Palun kasuta seda identifikaatorit viitamiseks ja linkimiseks:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40088| Заглавие: | Спосіб реалізації методу адаптивного ПІД-регулювання на основі технологій штучного інтелекту |
| Други Заглавия: | The method of implementing the method of adaptive PID control based on artificial intelligence technologies |
| Автори: | Сарняк, Богдан Володимирович Sarnyak, Bohdan |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | 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 на Публикуване: | Дек-2022 |
| Submitted date: | Дек-2022 |
| Date of entry: | 26-Дек-2022 |
| Издател: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра радіотехнічних систем, м. Тернопіль, Україна |
| Supervisor: | Яворський, Богдан Іванович Yavorskyy, Bohdan |
| Committee members: | Дедів, Леонід Євгенович Dediv, Leonid |
| UDC: | 627.722.6 |
| Ключови Думи: | 172 телекомунікації та радіотехніка адаптація регулювання динамічний об’єкт штучна нейронна мережа adaptation, regulation dynamic object artificial neural network |
| Резюме: | 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 |
| Content: | 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: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40088 |
| Copyright owner: | © Сарняк Богдан Володимирович, 2022 |
| References (Ukraine): | 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. |
| Content type: | Master Thesis |
| Показва се в Колекции: | 172 — телекомунікації та радіотехніка, Електронні комунікації та радіотехніка |
Файлове в Този Публикация:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Авторська довідка (Сарняк Б.В.).doc | 49 kB | Microsoft Word | Изглед/Отваряне | |
| Сарняк_Б_В_РРм-61_диплом.pdf | 1,28 MB | Adobe PDF | Изглед/Отваряне |
Публикацияте в DSpace са защитени с авторско право, с всички права запазени, освен ако не е указно друго.
Admin vahendid