Details

Хан Мааз Ахмед. Development of deep learning controller for DC motor System [Электронный ресурс] = Создание самообучающегося контроллера двигателя постоянного тока: магистерская диссертация: 09.04.01 / Хан Мааз Ахмед; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. В. В. Потехин. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,90 МБ). — Санкт-Петербург, 2017. — Загл. с титул. экрана. — Текст на англ. яз. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-2596.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-2596>.

Record create date: 10/11/2017

Subject: Электродвигатели постоянного тока; Обучающие машины; Контроллеры программные

UDC: 004.312.46:004.85(43.3); 004.588:621.313.13.024(43.3)

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

This thesis addresses the use of deep learning algorithm i.e Stacked Autoencoders to propose the controller; to discover the viability of applying deep learning into control problems. The suggested deep learning controller is designed by learning PID controller which is most usually used in industry. The input and output of the PID controller are used as a data set for teaching the deep learning network. Stacked Autoencoders are used to design the deep learning controller. The simulation is performed using MatLab/Simulink and the detailed results of a comparison study between the suggested deep learning controller and a PID controller was conducted to demonstrate the performance and effectiveness of the proposed algorithm.

Предлагаемый регулятор самообучения рассчитан на изучение ПИД-регулятора, который чаще всего используется в промышленности. Вход и выход ПИД-регулятора используются в качестве набора данных для обучения сети глубокого обучения. Наборный автоэнкодер используется для разработки регулятора самообучения. Моделирование выполняется с использованием пакета MATLAB/simulink и подробные результаты исследования сравнение между предлагаемой регулятор самообучения и ПИД-регулятор были проведены для демонстрации работоспособности и эффективности предложенного алгоритма.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read
-> Internet All Read

Document usage statistics

stat Document access count: 98
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics