Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) Ư KHIÉN MÒ HỈNH NỘI SỪ DỤNG MẠNG NƠRON RBF (INTERNAL MODEL CONTROL USING RBF NEURAL NETWORK)Chuyên ngành Điển khiển học kỳ thuậtMà sỏ ngành : 2.05.01LUẬN VÀN THẠC sĩTP. HÓ CHÍ MINH, tháng 11 năin 2006LUẬỈ I 7Ă1I Cz\D HGC : AID Ỉ1I1IỈI1IỘI 3Ử DỤÍỈG AIẠ1IG i KJ ?.cu 1RBFTÓM TẮTLuận văn này trình bày m Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ột phương pháp điểu khiển mực nước của bồn nước bầu dục. dựa trên nguyên lý Điêu khiển mò hình nội sử dụng mạng nơron RBF. Mục tiêu chính của việc điêĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
u khiển là biên ngõ ra. mực nước, bằng việc điểu chỉnh biến ngỏ vào. tín hiệu điều khiển. Mố hình nơron được sử dụng như là một mó hình nội để xác địnLƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ựa vào mạng nơron RBF.Từ khóa : Điều khiển nơron trực tiếp, điểu khiển nơron gián liếp, điều khiển mỏ hình nội sử dụng mạng nơron RBF.Mạng nơron RBF đà cho thấy khả năng tuyệt vời đe mỏ phỏng hàm phi tuyến bát kỳ vơi mức độ chính xác cần thiết. Chính vì lý do này. mạng RBF phù hợp cho việc nhận dạng Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) và điều khiển đối tượng phi tuyến. Câu trúc của mạng nơron gồm ba lóp khác nhau. Lóp vào dược tạo thành từ các mít nguồn nối vơi môi trường 'vào*. LứĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
p thứ hai là lơp ẩn. biến đổi phi tuyến không gian 'vào* sang không gian 'ẩn*. Lứp ra cung câp đáp ứng ra của mạng. Phép chuyển đổi từ không gian vào LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ến phức tạp đóng vai trò quan trọng trong loàn bộ cấu trúc của bộ điêu khiển sử dụng mạng nơron. Trong luận văn này. em trình bày một phương pháp nhận dạng mạng nơron RBF. được huâìi luyện online. Tổng quát, đối tượng phi tuyến được biểu diễn bang tập dư liệu vào ra như sau :y(k+l) f{y(k). y(k-l).. Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ..; u(k). u(k-l),...]LƯẬ11 7Ă1 ỉ CAO Í1ỌC : A10 ail IH 1 lội 3Ứ DỤỈỈG ?.!Ạ1 IG1 ỉơ R01 I P.BFPhương pháp xáp xi' online sử (lụng mạng RBF, ynrl(k)-w4TĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
(k l)Gj(k 1) được sử dụng như là tín biện nhặn dạng cho y(k). Wị(k) là tham số diêu chỉnh của nhận dạng online. Gík) là hàm cơ sở tương ứng. sử dụng pLƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) Diều khiển mô hình nội sừ dụng mạng nơron RBI'\ Già sử rang, mô hình rời rạc ('ủa bồn nươc bẩn dục là sẩn có. Có hai bước dể thiết kế Điều khiển mò hình nội sử dụng mạng nơron RBF cho bồn nước bail dục. Đầu tiên, việc nhận dạng dược thực hiện dé nhận dạng hãnh vi dộng cùa dối tượng. Sau khi nhặn dạn Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) g, ngõ ra nhận dạng ynet(k) cung cấp thông tin cho bộ diêu khiển nơron. Thứ hai, bộ dieu khiên được thành lập dựa trên thông tin của ngõ ra của đôi tưĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
ợng và ngõ ra nhận dạng, u(k) h[y(k),ynet(k)] wT(k).G(k). sử dụng phương pháp Gradient Descent đê’ điều chỉnh trọng số w(k) sao cho sao số (e(k)ơ k)LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ARYThis thesis presents a approach to control the water level of surge tank, which bases on Internal Model Control principle using RBF neural network. The main goal of controlling is output variable, the water level, by changing a single input variable, control signal. A neural model is used as an i Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) nternal model to determine the control input necessary to the water level track the reference signal. Two approaches, the direct neural controller andĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
the indirect neural controller, based on RBF neural network, are used to build the internal model control using RBF neural network.Keywords : Direct LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) onlinear function with a necessary degree of accuracy. Because of this property, they are suitable for the identification and control nonlinear plants. The construction of a radial basis function (RBF) network in its most basis form involves three entirely different layers. The input layer is made u Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) p of source nodes. The second layer is a hidden layer of high enough dimension, which sen es a different purpose from that in a multilayer perceptron.Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
The output layer supplies the response of the network to the activation patterns applied to the input layer. The transformation from the input space LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ex and nonlinear plants plays an important role in the overall architecture of controller using neural network. In this thesis. I present an identification approach based on Radial Basis Function neural network that isLUẬÍ I 7A11 Cz\o HGC : AIO ilh IÍ11 lội 3Ứ DỤỈỈG IG1 ỉơ ?.O11 RBftrained online. I Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) n general, a nonlinear plant can be represented in terms of input output data as follows :y(k+l) f{y(k), y(k-l)....; u(k), u(k-l)....]The online apprĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
oximation method using RBF neural network, ynet(k) WjT(k-l tG.tk-l) are used as identification of y(k). where Wi(k) are the adjustable parameters of LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ) y(k) - ynet(k)) is minimum.I propose a design procedure of Internal Model Control using RBF Neural Network. I assume that a stable discrete time model of the surge lank is available. There are two steps to design the Internal Model Control using RBF Neural Network for rhe surge tank. First, ident Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) ification is performming in order to identify the dynamic behavior of the plant. After identification, identification output (ynet(k)) supply the infoĐiều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network)
rmation to neural controller. Second, controller is established that base on information of plant output and identification output. u(k» h[y(k).ynet(LƯẬi I ’/Ai I C7\o HỌC : AID Hii IM í lội 3Ớ DỤiìG AIẠ1IG1 lơ ?.C'Ị I ?-BfĐại Học Quốc Gia Tp Hồ C11Í Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOANGUYỀN HÒNG HUYĐIÈƯ Điều khiển mô hình nội sử dụng mạng nơron RBF (international model control using RBF neural network) t output y(k) is minimum.LƯẬi I '/Ă1 ỉ CAO HỌC : A10 HÍ! IH í iỌI 3Ứ DỤỈỈG r.IẠi IG iỉơ RG1 í ỉGọi ngay
Chat zalo
Facebook