Đề cương bài giảng Các phương pháp điều khiển hiện đại - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên

Chia sẻ: Le Thanh Hai | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:102

0
45
lượt xem
20
download

Đề cương bài giảng Các phương pháp điều khiển hiện đại - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

(NB) Đề cương bài giảng Các phương pháp điều khiển hiện đại giới thiệu đến các bạn những nội dung về: Cơ sở mạng nơron nhân tạo, ứng dụng mạng nơron trong điều khiển, logic mờ và các khái niệm cơ bản, tính phi tuyến của hệ mờ,...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Đề cương bài giảng Các phương pháp điều khiển hiện đại - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT HƯNG YÊN<br /> KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ<br /> ---------------*****----------------<br /> <br /> ĐỀ CƯƠNG BÀI GIẢNG<br /> <br /> CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI<br /> (Lưu hành nội bộ)<br /> <br /> HƯNG YÊN 12/2015<br /> <br /> 1<br /> <br /> MỤC LỤC<br /> PHẦN I: MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO<br /> <br /> 5<br /> <br /> CHƯƠNG 1: CƠ SỞ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ..................................... 5<br /> 1.1. Nơron là gì ................................................................................................................ 5<br /> 1.1.1. Noron sinh học .................................................................................................. 5<br /> 1.1.2. Mô hình noron nhân tạo ..................................................................................... 7<br /> 1.2. Nơron như một cổng logic ..................................................................................... 10<br /> 1.2.1. Đặt vấn đề........................................................................................................ 10<br /> 1.2.2. Nơ ron như cổng NOT ..................................................................................... 10<br /> 1.2.2. Nơron như cổng OR......................................................................................... 10<br /> 1.2.2. Nơron như cổng AND...................................................................................... 11<br /> 1.3. Mạng Nơron ........................................................................................................... 11<br /> 1.3.1. Mạng nơron một lớp truyền thẳng.................................................................... 12<br /> 1.3.2. Mạng nơron hai lớp truyền thẳng ..................................................................... 14<br /> 1.3.3. Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp ................................................................. 16<br /> 1.4. Luật học ( Learning Rule) ..................................................................................... 17<br /> 1.4.1. Giới thiệu......................................................................................................... 17<br /> 1.4.2. Phân loại luật học ............................................................................................ 18<br /> 1.5. Một số mạng điển hình truyền thẳng .................................................................... 19<br /> 1.5.1. Mạng ADALINE (adaptive linear elements) .................................................... 19<br /> 1.5.2.Mạng perceptron............................................................................................... 20<br /> 1.5.3. Mạng noron lan truyền ngược ......................................................................... 22<br /> 1.5.4. Mạng noron RBF(Radial Basis Function) ........................................................ 24<br /> 1.6. Mạng noron truy hồi.............................................................................................. 25<br /> 1.6.1. Mạng hopfield rời rạc ...................................................................................... 25<br /> 1.6.2. Mạng hopfield liên tục chuẩn........................................................................... 29<br /> 1.6.3. Mạng BAM ..................................................................................................... 31<br /> <br /> CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG ĐIỀU KHIỂN ......... 36<br /> 2.1. Ứng dụng mạng nơron để điều chỉnh các tham số PID........................................ 36<br /> 2.1.1. Đặt bài toán ..................................................................................................... 36<br /> 2<br /> <br /> 2.1.2. Phân tích bài toán ............................................................................................ 36<br /> 2.2. Mạng nơron cho các bài toán tối ưu ..................................................................... 39<br /> 2.2.1. Nhắc lại mạng nơron Hopfield ......................................................................... 39<br /> 2.2.2. Mạng Hopfield rời rạc ..................................................................................... 40<br /> 2.2.3. Mạng Hopfield liên tục .................................................................................... 41<br /> PHẦN II: ĐIỀU KHIỂN MỜ<br /> <br /> CHƯƠNG<br /> <br /> 1: LOGIC MỜ VÀ CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN<br /> <br /> 43<br /> 43<br /> <br /> 1. Nhắc lại về tập hợp kinh điển................................................................................... 43<br /> 1.1. Khái niệm về tập hợp.......................................................................................... 43<br /> 1.2. Cách biểu diễn tập hợp: ...................................................................................... 44<br /> 1.3. Tập con............................................................................................................... 44<br /> 1.4. Hàm thuộc: ......................................................................................................... 