Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40088| Назва: | Спосіб реалізації методу адаптивного ПІД-регулювання на основі технологій штучного інтелекту |
| Інші назви: | The method of implementing the method of adaptive PID control based on artificial intelligence technologies |
| Автори: | Сарняк, Богдан Володимирович Sarnyak, Bohdan |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Сарняк Б. В. Спосіб реалізації методу адаптивного ПІД-регулювання на основі технологій штучного інтелекту : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „172 — телекомунікації та радіотехніка“ / Б. В. Сарняк. — Тернопіль: ТНТУ, 2022. — 60 с. |
| Дата публікації: | гру-2022 |
| Дата подання: | гру-2022 |
| Дата внесення: | 26-гру-2022 |
| Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра радіотехнічних систем, м. Тернопіль, Україна |
| Науковий керівник: | Яворський, Богдан Іванович Yavorskyy, Bohdan |
| Члени комітету: | Дедів, Леонід Євгенович Dediv, Leonid |
| УДК: | 627.722.6 |
| Теми: | 172 телекомунікації та радіотехніка адаптація регулювання динамічний об’єкт штучна нейронна мережа adaptation, regulation dynamic object artificial neural network |
| Короткий огляд (реферат): | В роботі запропоновано спосіб реалізації методу адаптивного ПІД-регулювання на основі технологій штучного інтелекту. Проаналізовано типи регуляторів, зокрема таких, що мають можливість адаптації до змінних вхідних параметрів. Запропоновано для автоматичного налаштування використати ПІД регулятор із штучною нейронною мережею для пошуку відповідних коефіцієнтів Отримані результати підтвердили працездатність та ефективність запропонованої структури адаптивного ПІД регулятора In the master's qualification work, a method of implementing the method of adaptive PID regulation based on artificial intelligence technologies is proposed. The types of regulators, in particular those that have the ability to adapt to variable input parameters, are analyzed. It is proposed to use a PID regulator with an artificial neural network for automatic adjustment to find the appropriate coefficients. The obtained results confirmed the operability and efficiency of the proposed structure of the adaptive PID regulator |
| Зміст: | ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1 Задача автоматичного регулювання 9 1.2 Принцип автоматичного регулювання 9 1.3 Позиційні регулятори 10 1.4 Самоналаштовуване управління 12 1.5 Висновок до розділу 1 14 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 16 2.1 Задача автоматизації ПІД регулювання 16 2.2 Математична модель нейронної мережі 17 2.3 Штучний нейрон 20 2.4 Рекомендації щодо навчання та архітектури багатошарових НМ 22 2.5 Навчання ШНМ 24 2.6 Висновки до розділу 2 29 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 30 3.1 Застосування нейронних мереж для синтезу регуляторів 30 3.2 Результати дослідження 33 3.3 Висновки до розділу 3 40 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 42 4.1 Охорона праці 42 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 44 4.3 Висновки до розділу 4 50 ВИСНОВКИ 51 ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 53 ДОДАТКИ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40088 |
| Власник авторського права: | © Сарняк Богдан Володимирович, 2022 |
| Перелік літератури: | 1) Xabier Basogain Olabe. Redes Neuronales Artificiales y sus Aplicaciones Formato Impreso: Publicaciones de la Escuela de Ingenieros, 1998 – 79 p. 2) Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971 – 261 с. 3) Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления: Учеб. Пособие для вузов – М.: Высш. шк. 2002. – 183 с.: ил. 4) Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. – 1104 с. 5) Дивеев А.И., Софронова Е.А. «Основы генетического программирования Учебно-методическое пособие» – М.: Изд-во РУДН, 2006; 6) Васенков Д.В. Методы обучения искусственных нейронных сетей // Компьютерные инструменты в образовании. – СПб.: Изд-во ЦПО «Информатизация образования», 2007, №1, С. 20–29. 7) Круг П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры: Учебное пособие по курсу «Микропроцессоры». – М.: Издательство МЭИ, 2002. – 176 с. 8) Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс» ', 2001; 9) Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронны 10) Мочалов И.А. Искусственные нейронные сети в задачах управления и обработки информации Ч. 1 – М.: 2004. –145 с. 11) Осовский С. Нейронные сети для обработки информации – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с. 12) Пупков К.А., Егупов Н.Д. «Методы классической и современной теории автоматического управления»: Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.3: Синтез регуляторов систем автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 616 с. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 172 — телекомунікації та радіотехніка |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Авторська довідка (Сарняк Б.В.).doc | 49 kB | Microsoft Word | Переглянути/відкрити | |
| Сарняк_Б_В_РРм-61_диплом.pdf | 1,28 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора