|
|
OPTIMALIZACE NÁVRHU FUZZY ŘÍZENÍ VZHLEDEM K ROZSAHU POHYBŮ PARALELNÍHO MECHANISMU
Andrš, Ondřej ; Maga, Dušan (oponent) ; Singule, Vladislav (oponent) ; Březina, Tomáš (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na využití fuzzy logiky při návrhu řízení paralelního mechanismu založeného na Stewartově platformě. Hlavním cílem je navrhnout řídicí systém, který zabezpečí provádění biomedicínských experimentů. K tomuto účelu je nezbytné zařízení, které zajistí simulaci fyziologických pohybů lidského těla charakteristickým danému implantátu, včetně silového zatížení. Uzavřený kinematický řetězec paralelních manipulátorů výrazně zvyšuje tuhost mechanismu. Manipulátory s paralelní kinematickou strukturou dosahují lepší přesnosti a opakovatelnosti dosažení požadované polohy efektoru a mohou vyvozovat větší sílu než běžné manipulátory se sériovou kinematickou strukturou. Obecnou nevýhodou paralelních mechanismů bývá jejich relativně malá pracovní oblast oproti sériovým, složitější struktura a komplikované řešení přímé kinematické úlohy. Předkládaná práce přináší efektivní řešení přímé kinematické úlohy pomocí simulačního modelu s fuzzy inferenčním systémem typu Takagi-Sugeno. Navržený systém řízení využívá stavových a fuzzy regulátorů typu Takagi-Sugeno, které jsou odvozeny od stavových regulátorů s integrací na vstupu. Pro návrh a optimalizaci fuzzy regulátorů byla použita technika anfis (adaptive neuro-fuzzy inference system), která emuluje trénovací data pomocí trénování s použitím metody nejmenších čtverců v kombinaci s metodou zpětného šíření. Navržené fuzzy regulátory jsou použity pro řízení jednotlivých ramen manipulátoru. Vlastnosti navrženého systému řízení jsou dokumentovány testovacím experimentem.
|
|
|
Fuzzy neuronové sítě
González, Marek ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce je věnována fuzzy neuronovým sítím. Protože se jedná o techniku kombinování fuzzy logiky s neuronovými sítěmi pro řešení nejrůznějších úloh z oblasti umělé inteligence, řízení či strojového učení, teoretická část práce se nejprve zabývá neuronovými sítěmi a fuzzy logikou odděleně. Po vysvětlení nezbytných základů je zbytek teoretické části zaměřen převážně na teorii fuzzy neuronových sítí, jejich klasifikaci a použití v praxi. Na základě popsané teorie jsou navrhnuty a implementovány fuzzy asociativní paměti, jejichž cílem je řešit úlohu klasifikace a úlohu z oblasti řízení. Na závěr jsou výsledné implementace a jejich výsledky zhodnoceny a porovnány s jinými přístupy k řešení zvolených úloh.
|
|
| |
|
|
Robustnost fuzzy řízení
Hebelka, Marek
Hebelka M. Robustnost fuzzy řízení. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2023. Práce se zabývá posouzením robustnosti fuzzy regulátoru v rámci odstranění vlivu poruchové veličiny v podobě jednotkového skoku polohy o velikosti 10, 20, 30 a 40 % vstupního signálu a úpravou časových konstant o 5, 10, 15 a 20 % původní hodnoty. V práci jsou popsány základy fuzzy řízení, simulačních nástrojů, klasických regulátorů a regulovaných soustav. V rámci práce je popsáno seřízení jednotlivých soustav a následně je provedena analýza vlivu změn klíčových parametrů regulovaných soustav. Výsledkem je zhodnocení a posouzení robustnosti regulátorůu regulovaných soustav.
|
|
|
Fuzzy neuronové sítě
González, Marek ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce je věnována fuzzy neuronovým sítím. Protože se jedná o techniku kombinování fuzzy logiky s neuronovými sítěmi pro řešení nejrůznějších úloh z oblasti umělé inteligence, řízení či strojového učení, teoretická část práce se nejprve zabývá neuronovými sítěmi a fuzzy logikou odděleně. Po vysvětlení nezbytných základů je zbytek teoretické části zaměřen převážně na teorii fuzzy neuronových sítí, jejich klasifikaci a použití v praxi. Na základě popsané teorie jsou navrhnuty a implementovány fuzzy asociativní paměti, jejichž cílem je řešit úlohu klasifikace a úlohu z oblasti řízení. Na závěr jsou výsledné implementace a jejich výsledky zhodnoceny a porovnány s jinými přístupy k řešení zvolených úloh.
|
|
|
OPTIMALIZACE NÁVRHU FUZZY ŘÍZENÍ VZHLEDEM K ROZSAHU POHYBŮ PARALELNÍHO MECHANISMU
Andrš, Ondřej ; Maga, Dušan (oponent) ; Singule, Vladislav (oponent) ; Březina, Tomáš (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na využití fuzzy logiky při návrhu řízení paralelního mechanismu založeného na Stewartově platformě. Hlavním cílem je navrhnout řídicí systém, který zabezpečí provádění biomedicínských experimentů. K tomuto účelu je nezbytné zařízení, které zajistí simulaci fyziologických pohybů lidského těla charakteristickým danému implantátu, včetně silového zatížení. Uzavřený kinematický řetězec paralelních manipulátorů výrazně zvyšuje tuhost mechanismu. Manipulátory s paralelní kinematickou strukturou dosahují lepší přesnosti a opakovatelnosti dosažení požadované polohy efektoru a mohou vyvozovat větší sílu než běžné manipulátory se sériovou kinematickou strukturou. Obecnou nevýhodou paralelních mechanismů bývá jejich relativně malá pracovní oblast oproti sériovým, složitější struktura a komplikované řešení přímé kinematické úlohy. Předkládaná práce přináší efektivní řešení přímé kinematické úlohy pomocí simulačního modelu s fuzzy inferenčním systémem typu Takagi-Sugeno. Navržený systém řízení využívá stavových a fuzzy regulátorů typu Takagi-Sugeno, které jsou odvozeny od stavových regulátorů s integrací na vstupu. Pro návrh a optimalizaci fuzzy regulátorů byla použita technika anfis (adaptive neuro-fuzzy inference system), která emuluje trénovací data pomocí trénování s použitím metody nejmenších čtverců v kombinaci s metodou zpětného šíření. Navržené fuzzy regulátory jsou použity pro řízení jednotlivých ramen manipulátoru. Vlastnosti navrženého systému řízení jsou dokumentovány testovacím experimentem.
|
|
| |
host ::
RSS.