Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 111,200,434
ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRUYỀN THẲNG NHIỀU LỚP ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI LƯU LƯỢNG CHẤT LỎNG HỆ BÌNH MỨC
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Võ Khánh Thoại
Nơi đăng:
Tạp chí Khoa học Công nghệ - Đại học Đà Nẵng;
S
ố:
Số 5(66).2013;
Từ->đến trang
: 85-90;
Năm:
2013
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Bài báo này đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp điều khiển thích nghi lưu lượng nước trong hệ bình mức để đáp ứng của hệ thống luôn bám theo một quỹ đạo chuẩn khi thông số của hệ thống như van điều khiển, van xả, nhiễu,… thay đổi không biết trước. Nội dung bài báo bao gồm việc xây dựng mô hình hệ thống, ứng dụng mạng nơ-ron cụ thể là bộ điều khiển tuyến tính hóa phản hồi (Nonlinear Autoregressive Moving Average NARMA-L2) để điều khiển hệ thống. Bộ điều khiển NARMA-L2 là bộ điều khiển thích nghi được xây dựng trên cơ sở mạng nơron nhân tạo, ý tưởng của bộ điều khiển là xấp xỉ gần đúng hệ thống động lực học phi tuyến thành hệ thống động lực học tuyến tính. Bộ điều khiển NARMA-L2 nhận dạng và tạo ra tín hiệu điều khiển cung cấp cho đối tượng sao cho tín hiệu đầu ra của đối tượng bám theo được tín hiệu đầu ra của mô hình mẫu
ABSTRACT
This paper proposes a solution of applying multilayer feedforward networks to the adaptive control of water flow in a level tank system in order to ensure that the output signal of the system always follows a standard trajectory with its parameters such as control valve, exhaust valve, disorders and load change, etc. The article includes the modeling of systems, the application of the neural networks into the control system, namely the Nonlinear Autoregressive Moving Average NARMA-L2, which is an adaptive controller built on the basis of artificial neural networks. The central idea of this type of control is to transform nonlinear system dynamics into linear dynamics via canceling the nonlinearities. The NARMA-L2 controller identifies and generates control signals provided for the object so that the output signal of the object follows the output signal of the model.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn