С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Следящая система управления с нейросетевой адаптацией параметров ПИД-регулятора: магистерская диссертация: 27.04.04
Creators: Смирнов Михаил Александрович
Scientific adviser: Ростов Николай Васильевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2016
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Регуляторы; Следящие системы; Нейронные сети
UDC: 681.513.3(043.3); 004.032.26(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 27.04.04
Speciality group (FGOS): 270000 - Управление в технических системах
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v16-1656
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Диссертация, темой которой является «следящая система управления с нейросетевой адаптацией параметров пид-регулятора» содержит 64 страницы, 38 рисунков, использовано 15 источников литературы. Настоящая диссертация посвящена разработке алгоритма нейросетевого модуля адаптации параметров регулятора, а также алгоритма адаптивного нейросетевого регулятора. Приводится обзор известных методов нейросетевого управления с рассмотрением достоинств и недостатков каждого из них. Разработана модель следящей системы, ПИД-регулятор положения которой в одном случае получает значения коэффициентов усиления из модуля нейросетевой адаптации, а в другом случае заменен на нейросетевой адаптивный регулятор. Рассмотрены возможные варианты программной и аппаратной реализации разработанных алгоритмов, приведены рекомендации по выбору способа реализации.

Thesis, whose theme is " Tracking control system with PID controller parameters adaptation based on neural network " contains 64 pages, 38 drawings, used 15 literature sources. The thesis is devoted to development of neural network algorithm module to adapt the controller parameters and algorithm of adaptive neural network controller. A review of known methods of neural network control with consideration of the advantages and disadvantages of each. A simulation of the tracking system, PID controller position which in one case gets gain values of the neural network module adaptation, and in another case, replaced by a neural network adaptive controller. Possible options for hardware and software implementation of the developed algorithms are given recommendations on the choice of the method.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2805
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics