Jesteś gościem nr:
531532
|
|
|
Szczegóły artykułu:
Wydawnictwo: Academic Journals Poznan University of Technology
Numer: 91/2017 Str: 277
Autorzy: Robert Pogorzelski
Tytuł: MODULARNE SIECI NEURONOWE W STEROWANIU MODELEM LABORATORYJNYM SUWNICY PRZEMYSŁOWEJ
Streszczenie: W artykule przedstawiono zagadnienie sterowania neuronowego modelem suwnicy przemysłowej. Celem sterowania jest dokładne śledzenie trajektorii zadanej oraz mini-malizacja szkodliwego kołysania przenoszonego ładunku. Testom poddano strukturę sterowania wykorzystującą modularne sieci neuronowe. Rozwiązanie oparte jest na wykorzystaniu kilku niezależnych modułów realizujących optymalne sterowanie w zależności od wysokości ładunku. W sterowaniu wykorzystano sieci perceptronowe wielowarstwowe MLP (ang. Multilayer Perceptron). Zaproponowana metoda sterowania została porównana z układem regulacji PID. Zastosowanie układu z modularną siecią neuronową wpływa korzystnie na uzyskane wyniki. Badania zostały przeprowadzone w środowisku obliczeniowym Matlab/Simulink.
Słowa kluczowe: neuronowy układ sterowania, modularne sieci neuronowe, model suwnicy przemysłowej
[PDF]
|
|
|