Luận án Tiến sĩ Nguyễn Duy Hưng: Phương pháp điều khiển mờ nơron ứng dụng công nghiệp

Đề xuất phương pháp tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron. Ứng dụng kỹ thuật tiên tiến này trong công nghiệp pot, tối ưu hóa hệ thống.

Trường ĐH

Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa

Chuyên ngành

Kỹ thuật Điện tử

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án

Năm xuất bản

Số trang

166

Thời gian đọc

25 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I.Tổng quan hệ điều khiển mờ nơron trong ứng dụng công nghiệp

Việc điều khiển ổn định các hệ động học phi tuyến là một thách thức lớn trong công nghiệp. Các hệ này thường chứa các thành phần chưa biết, gây khó khăn trong việc bám sát tín hiệu mẫu cho trước với sai số bị chặn. Đặc tính phi tuyến của hệ thống cùng sự hiện diện của các yếu tố bất định làm phức tạp quá trình thiết kế bộ điều khiển. Các phương pháp điều khiển thích nghi hiện tại tuy có khả năng xử lý nhưng thường phức tạp và chưa được chứng minh rõ ràng về khả năng áp dụng trong các hệ thống điều khiển công nghiệp hiện đại. Luận án này tập trung vào việc phát triển một phương pháp tổng hợp hiệu quả, có thể triển khai trên các hệ thống điều khiển tự động tiên tiến, phù hợp với các phân cấp mạng công nghiệp. Đây là một bước tiến quan trọng hướng tới tối ưu hóa điều khiển và nâng cao hiệu suất trong tự động hóa công nghiệp.

1.1. Mục tiêu và thách thức điều khiển hệ phi tuyến phức tạp

Mục tiêu chính của nghiên cứu là giải quyết vấn đề điều khiển ổn định các hệ động học phi tuyến. Các hệ này có thể chuyển về dạng tuyến tính hóa phản hồi trạng thái hoặc tuyến tính hóa phản hồi vào-ra. Thách thức lớn nằm ở việc các hệ thống này chứa các thành phần không rõ, khiến việc duy trì quỹ đạo bám theo tín hiệu mẫu với sai số bị chặn trở nên khó khăn. Tính phi tuyến của động học và sự bất định của các tham số chưa biết là rào cản chính. Luận án đặt ra mục tiêu xây dựng giải pháp vượt qua những rào cản này, hướng tới các hệ thống điều khiển thông minh và mạnh mẽ hơn. Vấn đề này có ý nghĩa quan trọng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, nơi yêu cầu độ chính xác và ổn định cao.

1.2. Hạn chế của các phương pháp điều khiển thích nghi hiện hành

Các công trình nghiên cứu hiện nay thường tập trung vào giải quyết vấn đề điều khiển ổn định và bền vững cho hệ phi tuyến có thành phần bất định bằng điều khiển thích nghi. Tuy nhiên, những phương pháp này còn tồn tại nhiều hạn chế. Chúng thường phức tạp trong triển khai và đòi hỏi khả năng tính toán lớn. Quan trọng hơn, khả năng áp dụng thực tiễn của chúng trên các hệ thống điều khiển công nghiệp hiện có (như PLC, IPC) vẫn chưa được chỉ rõ. Sự thiếu minh bạch về mô hình và điều kiện áp dụng là một điểm yếu, cản trở việc đưa các giải pháp này vào thực tiễn sản xuất. Việc tìm kiếm một phương pháp đơn giản hơn, dễ triển khai hơn là cần thiết để thúc đẩy tự động hóa công nghiệp.

II.Giải pháp Neuro Fuzzy mới Thay thế ước lượng hàm trạng thái

Một phương pháp tổng hợp mới được đề xuất, dựa trên ý tưởng đột phá: thay thế các hàm trạng thái chưa biết bằng các hàm số đã biết. Điểm khác biệt nằm ở việc không cần gần đúng mà thay thế trực tiếp. Sau đó, luận án tập trung vào việc xấp xỉ sai lệch tổng thể do phép thay thế này gây ra. Một thành phần bù liên tục được thiết kế để triệt tiêu tác động của sai lệch này, đảm bảo hiệu suất điều khiển ổn định. Phương pháp này đóng góp vào sự phát triển của hệ thống lai, kết hợp ưu điểm của logic mờ và mạng nơron nhân tạo. Đây là nền tảng cho điều khiển thông minh và tối ưu hóa điều khiển trong các quá trình công nghiệp phức tạp, nơi các tham số thường xuyên thay đổi hoặc không thể xác định chính xác.

2.1. Cơ sở lý thuyết của phương pháp thay thế ước lượng

Phương pháp này được xây dựng trên một cơ sở toán học vững chắc, bắt đầu bằng việc định nghĩa hệ sai số thỏa mãn các giả thiết ban đầu. Một số định lý và bổ đề mới được phát triển để hình thành phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái. Ý tưởng cốt lõi là làm đơn giản hóa bài toán điều khiển hệ phi tuyến có các thành phần không rõ, loại bỏ sự phức tạp của việc ước lượng trực tiếp các hàm chưa biết. Thay vào đó, một phép thay thế ước lượng được thực hiện và sau đó là bù trừ sai lệch. Phương pháp này tạo tiền đề cho việc phát triển các bộ điều khiển ổn định, cả trong chế độ tĩnh và động, mở ra hướng mới cho điều khiển mờ thích nghi mạng nơron.

2.2. Vai trò của bộ xấp xỉ mờ nơron vạn năng Neuro Fuzzy

Điểm đặc biệt của phương pháp là sử dụng bộ xấp xỉ vạn năng mờ nơron làm thành phần bù trong luật điều khiển phản hồi. Bộ xấp xỉ này có khả năng mô hình hóa các hàm phi tuyến phức tạp, bao gồm cả sai lệch phát sinh từ phép thay thế ước lượng. Khả năng tự học và thích nghi của mạng nơron, kết hợp với khả năng xử lý thông tin không chắc chắn của logic mờ, tạo nên một hệ thống Neuro-Fuzzy mạnh mẽ. Đây là một hệ thống lai, cung cấp khả năng điều khiển thông minh, linh hoạt và mạnh mẽ. Việc sử dụng Neuro-Fuzzy giúp hệ thống điều khiển có thể thích nghi với các điều kiện thay đổi và xử lý các thông tin không đầy đủ, rất quan trọng trong điều khiển quá trình công nghiệp.

III.Thiết kế hệ thống điều khiển mờ nơron thích nghi tối ưu

Quá trình thiết kế bộ điều khiển Neuro-Fuzzy được trình bày chi tiết, bao gồm cả các trường hợp bù tĩnh và bù động. Đối với bù tĩnh, một luật điều khiển phản hồi tĩnh được phát triển. Trong trường hợp bù động, một luật điều khiển thích nghi được sử dụng, cho phép hệ thống tự điều chỉnh các tham số theo thời gian. Mục tiêu là đảm bảo nghiệm của hệ sai số vòng kín bị chặn tới hạn đều (uniformly ultimately bounded). Điều này có nghĩa là sai số điều khiển sẽ luôn nằm trong một giới hạn nhất định, đảm bảo sự ổn định và hiệu suất của hệ thống. Các phương pháp tính toán và xác định tham số điều khiển được nghiên cứu kỹ lưỡng, cùng với các điều kiện cần để đảm bảo hiệu quả của phương pháp. Đây là bước quan trọng trong việc đạt được điều khiển mờ thích nghi mạng nơron và tối ưu hóa điều khiển.

3.1. Phát triển luật điều khiển tĩnh và động hiệu quả

Luận án phát triển phương pháp cho cả hai trường hợp bù tĩnh và bù động. Trong trường hợp bù tĩnh, một luật điều khiển phản hồi tĩnh được thiết kế. Luật này sử dụng bộ xấp xỉ mờ nơron làm thành phần bù liên tục để đảm bảo ổn định. Đối với trường hợp bù động, một luật điều khiển thích nghi được xây dựng, cho phép hệ thống tự điều chỉnh và học hỏi từ môi trường hoạt động. Sự linh hoạt trong việc lựa chọn giữa bù tĩnh và bù động giúp phương pháp có thể áp dụng cho nhiều loại hệ thống và yêu cầu điều khiển khác nhau. Việc này đảm bảo tính bền vững và khả năng thích nghi của hệ thống Neuro-Fuzzy trong các môi trường công nghiệp đa dạng.

3.2. Đảm bảo ổn định và giới hạn sai số của hệ thống Neuro Fuzzy

Một trong những đóng góp quan trọng là việc chứng minh toán học cho sự ổn định của hệ thống. Luận án đưa ra các cơ sở toán học cần thiết để chứng minh rằng nghiệm của hệ sai số vòng kín bị chặn tới hạn đều. Điều này đảm bảo rằng sai số bám tín hiệu mẫu sẽ không vượt quá một ngưỡng nhất định, bất kể sự bất định của hệ thống. Ngoài ra, luận án còn phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến điều kiện giới hạn của quỹ đạo trạng thái và đầu vào của hệ phi tuyến. Phương pháp cũng được mở rộng để áp dụng cho các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi chặt (strict-feedback linearizable system), nâng cao tính tổng quát và khả năng ứng dụng của điều khiển mờ thích nghi mạng nơron.

IV.Ứng dụng công nghiệp và kiểm chứng thực nghiệm hệ thông minh

Bên cạnh cơ sở lý thuyết được chứng minh, luận án còn đặc biệt chú trọng đến khả năng áp dụng phương pháp trên các hệ thống điều khiển công nghiệp thực tế. Điều này bao gồm việc tích hợp giải pháp vào các thiết bị như PLC (Programmable Logic Controller) và IPC (Industrial PC), vốn là xương sống của tự động hóa công nghiệp. Để kiểm chứng, một mô hình phần mềm ứng dụng đã được xây dựng và thử nghiệm trên hệ thống SIMATIC S7 của hãng Siemens. Kết quả thử nghiệm cho thấy tiềm năng to lớn của phương pháp Neuro-Fuzzy trong việc cải thiện hiệu suất điều khiển và độ tin cậy của các hệ thống phức tạp. Điều này mở ra hướng đi mới cho điều khiển quá trình công nghiệp và tối ưu hóa điều khiển.

4.1. Khả năng tích hợp vào hệ thống tự động hóa công nghiệp

Một trong những mục tiêu chính của nghiên cứu là đảm bảo tính thực tiễn của phương pháp. Khả năng áp dụng phương pháp này trên các hệ thống điều khiển công nghiệp hiện đại như PLC và IPC là một ưu điểm nổi bật. Thiết kế của bộ điều khiển Neuro-Fuzzy được tối ưu hóa để có thể triển khai dễ dàng, không yêu cầu phần cứng quá phức tạp. Điều này giúp các doanh nghiệp dễ dàng nâng cấp hệ thống điều khiển hiện có, giảm chi phí và thời gian triển khai. Việc tích hợp thành công các hệ thống lai này sẽ thúc đẩy đáng kể quá trình tự động hóa công nghiệp, mang lại hiệu quả vận hành cao hơn và khả năng thích ứng tốt hơn với các biến động trong sản xuất.

4.2. Thử nghiệm trên mô hình công nghiệp SIMATIC S7 của Siemens

Để kiểm chứng hiệu quả và tính khả thi của phương pháp, một mô hình phần mềm ứng dụng đã được phát triển và thử nghiệm. Mô hình này được xây dựng cho hệ thống SIMATIC S7, một nền tảng điều khiển công nghiệp phổ biến của hãng Siemens. Kết quả thử nghiệm trên mô hình này đã chứng minh tính đúng đắn và hiệu quả của phương pháp tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron. Điều này khẳng định tiềm năng của hệ thống Neuro-Fuzzy trong việc giải quyết các bài toán điều khiển phi tuyến phức tạp trong môi trường công nghiệp. Các thử nghiệm này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về khả năng tối ưu hóa điều khiển và nâng cao hiệu suất của điều khiển quá trình công nghiệp.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ kỹ thuật đề tài về một phương pháp tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng trong công nghiệp pot

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (166 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ CÔNG THƢƠNG VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA    NGUYỄN DUY HƢNG VỀ MỘT PHƢƠNG PHÁP TỔNG HỢP HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ DÙNG MẠNG NƠRON ỨNG DỤNG TRONG CÔNG NGHIỆP Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã ngành: 62.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. NGUYỄN XUÂN QUỲNH HÀ NỘI – 2009 LỜI CẢM ƠN Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn và lòng kính trọng đối với thầy hướng dẫn: GS. Nguyễn Xuân Quỳnh bởi những chỉ dẫn quý báu về phương pháp luận và định hướng nghiên cứu để luận án được hoàn thành. Tác giả cũng bày tỏ lời cảm ơn đối với Viện NC Điện tử, Tin học, Tự động hóa – Bộ Công Thương đã tạo điều kiện thuận lợi về cơ sở vật chất và thời gian để tác giả hoàn thành luận án.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các nhà khoa học và các đồng nghiệp đã phản biện, lý luận, đóng góp các ý kiến xây dựng và trao đổi về các vấn đề lý thuyết cũng như thực tiễn để luận án được hoàn thiện. Cuối cùng tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc nhất đến gia đình và người thân đã luôn chia sẻ, gánh đỡ những khó khăn cũng như dành những tình cảm và là nguồn cổ vũ, động viên tinh thần không thể thiếu đối với tác giả trong suốt quá trình thực hiện luận án này. LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học của tôi và không trùng lặp với bất kỳ công trình khoa học nào khác. Các số liệu trình bày trong luận án đã được kiểm tra kỹ và phản ánh hoàn toàn trung thực.

Các kết quả nghiên cứu do tác giả đề xuất chưa từng được công bố trên bất kỳ tạp chí nào đến thời điểm này ngoài những công trình của tác giả. Hà Nội, ngày 15 tháng 9 năm 2009 Tác giả luận án Nguyễn Duy Hưng -i- MỞ ĐẦU Vấn đề điều khiển ổn định các hệ động học phi tuyến có phương trình động học chuyển được về dạng tuyến tính hóa phản hồi trạng thái (state feedback linearizable) hoặc tuyến tính hóa phản hồi vào-ra (input-output feedback linearizable) có chứa các thành phần không rõ nhằm bám theo tín hiệu mẫu cho trước với sai số bị chặn là mục tiêu giải quyết của luận án. Đây là vấn đề phức tạp do đặc tính phi tuyến của động học cũng như của các thành phần chưa biết trong phương trình động học của đối tượng. Các công trình nghiên cứu hiện nay chủ yếu tìm cách giải quyết các vấn đề về điều khiển ổn định và bền vững hệ phi tuyến có các thành phần bất định dựa trên điều khiển thích nghi, tuy nhiên các phương pháp còn khá phức tạp và chưa chỉ rõ khả năng và mô hình áp dụng trên các hệ thống điều khiển công nghiệp.

Nhằm đóng góp, đưa ra một phương pháp tổng hợp có khả năng áp dụng trên các hệ thống điều khiển tự động tiên tiến hoạt động trong các phân cấp mạng công nghiệp, tác giả trình bày một phương pháp tổng hợp mới dựa trên ý tưởng thay thế ước lượng (không cần gần đúng như các phương pháp hiện nay) các hàm trạng thái chưa biết bằng các hàm số đã biết, từ đó tìm cách xấp xỉ sai lệch chung do phép thay thế ước lượng gây nên và thiết kế thành phần bù liên tục nhằm triệt tiêu tác động này. Đặc điểm của phương pháp là sử dụng bộ xấp xỉ vạn năng mờ nơron (xấp xỉ sai lệch nêu trên) làm thành phần bù trong luật điều khiển phản hồi. Để xây dựng được một cơ sở toán học chứng minh cho phương pháp đề xuất, luận án lần lượt phát triển phương pháp cho các trường hợp bù tĩnh (luật điều khiển phản hồi tĩnh) và trường hợp bù động (luật điều khiển thích nghi). Ngoài ra luận án còn phân tích và giải quyết một số vấn đề khác liên quan đến các điều kiện giới hạn của quỹ đạo trạng thái và đầu vào của hệ phi tuyến cũng như mở rộng phương pháp trong trường hợp hệ khả tuyến tính hóa phản hồi chặt (strict-feedback linearizable system).

