(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
LỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố tro (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ong bất kỳ công trình nào khácTp. Hồ Chỉ.Minh, ngày 30 tháng 09 năm 20 ỉ 8(Kỷ tên và ghi rõ họ tên)Nguyền Duy NamiiCÃM TẠĐể hoán thành luận vãn nãy. lời đầu tiên em xin cam ơn chân thành đếntoàn thể thầy cô trong trường Đại IIọc Sư Phạm Kỹ Thuật TP.IICM nói chung vàcác thây cô trong khoa Diện nói ri (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK êng, nhửng người đà lận lình hướng dẫn. dạy dỏ và trang bị cho em nhùng kiến thức bồ ích trong hai năm vừa qua.Dặc biệt cm xin chân thành gữi lời câm(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
on sâu sac den thay T.s Nguyền Phan Thanh, người dã tận tình hướng dần. trực tiếp chi bao và tạo mọi diều kiện giúp đởcm trong suôi quá trinh làm luậnLỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố tro (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ứu cùng như quá trinh làmluận vãn. Em xin chân thành cam on!Kinh chúc Quý thầy cô thật nhiều sức khóe.Thành phò Hô Chí Minh, ngày 30 tháng 09 nám 201 s IIọc viênNguyen Duy NamiiiTÓM TẮTĐe tài nghiên cứu phương pháp diều khiển tốc độ dông cơ dồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM), sử dụng phương pháp điều (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK khiên PI kết hợp điều khiên thông minh sư dung mạng neuron, hàm bán kính cơ sơ (RBF NN). Trước tiên, mỏ hình cua RBF NN, baơ gồm một kíp đầu vào. một(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
lớp ân của các noron xứ lý phi tuyến có chức năng Gaussian vã một lớp dầu ra dược trinh bày trong lu<ận vãn. Trong dó. một Cữ chê học lập giám sát dựaLỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố tro (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ó nhâl có the. Sau đó, ngôn ngừ mô lã phân cứng mạch lích họp lôc dộ cao (VIIDL) dược sư dụng dê mò ta hãnh vi cua toàn bộ RBF NN và thuật toán học lập liên quan. Chi licl vê VHĐI. trong việc thực hiện chức nàng Gaussian của hãm kích hoạt, cơ chế dào tạo vã toàn bộ mạng thần kinh dược minh họa và ph (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ân tích cụ thè. Mô hình mồ phóng được thực hiện trong mòi trường kêl hợp giừa Mallab Simulink và ModelSim. Cuối cùng, mạng iiOTon RBF dược ứng dụng cu(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
a dể nhận dạng và điều khiển trong hệ thống luyến lính phi luyến và Irong hệ thống truyền dộng dộng cơ dồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM). dể xác nhận tLỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố tro (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ous magnet synchronous motor speed (PMSM), using the PI control method combines intelligent control using neural network, radial basis function neural network (RBI' NN). First, the model of RBF NN. consisting of an input layer, a hidden layer of nonlinear processing neurons with Gaussian functions a (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK nd an output layer is presented in the dissertation. In particular, a monitoring mechanism based on the Stochastic gradient descent (SGD) method is us(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
ed to update the parameters of the RBF NN to minimize the error so that the smallest value. Then, the high-speed integrated circuit hardware descriptiLỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố tro (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK of the Gaussian function of the activation function, the training mechanism and the entire neural network are illustrated and analyzed in detail. Simulation model is implemented in Mallab Simulink and ModclSim. finally, the RBF neural network is used for identification and control in linear/ nonline (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ar systems and in permanent magnet synchronous motor systems (PMSM), to validate the efficiency and effectiveness. The definition of digital hardware(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
deployment is proposed from the RBF neural network.VMỤC LỤCLÝ LỊCH KHOA HỌC..........................................iLÕI CAM ĐOAN....................LỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố tro (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ACT..................................................VMỤC LỤC..................................................viDANH SÁCH CÁC BANG.....................................viiiDANH SÁCH CẤC HÌNH.......................................ixCHƯƠNG 1 TỎNG QUAN........................................11.1Dặt vấn (Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK đề:..........................................11.2Các vấn dề nghiên cứu cùa dề tài.....................21.2.1Mục đích nghicn cứu......................(Luận văn thạc sĩ) Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
........2LỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố troLỜI CAM ĐOAN1 ôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu cúa tồi.Các số liệu, kết quá nêu trong luận vãn là trung thực vã chua tùng dtĩợc ai công bố troGọi ngay
Chat zalo
Facebook