Nghiên Cứu Ứng Dụng Mạng Nơron Trong Điều Khiển Tự Động, Điều Khiển Mạng Nơ

1. Mạng nơron nhân tạo

1.1 Định nghĩa

Mạng nơron là sự tái tạo bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh con người. Mạng nơron gồm vô số các nơron liên kết với nhau.

You watching: ứng dụng mạng nơron trong điều khiển

Mạng nơ-ron nhân tạo

1.2 Đặc tính

Hai đặc tính cơ bản của mạng nơron là:

+ Quá trình tính toán được tiến hành song song và phân tán trên nhiều nơron gần như đồng thời.

+ Tính toán thực ra là quy trình học, chứ không phải theo sơ đồ định sẵn từ trước .

1.3 Mô hình toán

Mô hình toán của mạng nơron nhân tạo : (Artifical Neural Networks)

Đây là quy mô điều khiển dạng MISO, với nguồn vào làntính hiệuX = { x1, x2, … xn } T, đầu ra là tín hiệuyđược xác lập :y ( t ) = q * * wk * { x1, x2, … xn } T / f

trong đóqlà ngưỡng kích hoạt nơron,wklà các trọng số,flà hàm kích hoạt.

1.4. Cấu trúc mạng nơron

Nguyên lý cấu tạo của một mạng nơron là bao gồm nhiều lớp, mỗi lớp bao gồm nhiều nơron có cùng một chức năng.

Sau đây là những dạng link mạng cơ bản :a ) Mạng truyền thẳng ( Feedforward Neural Networks )b ) Mạng có hồi tiếp

Mạng nơ-ron nhân tạo

1.5 Một số mạng nơron cơ bản

– Mạng MLP (Multilayer perceptron)

Có rất nhiều công trình nghiên cứu về mạng MLP và đã cho thấy nhiều ưu điểm của mạng này. Mạng MLP là cơ sở cho thuật toán lan truyền ngược và khả năng xấp xỉ liên tục.

See more: Quan Âm Phật Đài Mẹ Nam Hải Bạc Liêu, Quán Âm Phật Đài (Bạc Liêu)

Thuật toán Viral ngược :Tập dữ liệu đã cho cónmẫu ( xn, dn ), với mỗin, xnlà tín hiệu nguồn vào, dnlà đầu ra mong ước. Quá trình học là việc triển khai cực tiểu hoá hàmGsau :G = Gn, với Gn = a, x

Q là số nút tại lớp ra của mạng. Còn trọng số liên kết mạng được điều chỉnh theo phép lặp, trong đóm >0là hằng số tỷ lệ học.

Mạng MLP là một giải pháp hữu hiệu cho việc mô hình hoá, đặc biệt quan trọng với quy trình phức tạp hoặc chính sách chưa rõ ràng. Nó không yên cầu phải biết trước dạng hoặc tham số .

– Mạng RBF (Radial basis functions)

Biểu diễn toán học của RBFtrong đó C : véctơ chứa trọng số RBFR : véctơ chứa những tâm RBFj : hàm cơ sở hoặc hàm kích hoạt của mạngF ( x ) : hàm nhận được từ đầu ra của mạngC0 : thông số chệch| | | | : chuẩn Euclide

Nhờ khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến bất kì với độ chính xác tuỳ ý, mạng nơron, đặc biệt là mạng RBF là công cụ quan trọng cho mô hình hoá hệ thống và cho điều khiển thích nghi các hệ thống phi tuyến.

2. Nhận dạng mô hình và điều khiển sử dụng mạng nơron

2.1. Nhận dạng thông số mô hình

Nhận dạng thông số chính là quá trình luyện mạng. Tín hiệu sai số là cơ sở cho luyện mạng,Dlà thời gian trễ.

See more: Chúng Ta Thà Hy Sinh Tất Cả Chứ Nhất Định Không Chịu Mất Nước Nhất Định Không Chịu Làm Nô Lệ

2.2. Điều khiển sử dụng mạng nơron

Ta có nhiều cấu trúc điều khiển sử dụng mạng nơron như:

Điều khiển theo vòng hở Điều khiển theo vòng kín Điều khiển với mô hình tham chiếu Điều khiển theo thời gian vượt quá (over time) Bộ điều khiển với quyết định hổ trợ của mạng nơron

3. Ứng dụng điều khiển mạng nơ-ron nhân tạo

Điều khiển theo vòng hở Điều khiển theo vòng kín Điều khiển với quy mô tham chiếu Điều khiển theo thời hạn vượt quá ( over time ) Bộ điều khiển với quyết định hành động hổ trợ của

Mạng nơ-ron nhận tạo đã được sử dụng để giải nhiều bài toán trong hầu hết mọi lĩnh vực của khoa học và công nghệ. Điều khiển mạng nơ-ron nhân tạo cơ bản bao gồm hai bước:

Nhận dạng hệ thống Điều khiểnNhận dạng mạng lưới hệ thống Điều khiểnNgười ta đã chứng tỏ rằng một mạngtiếnvới những hàm kích hoạt phi tuyến, liên tục và khả vi có khả năngxấp xỉ phổ quát. Các mạnghồi quycũng đã được sử dụng để nhận dạng mạng lưới hệ thống. Nhất định, một tập những cặp tài liệu đầu vào-đầu ra, nhận dạng mạng lưới hệ thống nhằm mục đích mục tiêu hình thành một ánh xạ giữa những cặp tài liệu. Một mạng lưới như vậy được cho là sẽ chớp lấy được động học của một mạng lưới hệ thống .
Điều khiển theo vòng hở Điều khiển theo vòng kín Điều khiển với mô hình chuẩn Mô hình điều khiển dự báo Phản hồi tuyến tính hóa thích nghi dùng mạng nơ-ron Bộ điều khiển với quyết định hỗ trợ của mạng nơ-ron

Chuyên mục: Điều khiển theo vòng hở Điều khiển theo vòng kín Điều khiển với quy mô chuẩn Mô hình điều khiển dự báo Phản hồi tuyến tính hóa thích nghi dùngBộ điều khiển với quyết định hành động tương hỗ củaChuyên mục : Blog

Source: https://bem2.vn
Category: Ứng dụng hay