Ngoài cơ sở lý thuyết được chứng minh, luận án cũng phân tích và chỉ ra khả năng áp dụng phương pháp trên các hệ thống điều khiển công nghiệp (PLC, IPC) thông qua thử nghiệm trên một mô hình phần mềm ứng dụng được xây dựng cho hệ thống SIMATIC S7 của hãng Siemens. - ii -  Bố cục của luận án Luận án chia thành 4 chương. Chương 1 trình bày tổng quan các vấn đề trong điều khiển các hệ phi tuyến và ứng dụng, từ đó đưa ra mục tiêu và nội dung nghiên cứu của luận án giới hạn vào các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi có chứa các thành phần không rõ trong bài toán bám theo tín hiệu mẫu bị chặn cho trước. Chương 2 trình bày chi tiết vấn đề cần giải quyết cũng như tổng quan các nghiên cứu và các kết quả đã đạt được đến nay.

Dựa trên phương pháp thiết kế định nghĩa hệ sai số thỏa mãn giả thiết ban đầu, luận án xây dựng một số cơ sở toán học (các định lý và bổ đề) để hình thành phương pháp mới theo hướng đơn giản và có khả năng ứng dụng – được gọi là phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái – làm tiền đề phát triển các bộ điều khiển ổn định tĩnh và động trong các chương tiếp theo. Trong Chương 3, tác giả giới thiệu một số cơ sở toán học nhằm đưa ra luật điều khiển tĩnh dùng bộ xấp xỉ vạn năng mờ nơron làm thành phần bù liên tục để nghiệm của hệ sai số vòng kín bị chặn tới hạn đều (uniformly ultimately bounded) cũng như trình bày phương pháp tính toán, xác định tham số điều khiển và các điều kiện cần trong phương pháp để quỹ đạo trạng thái và tín hiệu điều khiển bị chặn theo thiết kế. Ngoài ra Chương 3 còn tiếp tục mở rộng phương pháp cho thiết kế bộ điều khiển ổn định tĩnh các hệ chuyển động hỗn loạn (chaotic systems) có phương trình động học ở dạng tuyến tính hóa phản hồi chặt. Chương 4 tập trung vào giải quyết vấn đề bù động dựa trên luật điều khiển tĩnh và sử dụng bộ xấp xỉ mờ nơron để xây dựng được bộ điều khiển thích nghi ổn định cũng như trình bày mô hình phần mềm ứng dụng.

Nhằm chứng minh tính khả thi của phương pháp trong phát triển bộ điều khiển với thành phần bù động, luận án sử dụng điều khiển thích nghi trực tiếp áp dụng phương pháp chỉnh định  để chỉnh định tham số của bộ xấp xỉ mờ nơron trong các trường hợp bộ xấp xỉ tuyến tính và phi tuyến đối với tham số. Tác giả cũng đưa ra mô hình phần mềm ứng dụng cho phép áp dụng các kiểu điều khiển tĩnh và động trên các hệ thống điều khiển công nghiệp và phân tích khả năng ứng dụng trên hệ thống tự động hóa SIMATIC S7 của hãng Siemens. Phần cuối là kết luận và kiến nghị của luận án, tiếp theo sau là Phụ lục bao gồm một số chứng minh và thiết kế. - iii - MỤC LỤC CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu. 9 CHƢƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH CÁC HỆ THỐNG KHẢ TUYẾN TÍNH HÓA PHẢN HỒI BẰNG PHƢƠNG PHÁP THAY THẾ ƢỚC LƢỢNG HÀM TRẠNG THÁI. Giới thiệu chung. Biểu diễn các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi.