44<br /> 1.5. Các phép toán trên tập hợp: ................................................................................ 45<br /> 2. Khái niệm tập mờ ..................................................................................................... 49<br /> 2.1. Định nghĩa tập mờ .............................................................................................. 49<br /> 2.2. Các thuật ngữ trong logic mờ.............................................................................. 50<br /> 2.3. Các phép toán trên tập mờ .................................................................................. 51<br /> 3. Biến ngôn ngữ và giá trị của nó................................................................................ 61<br /> 4. Luật hợp thành mờ ................................................................................................... 62<br /> 4.1. Mệnh đề hợp thành: ............................................................................................ 62<br /> 4.2. Mô tả mệnh đề hợp thành mờ: ............................................................................ 62<br /> 4.3. Luật hợp thành mờ:............................................................................................. 67<br /> 5. Giải mờ...................................................................................................................... 72<br /> 5.1. Phương pháp cực đại: ........................................................................................ 72<br /> 5.2. Phương pháp điểm trọng tâm: ............................................................................. 74<br /> <br /> CHƯƠNG 2: TÍNH PHI TUYẾN CỦA HỆ MỜ<br /> <br /> 76<br /> <br /> 1. Phân loại các khâu điều khiển mờ. .......................................................................... 76<br /> 2. Xây dựng công thức quan hệ truyền đạt: ................................................................ 79<br /> 3<br /> <br /> 2.1. Quan hệ vào/ra của thiết bị hợp thành:................................................................ 80<br /> 2.2. Quan hệ vào/ra của khâu giải mờ: ....................................................................... 82<br /> 2.3. Quan hệ truyền đạt y(x): ..................................................................................... 82<br /> <br /> CHƯƠNG 3. ĐIỀU KHIỂN MỜ<br /> <br /> 84<br /> <br /> 1. Bộ điều khiển mờ cơ bản .......................................................................................... 84<br /> 2. Nguyên lý của điều khiển mờ ................................................................................... 84<br /> 3. Các nguyên tắc xây dựng bộ điều khiển mờ ............................................................ 85<br /> 3.1. Mờ hóa ............................................................................................................... 85<br /> 3.2.Xác định hàm liên thuộc ...................................................................................... 86<br /> 3.3.Rời rạc hóa các tập mờ ........................................................................................ 87<br /> 3.4. Thiết bị hợp thành............................................................................................... 87<br /> 3.5.Chọn thiết bị hợp thành: ...................................................................................... 88<br /> 3.6. Giải mờ............................................................................................................... 88<br /> 4. Các bộ điều khiển ..................................................................................................... 88<br /> 4.1 Phương pháp tổng hợp kinh điển ......................................................................... 88<br /> 4.2. Mô hình đối tượng điều khiển............................................................................. 89<br /> 4.3. Bộ điều khiển mờ tĩnh......................................................................................... 90<br /> 4.4. Thuật toán tổng hợp bộ điều khiển mờ tĩnh ......................................................... 91<br /> 4.5. Tổng hợp bộ điều khiển mờ tuyến tính từng đoạn ............................................... 92<br /> 4.6. Bộ điều khiển mờ động....................................................................................... 93<br /> 4.7. Bộ PID mờ ......................................................................................................... 95<br /> 5. Các ví dụ: .................................................................................................................. 98<br /> <br /> 4<br /> <br /> PHẦN I: MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO<br /> <br /> CHƯƠNG 1: CƠ SỞ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO<br /> 1.1. NƠRON LÀ GÌ<br /> Nơron là tế bào thần kinh, con người có khoảng 14 đến 15 tỷ nơron<br /> 1.1.1. NORON SINH HỌC<br /> <br /> a) Nguồn gốc của nơron sinh học<br /> Đầu tiên, chúng ta tìm hiểu nguồn gốc của mạng nơron, bắt đầu từ một phần tử nơron<br /> đơn giản. Mô hình nơron nhân tạo có nguồn gốc từ mô hình tế bào thần kinh (hay còn gọi là<br /> nơron) sinh vật. Mục đích của phần này không phải là mô tả và nghiên cứu nơron sinh học<br /> mà muốn chỉ ra rằng: từ những nguyên lý cơ b ản nhất của nơron sinh học, người ta đã b ắt<br /> chước mô hình đó cho nơron nhân t ạo<br /> Các nơron sinh vật có nhiều dạng khác nhau như dạng hình tháp ở đại não, dạng tổ<br /> ong ở tiểu não, dạng rễ cây ở cột sống. Tuy nhiên, chúng có cấu trúc và nguyên lý hoạt động<br /> chung. từ mô hình chung nhất, người ta có thể mô tả chúng như một nơron chuẩn. Một tế<br /> bào nơron chuẩn gồm bốn phần cơ bản là:<br /> <br /> 5<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản