Název:
Posouzení vhodnosti učení pro heuristické adaptivní řízení pohonů
Překlad názvu:
Suitability Assessment of Learning for Heuristic Adaptive Control of Drives
Autoři:
Kerek, Milan ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Březina, Tomáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2012
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [slo][eng]
Táto bakalárska práca je zameraná na možnosti využitia umelých neurónových sieti v regulácií nelineárnych dynamických systémoch. Ďalej je v práci ukázaná možnosť kombinácie neurónových regulátorov s lineárnymi regulátormi ako sú PID regulátor, stavový regulátor s kompenzáciou poruchy. Simulačné modely boli navrhnuté v prostredí Matlab/Simulink. Neurónové siete boli trénované pomocou Neural Network Toolbox-u. Navrhnuté regulátory boli testované na regulácií uhlovej rýchlosti nelineárneho systému 2. rádu - jednosmerného motora s cudzím budením.
The bachelor thesis is aimed to explore the possibilities of using artificial neural network in order to controll nonlinear dynamic systems. In addition the document shows the options to combine neural controllers with linear controllers, such as PID regulator, state space regulator with compensation error. Simulation models were designed in environment of Matlab/Simulink. Neural networks were exploit with the help of Neural Network Toolbox-u. Designed regulators were tested on regulating angular velocity of nonlinear system of 2nd order – wound DC motor.
Klíčová slova:
Artificial neural network; Forward neural network model; Inverse neural network model; PID controller; Regulation; State – space controller
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/4478