Skip Navigation Links
Strona główna/Home
Rada Naukowa/Scientific Council
Redakcja/Editorial office
Dla Autorów/For Authors
Recenzenci/Reviews
Wyszukaj/Search
Archiwum/Archives
Kontakt/Contact
Prenumerata/Subscription

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]