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 "sterowanie neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 29
Tytuł:
Sterowanie energoelektronicznym źródłem prądu z zastosowaniem sieci neuronowych
Control of power electronics current source with application of neural network
Autorzy:
Porada, R.
Lis, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/377886.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
energoelektroniczne źródło prądu
sterowanie neuronowe
sieć neuronowa
sterowanie źródła prądu
Opis:
W pracy przedyskutowano możliwość realizacji szerokopasmowego energoelektronicznego źródła napięcia sterowanego z sterownikiem neuronowym. Ogólnie scharakteryzowano zasadę sterowania neuronowego i sposób jego realizacji. Zamieszczono wybrane wyniki badań symulacyjnych dla różnych sygnałów zadanych.
In the paper are discusse possibility of realization of a broadband power electronic current source with neural controller. Basic quantities describing the working system are discussed. Selected simulation results of the system for different reference signals are also included.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2013, 76; 63-70
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sterowanie neuronowe robotem równoległym - projekt i implementacja
Neural control of a parallel robot - design and implementation
Autorzy:
Petko, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156675.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
implementacja
projektowanie
sterowanie neuronowe robotem równoległym
neural control of parallel robot
implementation
project
Opis:
W artykule przedstawiono projekt i implementację sterownika neuronowe-go równoległego robota o trzech stopniach swobody, przeznaczonego do frezowania. Sterownik jest oparty na neuronowym modelu odwrotnej dynamiki manipulatora uczonego na danych zebranych przy zastosowaniu stabilizującego sterownika wykorzystującego strukturalny model anali-tyczny manipulatora. Po zrealizowaniu wirtualnego i szybkiego prototy-powania sterownik został zaimplementowany w układzie FPGA z wpro-gramowanym mikroprocesorem. Współbieżna implementacja sprzętowo-programowa umożliwiła badanie możliwych realizacji algorytmu.
The paper presents design and implementation of neural controller for 3-DOF parallel robot for milling. The controller is based on neural model of the inverse dynamics of the manipulator, trained on data collected with the use of a computed torque stabilizing controller. After successful virtual and fast prototyping, the controller was implemented in a FPGA with a soft-processor. Hardware-Software Co-design allowed for exploration of possible control algorithm realisations.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2006, R. 52, nr 5, 5; 31-34
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamic external force feedback loop control of a robot manipulator using a neural compensator - Application to the trajectory following in an unknown environment
Autorzy:
Ferguene, F.
Toumi, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907867.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie położeniem
sterowanie siłowe
struktura zewnętrzna
sterowanie neuronowe
manipulator robota
force/position control
external structure
neural control
robot manipulator
Opis:
Force/position control strategies provide an effective framework to deal with tasks involving interaction with the environment. One of these strategies proposed in the literature is external force feedback loop control. It fully employs the available sensor measurements by operating the control action in a full dimensional space without using selection matrices. The performance of this control strategy is affected by uncertainties in both the robot dynamic model and environment stiffness. The purpose of this paper is to improve controller robustness by applying a neural network technique in order to compensate the effect of uncertainties in the robot model. We show that this control strategy is robust with respect to payload uncertainties, position and environment stiffness, and dry and viscous friction. Simulation results for a three degrees-of-freedom manipulator and various types of environments and trajectories show the effectiveness of the suggested approach compared with classical external force feedback loop structures.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 1; 113-126
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design of a multivariable neural controller for control of a nonlinear MIMO plant
Autorzy:
Bańka, S.
Dworak, P.
Jaroszewski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330790.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
MIMO multivariable control system
nonlinear system
neural control
wielowymiarowy układ sterowania
układ nieliniowy
sterowanie neuronowe
Opis:
The paper presents the training problem of a set of neural nets to obtain a (gain-scheduling, adaptive) multivariable neural controller for control of a nonlinear MIMO dynamic process represented by a mathematical model of Low-Frequency (LF) motions of a drillship over the drilling point at the sea bottom. The designed neural controller contains a set of neural nets that determine values of its parameters chosen on the basis of two measured auxiliary signals. These are the ship’s current forward speed measured with respect to water and the systematically calculated difference between the course angle and the sea current (yaw angle). Four different methods for synthesis of multivariable modal controllers are used to obtain source data for training the neural controller with parameters reproduced by neural networks. Neural networks are designed on the basis of 3650 modal controllers obtained with the use of the pole placement technique after having linearized the model of LF motions made by the vessel at its nominal operating points in steady states that are dependent on the specified yaw angle and the sea current velocity. The final part of the paper includes simulation results of system operation with a neural controller along with conclusions and final remarks.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 2; 357-369
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sterowanie neuronowe procesem przemiału cementu. Cz.1. Identyfikacja układu przemiałowego na przykładzie młyna pracującego w układzie zamkniętym z separatorem powietrznym
Neurocontrol with process of the grinding of cement. Part 1. Identification of milling system on example of mill working in closed cycle with air separator
Autorzy:
Bursy, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/392474.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Ceramiki i Materiałów Budowlanych
Tematy:
produkcja cementu
proces mielenia
młyn kulowy
sterowanie procesem
sterowanie neuronowe
cement manufacturing
grinding process
ball mill
process control
neurocontrol
Opis:
Wysoka energochłonność procesów przemiałowych zmusza do poszukiwania nowych rozwiązań układów służących do przemiału surowców mineralnych. Złożoność procesów zachodzących podczas przemiału (nieliniowość, opóźnienie, niestacjonarność obiektu – jakim jest młyn kulowy), determinuje stosowanie nowych narzędzi służących do realizacji układów sterowania takimi obiektami. W artykule podjęto próby zastosowania do rozwiązania tego zadania metod opartych na teorii sztucznych sieci neuronowych. W części 2 przedstawiona zostanie synteza neuroregulatora. Artykuł jest podsumowaniem rozprawy doktorskiej autora.
High energy consumption of grinding processes forces to search for new solutions required for grinding mineral raw materials. Complexity of grinding processes such as nonlinearity, delay, instability of ball mill requires application of new tools to control these objects. In the report was carried out study of implementation of methods based on theory of artificial neuron grid. In part 1 was introduced procedure of grinding system identification based on example of cement dry mill operating in closed system with air separator. In part 2 will be introduced synthesis of neurocontroller. The presentation is a summary of doctor’s thesis carried out by author.
Źródło:
Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych; 2009, R. 2, nr 3, 3; 115-130
1899-3230
Pojawia się w:
Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych
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:
Sterowanie neuronowe procesem przemiału cementu. Cz.2. Synteza regulatora neuronowego
Neurocontrol with process of the grinding of cement. Part 2. Synthesis of neurocontroller
Autorzy:
Bursy, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/392418.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Ceramiki i Materiałów Budowlanych
Tematy:
produkcja cementu
proces przemiału
młyn kulowy
sterowanie neuronowe
analiza symulacyjna
cement manufacturing
cement grinding process
ball mill
neurocontrol
simulation analysis
Opis:
Wysoka energochłonność procesów przemiałowych zmusza do poszukiwania nowych rozwiązań układów służących do przemiału surowców mineralnych. Złożoność procesów zachodzących podczas przemiału, determinuje stosowanie nowych narzędzi w układach sterowania takimi obiektami. W artykule podjęto próby zastosowania do rozwiązania tego zadania metod opartych na teorii sztucznych sieci neuronowych. W części pierwszej przedstawiono identyfikację procesu przemiałowego. W niniejszej (części 2) przedstawiono syntezę regulatora neuronowego oraz badania symulacyjne pracy regulatora bazującego na sztucznych sieciach neuronowych. Prezentowane opracowanie jest podsumowaniem rozprawy doktorskiej autora obronionej na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej.
High energy consumption of grinding processes forces to search for new solutions required for grinding mineral of raw materials. Complexity of grinding processes requires application of new tools to control these objects. In the report was carried out study of implementation of methods based on theory of artificial neuron grid. In part 1 was introduced identification of grinding process system. In this part was introduced synthesis of neurocontroller and simulation research of controller operation based on artificial neuron grid. The presentation is an author's summary of doctor's thesis carried out on Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Computer Science of The Opole University of Technology.
Źródło:
Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych; 2009, R. 2, nr 4, 4; 123-135
1899-3230
Pojawia się w:
Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie regulatorów neuronowego i rozmytego do sterowania poziomem wody w układzie kaskadowym dwóch zbiorników
Use of neural and fuzzy controllers to control water level in two-tank cascade system
Autorzy:
Tomera, M.
Kasprowicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/223272.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
sterowanie rozmyte
sterowanie neuronowe
radialne funkcje bazowe
układ kaskadowy dwóch zbiorników
mikrokontroler sygnałowy
fuzzy control
neural control
radial base functions
two-tank cascade system
digital signal processor
Opis:
W artykule przedstawione zostały regulatory zbudowane w oparciu o metody sztucznej inteligencji. Klasyczny regulator PID zastosowany do sterowania poziomem wody w układzie kaskadowym dwóch zbiorników zastąpiony został regulatorami rozmytym i neuronowym. Struktura regulatora rozmytego działającego w oparciu o logikę rozmytą wzorowana była na klasycznym liniowym regulatorze PID. Regulator neuronowy jest równoważnikiem regulatora rozmytego zbudowanym w oparciu o sztuczną sieć neuronową o radialnych funkcjach bazowych (RBF). Wstępne badania układów sterowania z rozważanymi regulatorami wykonane zostały w środowisku obliczeniowym MATLAB/Simulink z użyciem modeli symulacyjnych. Badania docelowe przeprowadzone były w układzie fizycznym, w którym algorytmy sterowania zaprogramowane zostały w mikrokontrolerze sygnałowym TMS320F28335, wykorzystanym do automatycznego sterowania poziomem wody w dolnym zbiorniku. Przy porównaniu uzyskanych wyników pod uwagę wzięty został również klasyczny regulator liniowy PID.
