Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Để điều khiển chính xác đối tượng khi chưa biết rõ được thông số, trước tiên ta phải hiểu rõ đối tượng đó. Đối với đối tượng là phi tuyến như rô bốt, ta cần thực hiện nhận dạng đặc tính vào ra của nó để đảm bảo tạo ra tín hiệu điều khiển thích nghi được lựa chọn chính xác hơn. Hiện nay thường sử dụng logic mờ (Fuzzy Logic), mạng nơ ron ( Neural Networks), và mạng no ron mờ (Fuzzy Neural Networks) để nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ thống phi tuyến | Luận văn Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron truyền thăng nhiều lớp 1 1 J r I 1 1 1 nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu 5 Chương I.Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạo LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do tôi tổng hợp và nghiên cứu. Trong luận văn có sử dụng một số tài liệu tham khảo như đã nêu trong phần tài liệu tham khảo. Tác giả Luận văn Nguyễn Đắc Nam Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http www.lrc-tnu.edu.vn 6 Chương I.Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạo LỜI NÓI ĐẦU Trong hệ thống điều khiển hiện đại có rất nhiều phương pháp điều khiển đảm bảo được tốt chất lượng điều khiển. Trong điều khiển tự động để điều khiển chính xác đối tượng khi chưa biết rõ được thông số trước tiên ta phải hiểu rõ đối tượng đó. Đặc biệt đối với các đối tượng phi tuyến ta cần dạng được đặc tính vào-ra của nó để đảm bảo tạo ra tín hiệu điều khiển thích nghi được lựa chọn chính xác hơn. Những bộ điều khiển hiện đại thường được sử dụng như lôgic mờ mạng nơron mạng nơron mờ để nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ thống phi tuyến. Trong thời gian của khoá học cao học chuyên ngành Tự động hoá tại trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp Thái Nguyên được sự tạo điều kiện giúp đỡ của nhà trường và Tiến Sĩ Phạm Hữu Đức Dục em đã lựa chọn đề tài của mình là Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng vị trí rôbốt hai khâu . Trong khoảng 6 tháng thực hiện đề tài được sự hướng dẫn nhiệt tình của Tiến Sĩ Phạm Hữu Đức Dục sự giúp đỡ của bạn bè cùng với sự nỗ lực cố gắng của mình bản luận văn đến nay đã hoàn thành. Dù đã có nhiều cố gắng xong bản luận văn vẫn không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế em rất mong nhận được sự góp ý của các thầy để bản luận văn được tốt hơn. Em xin trân trọng cảm ơn Học viên Nguyễn Đắc Nam Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên http .
