pracy było opracowanie struktury regulatora oraz dobór optymalnego algorytmu uczenia. Stworzony regulator sterował pracą silnika prądu stałego. Metodologia prowadzonych badań zakładała zbadanie działania układu w szerokim zakresie zmian momentu obciążenia oraz bezwładności. Projektowanie przeprowadzono w taki sposób, aby badany układ napędowy wykazywały dobre właściwości regulacyjne w szerokim zakresie zmiany bezwładności obciążenia. Proces syntezy regulatora został szczegółowo opisany w ramach niniejszej pracy. Analizie poddano szereg badań symulacyjnych, w ramach których rozpatrywano wybrane wskaźniki jakości dla różnych wartości bezwładności oraz momentu obciążenia. Dokonano także analizy porównawczej badanego regulatora neuronowego z optymalnie nastrojonym klasycznym regulatorem PID. Uzyskane wyniki symulacyjne zostały przeniesione na grunt implementacji fizycznego obiektu sterowania.
    This paper presents a neural network speed controller that is robust to inertia changes. The main object of this study was to establish the structure of the controller and to create an optimal learning algorithm. Within the project, the created controller steered the operation of a DC motor. The methodology of the research involved studying the effects of the system over a wide range of load torque and inertia changes. The project was carried out in a such way that good regulatory properties over a wide range of inertia changes were performed for the drive systems. The synthesis of the controller is described in details in this paper. The analysis of series simulation studies including selected quality indicators for different values of inertia and different load torque is conducted. Moreover, the comparative analysis of the neural control and the optimally tuned classical PID controller is performed. The obtained simulation results were used for implementation of a physical control object.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 10, 10; 840-844
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Three-dimensional path-following control of an autonomous underwater vehicle based on deep reinforcement learning
    Autorzy:
    Liang, Zhenyu
    Qu, Xingru
    Zhang, Zhao
    Chen, Cong
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/32898215.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    autonomous underwater vehicle (AUV)
    three-dimensional path following
    deep reinforcement learning-based control
    lineof-sight guidance
    controller chattering
    Opis:
    In this article, a deep reinforcement learning based three-dimensional path following control approach is proposed for an underactuated autonomous underwater vehicle (AUV). To be specific, kinematic control laws are employed by using the three-dimensional line-of-sight guidance and dynamic control laws are employed by using the twin delayed deep deterministic policy gradient algorithm (TD3), contributing to the surge velocity, pitch angle and heading angle control of an underactuated AUV. In order to solve the chattering of controllers, the action filter and the punishment function are built respectively, which can make control signals stable. Simulations are carried out to evaluate the performance of the proposed control approach. And results show that the AUV can complete the control mission successfully.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2022, 4; 36-44
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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