This paper presents controllers built according to the methods of artificial intelligence. The classic PID controller used to control the level of water in a cascade of two tanks was replaced with regulators: fuzzy and neural. The structure of fuzzy controller acting on the fuzzy logic was base on a classical linear PID controller. A neural controller is equivalent to a fuzzy controller based on artificial neural network having radial base functions (RBF). Preliminary testing of control systems with the controllers considered were made in computing simulation MATLAB/Simulink. The final investigations were conducted in the target physical system in which the control algorithms were programmed in the signal processor TMS320F28335, used for automatic control of the water level in the lower tank. In comparing the results obtained the classic linear PID controller was considered.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2012, R. 53 nr 3 (190), 3 (190); 123-138
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w doborze funkcji napędowych żurawi na podatnym podłożu
Application of the neural network in control of a flexibly supported crane
Autorzy:
Urbaś, A.
Szczotka, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386340.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci neuronowe
żuraw
sterowanie
neural networks
crane
control
Opis:
W artykule przedstawiono model dynamiczny układu żurawia chwytakowego posadowionego podatnie. Model posłużył do wykonania optymalizacji dynamicznej celem doboru funkcji napędowych ruchu obrotu i wysięgu zapewniających ruch ładunku po zadanej trajektorii (okręgu) oraz stabilizację ładunku po zatrzymaniu, mimo podatności podparcia. Ze względu na długi czas obliczeń optymalizacyjnych, model jest mało przydatny do sterowania układem w czasie rzeczywistym. Zastosowano zatem metodologię sztucznych sieci neuronowych, które generują odpowiedź dla układu sterowania w czasie znacznie krótszym.
The paper presents the application of the neural network to real-time control of drive characteristics. The mathematical model of the crane, which is flexibly supported, is considered. The problem of finding an optimal drive function can be solved by mean of the classic optimisation methods. However, due to long calculation time, this approach can not be applied in the crane control tasks in practice. Utilising the advantage of neural networks (fast response, ability to generalisation), we are able to obtain the courses of drive functions in the real-time. A well trained network can be then used also for other inputs, than those used during the training task. Some example of simulations have been presented in the article.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2010, 4, 1; 101-107
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sieci neuronowej do sterowania pracą wciągarki
Application of neural network to define winch drive function
Autorzy:
Falat, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/387180.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sterowanie
maszyna
sieci neuronowe
control
machine
neural networks
Opis:
Często spotykanym zadaniem stawianym przed żurawiami typu offshore jest utrzymanie ładunku na zadanej głębokości pomimo ruchów bazy żurawia wywołanych falowaniem morza. W niniejszym artykule przedstawiono zastosowa- nie sieci neuronowej do wyznaczania funkcji napędowej wciągarki zapewniającej stabilizację pionową ładunku. Analizy przeprowadzono dla żurawia typu A-rama. Opracowano jego model matematyczny, przy czym korzystając z wcześniejszych doświadczeń autora, przyjęto, że jedynym elementem podatnym w układzie jest lina. W poprzednich pracach autor proponował użycie metod optymalizacji do wyznaczenia poszukiwanej funkcji napędowej. Optymalizacja dynamiczna jest jednak na tyle czasochłonna obliczeniowo, że jej zastosowanie w czasie rzeczywistym nie jest możliwe. Stąd podjęto próbę wykorzystania do rozwiązania tego problemu sieci neuronowej. Optymalizację zastosowano natomiast do przygotowania odpowiedniego zbioru uczącego dla sieci neuronowej.
The paper presents the application of the neural network to controlling of the drive function of a sea crane winch. The function ensures the load stabilization on a proper depth. The base ship movements, caused by the sea waves, are taken into consideration. The author applied the neural network and the object oriented programming techniques which have been used to crate own software applications.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2010, 4, 2; 43-48
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza możliwości zastosowania sieci neuronowych do sterowania lotem rakiet
Autorzy:
Mróz, Maciej.
Jaworowicz, Marek.
Powiązania:
Biuletyn Wyższa Oficerska Szkoła Radiotechniczna, 1995, nr 2, s. 25-42
Data publikacji:
1995
Tematy:
Sieci neuronowe zastosowanie materiały konferencyjne
Rakiety sterowanie materiały konferencyjne
Opis:
Materiały VI Konferencji Naukowej "Sterowanie i regulacja w radiolokacji i obiektach latających".
Rys.; bibliogr.
Dostawca treści:
Bibliografia CBW
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie adaptacyjnej sieci falkowej do regulacji prędkości silnika prądu stałego
Application of the wavelet network to speed control of dc motor
Autorzy:
Derugo, P.
Szabat, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813762.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sieć falkowa
falki
sieci neuronowe
układy adaptacyjne
sterowanie napędem elektrycznym
Opis:
This paper presents the possibility of using Wavelet network as DC motor speed controller in a cascade control structure. For this purpose cascade control structure has been modeled in MATLAB Simulink package. Possible to achieve dynamic has been tested during simulations. Methods allowing structure to remain stable under high trajectory has been proposed.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2013, 69, 33; 111--119
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sieci neuronowej do sterowania kursem modelu zbiornikowca typu VLCC
Application of neural network to course control of VLCC tanker model
Autorzy:
Rak, A.
Morawski, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157641.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci neuronowe
sterowanie kurasem modelu zbiornikowca
neural networks
course control
tanker model
Opis:
Artykuł przedstawia wyniki prac nad zastosowaniem sieci neuronowych do sterowania kursem statku. Jako obiekt sterowania wybrano model zbiornikowca VLCC. W procesie uczenia sieci neuronowej wykorzystano dane zgromadzone podczas sterowania modelem przez sternika. Wyniki badań wskazują na to, iż sieć neuronowa jest w stanie sterować wybranym modelem statku w sposób zbliżony do sternika.
The paper presents results of application of neural network as a part of marine autopilot. The model of VLCC tanker was chosen as a control object. The controller network was trained using data measured during manual operation of the model. The experiment results show that the neural network is able to control chosen type of ship-model in a human-like manner.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 1, 1; 10-13
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do diagnostyki wirnika silnika indukcyjnego w układzie sterowania polowo-zorientowanego
Induction motor rotor faults detection based on neural networks in direct field oriented control structure
Autorzy:
Dybkowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1817821.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
DFOC
napęd elektryczny
sterowanie wektorowe
silnik indukcyjny
sieci neuronowe
uszkodzenia wirnika
detektor
Opis:
In the paper the influence of broken rotor bars to the properties of vector controlled induction motor drive system was checked. Characteristic frequency was shown. The rotor fault detector based on the neural network was described and tested in simulation. Proposed algorithm was applied in the Direct Field Oriented Control Structure of Induction Motor. Control structure was tested and checked during different drive operation. Simulation results were performed in Matlab Simulink software.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2014, 70, 34; 37--47
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowe programowanie dynamiczne w sterowaniu behawioralnym mobilnym robotem kołowym
Neural dynamic programming in behavioural control of a wheeled mobile robot
Autorzy:
Hendzel, M.
Szuster, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386430.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
robot
logika rozmyta
neuronowe programowane dynamiczne
sterowanie
fuzzy logic
neural dynamic programming
control
Opis:
W pracy przedstawiono problematykę generowania bezkolizyjnych trajektorii ruchu mobilnego robota kołowego (MRK) z zastosowaniem algorytmów Neuronowego Programowania Dynamicznego (NDP – Neural Dynamic Programming) oraz układów z logiką rozmytą (FL – Fuzzy Logic). Proponowany hierarchiczny układ sterowania składa się z warstwy generowania trajektorii ruchu, opartej na odruchowej nawigacji MRK w nieznanym środowisku dwuwymiarowym ze statycznymi przeszkodami, oraz warstwy realizacji ruchu. Badania symulacyjne zaproponowanego algorytmu generowania bezkolizyjnych trajektorii oraz realizacji ruchu MRK Pioneer 2-DX przeprowadzono w wirtualnym środowisku obliczeniowym.
In this paper an innovative approach to a collision-free trajectory generating for a wheeled mobile robot (WMR) with Neural Dynamic Programming (NDP) and Fuzzy Logic (FL) algorithms, is proposed. The presented hierarchical control system consists of a trajectory generating algorithm based on reactive navigation of the WMR in unknown 2D environment with static obstacles, and a tracking control system. A strategy of reactive navigation is developed including two main behaviours: obstacle avoiding behaviour (OA) and goal-seeking behaviour (GS) realized in a form of NDP algorithms. These simple, individual behaviours are combined by the fuzzy combiner of behaviours (CB), that determines influence of the individual behaviours according to environment conditions. A computer simulations of the proposed control algorithm have been conducted in virtual environment for the WMR Pioneer 2-DX.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2011, 5, 1; 28-36
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 29

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