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: Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
TÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK thông minh su dung mạng neuron, hàm bán kính cơ sơ (RBF NN). Trước tiên, mỏ hình cùa RBF NN, bao gồm một ióp đầu vào. một lóp ân của các nơron xứ lý phi tuyến có chức nâng Gaussian và một lớp dầu ra dược trinh bày trong luận vãn. Trong dó. một cơ chê học tập giám sát dựa trên phương pháp Stochastic Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK gradient descent ( SGD) dược áp dụng dè cập nhật các tham sổ cùa RBF NN giúp cho việc giam thiêu sai số sao cho giá trị nhô nhầl có thè. Sau đó. ngônNhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
ngừ mò tã phân cứng mạch lích hợp lôc dộ cao (VIIDL) dược sư dụng dê mò tá hành vi cùa toàn bộ RBF NN và thuật toán học lập liên quan. Chi tiềl vê VHTÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK phóng được thực hiện trong mòi trường kềl hợp giừa Mallab Simulink và ModelSim. Cuối cùng, mạng nơron RBF dược ứng dụng cua dể nhận dạng và điêu khiên trong hệ thông tuyên lính phi tuyền và trong hệ thông truyền dộng dộng cơ dồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM). dể xác nhận tính hiệu quá vã chính xác củ Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK a việc triền khai phần cúng số được đề xuất lữ mạng noron RBF.ABSTRACTResearch on the method of controlling the synchronous magnet synchronous motor sNhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
peed (PMSM), using the Pl control method combines intelligent control using neural network, radial basis function neural network (RBF NN). First, the TÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK in the dissertation. In particular, a monitoring mechanism based on the Stochastic gradient descent (SCtD) method is used to update the parameters of the RBF NN to minimize the error so that the smallest value. Then, the high-speed integrated circuit hardware description language (VIIDL) is used to Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK describe the behavior of the whole RBF NN and related learning algorithms, rhe details of VHDL in the implementation of the Gaussian function of theNhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
activation function, the training mechanism and the entire neural network arc illustrated and analyzed in detail. Simulation model is implemented in MTÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK et synchronous motor systems (PMSM). to validate the efficiency and effectiveness, rhe definition of digital hardware deployment is proposed from the RBI' neural network.VMỤC LỤCLÝ LỊCH KHOA HỌC..........................................iLÕI CAM ĐOAN.............................................iiCAM Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK TẠ..................................................iiiTÓM TÁT..................................................ivABSTRACT............................Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
......................VMỤC LỤC..................................................viDANH SÁCH CÁC BANG.....................................viiiDANH SÁCHTÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK ...............11.2Các vấn dề nghiên cứu cùa dề tài.....................21.2.1Mục đích nghicn cứu..............................21.2.2Tính thực tiễn cua dề ĩãi........................21.2.3Dõi tượng nghiên cứu.............................21.2.4Phương pháp nghiên cứu...........................21.2.5rê Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK n đề tài.......................................21.2.6Bố cục luận vãn..................................3( HUONG 2. KHÁO SÁ I MÔ HĨNH DỘNG HỌC CÙA DỌNGNhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
cơ DÕNG BỘ.42.1.Khái quát về dộng cơ dồng bộ nam châm vinh cữu (PMSM)............42.2.Mò hĩnh động học cứa PMSM.......................................TÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK từ thòng móc vòng.....................................62.2.4Mạch tương đương...................................................72.2.5Mò phóng dộng học..................................................102.2.6Phương trình tín hiệu nhô cúa PMSM................................132.2.7Đánh giá đặc tính d Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK iều khiển của PMSM.............................14CHƯƠNG 3 CHIEN Lược ĐIEƯ KHIỂN ĐỢNG cơ ĐỎNG Bộ NAM CHÂMVÌNH cừu......................................Nhận dạng và điều khiển tốc độ động cơ sử dụng NEURAL NETWORK
......................17TÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiên TÓM TÁTĐe tài nghiên cứu phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đồng bộ nam châm vinh cửu (PMSM), sữ dụng phương pháp điều khiên P1 kết hợp điều khiênGọi ngay
Chat zalo
Facebook