Vấn đề trong điều khiển ổn định các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái. Điều khiển ổn định các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái bằng phƣơng pháp thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái. Cơ sở toán học của phương pháp. Tính bền vững của hệ vòng kín trong phương pháp.

Điều khiển ổn định các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi vào- ra bằng phƣơng pháp thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái. Bài toán điều khiển và cơ sở toán học. Điều khiển ổn định bằng phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái. Tính bền vững của hệ vòng kín đối với thành phần không rõ trong phương trình động học.

Tổng hợp thiết kế bộ điều khiển tĩnh ổn định. 56 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP THAY THẾ ƢỚC LƢỢNG HÀM TRẠNG THÁI DÙNG BỘ XẤP XỈ MỜ NƠRON. Đặt vấn đề và cơ sở lý thuyết xây dựng phƣơng pháp. Giới thiệu chung.

Bộ xấp xỉ vạn năng. Cơ sở toán học xây dựng các bộ xấp xỉ dùng hệ mờ và mạng nơron. Thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái. Cơ sở toán học của phương pháp.

Xác định tham số bộ điều khiển. Mô phỏng điều khiển tay rôbốt. Thay thế ƣớc lƣợng hàm trạng thái mở rộng trong điều khiển ổn định các hệ khả tuyến tính hóa phản hồi chặt. Phương pháp cuốn chiếu.

Phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái khi hệ chứa các thành phần không rõ. Tổng hợp và kết luận. 93 CHƢƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRỰC TIẾP DÙNG HỆ MỜ NƠRON TRONG PHƢƠNG PHÁP THAY THẾ ƢỚC LƢỢNG HÀM TRẠNG THÁI. Giới thiệu chung.

Sự cần thiết phát triển bộ điều khiển thích nghi. Vấn đề và cơ sở toán học xây dựng bộ điều khiển thích nghi trực tiếp. Điều khiển mờ nơron thích nghi trực tiếp các hệ thống khả tuyến tính hóa phản hồi. Hệ khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái.

Hệ khả tuyến tính hóa phản hồi vào-ra. Tổng hợp thiết kế bộ điều khiển thích nghi trực tiếp ổn định. Mô hình điều khiển thích nghi trên hệ thống điều khiển công nghiệp. Giới thiệu chung.

Mô hình phần mềm ứng dụng và khả năng áp dụng trên hệ thống điều khiển công nghiệp. 121 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. 122 CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN CỦA TÁC GIẢ. 124 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

Một số thuật ngữ tiếng Anh. Bổ đề 3 trang 40 và kết quả (2-64). Tuyến tính hóa phƣơng trình động lực học (3-23). Chƣơng trình mô phỏng ví dụ điều khiển tay rôbốt trang 79.

Một số môđun phần mềm trong mô hình phần mềm ứng dụng. 155 -v- MỤC LỤC HÌNH VẼ Hình 1 : Hàm ε( , E )  1  sign( E )bsig( , E ) .34 Hình 3 : Hàm Lambert w( x)ew( x)  x .41 Hình 5 : Hàm Em (  ,  ) và μ E _ max (  ,  )  μ E (  ,  ,  Em ) .41 Hình 6 : Hệ mờ MISO .63 Hình 7 : Mạng nơron 2 lớp .65 Hình 8 : Mô phỏng trong trường hợp không sử dụng thành phần bù .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" nghiên cứu về vấn đề gì?

Đề xuất phương pháp tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron. Ứng dụng kỹ thuật tiên tiến này trong công nghiệp pot, tối ưu hóa hệ thống.

Luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa. Năm bảo vệ: 2009.

Luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử. Danh mục: Tự Động Hóa.

Luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" có bao nhiêu trang?

Luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" có 166 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Tổng hợp hệ điều khiển mờ dùng mạng nơron ứng dụng công nghiệp" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter