TAILIEUCHUNG - Thiết kế bộ nhận dạng và điều khiển thông minh lò nhiệt
Bài viết Thiết kế bộ nhận dạng và điều khiển thông minh lò nhiệt trình bày nghiên cứu cấu trúc của mạng nơ-ron RBF, áp dụng để nhận dạng và điều khiển đối tượng. Đối tượng được chọn là mô hình hệ bồn khuấy, có tính phi tuyến ở một số thời điểm,. . | Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 53, Phần A (2017): 29-37 DOI: THIẾT KẾ BỘ NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH LÒ NHIỆT Nguyễn Trường Sanh và Nguyễn Chí Ngôn Khoa Công nghệ, Trường Đại học Cần Thơ Thông tin chung: Ngày nhận bài: 10/06/2017 Ngày nhận bài sửa: 08/08/2017 Ngày duyệt đăng: 29/11/2017 Title: Design identifier and intelligent controller of the temperature oven system Từ khóa: Bồn khuấy, điều khiển nhiệt độ, điều khiển PID, điều khiển RBF, huấn luyện trực tuyến Keywords: Stirring tank, temperature control, PID control, RBF control, online tranning ABSTRACT This paper studies about the structure of RBF neural network, applied to identify and control objects. Selected object is a stirring tank system model, being a non-linearity model in some point of time. The stirring tank system required to reach to the desired temperature in a certain range of time, and to avoid overshooting and steady-state error. To achieve this requirement, an intelligent controller with one neuron PID controlled algorithm has been applied; an object identifier using RBF neural networks, with online training algorithms has also been developed. MATLAB simulation results show that the control system works stably and sustainably under the impact of interference. TÓM TẮT Bài báo nhằm nghiên cứu cấu trúc của mạng nơ-ron RBF, áp dụng để nhận dạng và điều khiển đối tượng. Đối tượng được chọn là mô hình hệ bồn khuấy, có tính phi tuyến ở một số thời điểm. Hệ thống bồn khuấy yêu cầu phải đạt nhiệt độ mong muốn trong một thời khoảng nhất định, tránh vọt lố và sai số xác lập. Để đáp ứng yêu cầu này, một bộ điều khiển thông minh với thuật toán điều khiển PID một nơ-ron đã được áp dụng; một bộ nhận dạng đối tượng dùng mạng nơ-ron RBF, với giải thuật huấn luyện trực tuyến cũng được xây dựng. Kết quả mô phỏng trên MATLAB cho thấy hệ điều khiển hoạt động ổn định và bền vững dưới tác động của nhiễu. Trích dẫn: Nguyễn Trường Sanh và Nguyễn Chí Ngôn, 2017. Thiết
đang nạp các trang xem trước
