reglare adaptiva
Post on 14-Jan-2016
23 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
-
Universitatea Dunrea de Jos din GalaiFacultatea de Stiina CalculatoarelorSpecializarea Automatica si Informatica Aplicata
PROIECT DE DIPLOM
Tema proiectului:
Reglarea adaptiv a sistemelor dinamice neliniare utiliznd reele neuronale artificiale
ndrumtori .L. dr. Stancu Alexandru .L. Codres Bogdan Absolvent- Prvu Marcel Marian
-
Lucrarea este structurat n patru capitole, dup cum urmeaz:
Primul capitol prezint noiuni introductive referitoare la neuroni si retele neuronale. Cel de-al doilea capitol al lucrarii prezint partea de identificare a sistemelor dinamice utiliznd reele neuronale.Al treilea capitol prezint partea de control.
Cel de-al patrulea capitol reprezint studiu de caz.
-
Neuronul
ei - intrrile neuronului ;h - funcia de intrare a neuronului, E=h(e1,...,en);f - funcia de activare a neuronului, A=f(E);g - funcia de ieire a neuronului, S=g(A);E - suma ponderat a intrrilor neuronului;A - starea neuronului;S - ieirea neuronului;
-
Reele neuronale multistrat Structura unei reele neuronale cu dou straturi
- reprezint matricea ponderilor straturilor reelei; - reprezint vectorii care conin pragurile funciilor de activare ale neuronilor; - funciile de activare corespunztoare stratului i care pot fi liniare, log-sigmoid , tan-sigmoid P - lotul de date de intrare, utilizat n etapa ajustrii ponderilor i deplasrilor, conine vectori de dimensiune r; T - reprezint lotul vectorilor inta. Conine mrimile de ieire dorite.
-
Schema bloc structural, care ilustreaz identificarea unui proces folosind reele neuronale
u - intrarea yp - ieirea procesuluiyi - ieirea reeleiei - eroarea de identificare
-
Structura de control cu model internAntrenarea unui controler neural invers Antrenarea unui controler neural direct
-
Reglarea adaptiv a sistemelor dinamice neliniare utiliznd reele neuronale artificiale. Structur general de reglare adaptivymr ieire model de referinyp ieire procesyi ieire model neuronalu comandayd ieirea impus (dorit)eap eroare de ajustare a parametrilorei- eroarea de identificareer-eroarea de reglare
-
STUDIU DE CAZ Structura de reglare utilizat n cadrul studiului de caz.ymr ieire model de referinyp ieire procesyi ieire model neuronalu comandayd ieirea impus (dorit)eap eroare de ajustare a parametriloru(k-1) comanda la pasul anteriory(k-1)- iesirea la pasul anteriorei-eroarea de identificare Ecuaia cu diferene ce descrie sistemul dinamic neliniar studiat
-
Lotul de date (intrare-iesire) n mai multe puncte statice de funcionare.
-
Instruirea retelei cu 3, 7 respectiv 1 neuroni pe straturi
-
Evoluia sumei ptratice a erorii in cazul reelei neuronale cu 7, 15 respectiv 1 neuroni pe straturi
-
Validare model si validare reziduuri in cazul reelei cu 7, 15 respectiv 1 neuroni (dar cu rat de invare mare)tp=[5000 50000 0.001 0.002]
-
Validare model si validare reziduuri in cazul instruirii reelei cu rata de nvare micorat (pentru valoarea de 0.0033 a sumei ptratice a erorii), tp=[5000 500000 0.001 0.0001]
Instruirea s-a realizt pe parcursul a 9.000.000 de epoci
-
Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip dreptunghiular centrat in jurul lui 0
-
Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip dreptunghiular in jurul mai multor puncte statice de functionarePonderile ultimului strat
-
Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip rampa centrat in jurul lui 2
-
Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip rampa centrat in jurul lui 0
**
top related