Details

Title Development of deep learning controller for DC motor System: магистерская диссертация: 09.04.01
Creators Хан Мааз Ахмед
Scientific adviser Потехин Вячеслав Витальевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint Санкт-Петербург, 2017
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects Электродвигатели постоянного тока ; Обучающие машины ; Контроллеры программные
UDC 004.312.46:004.85(43.3) ; 004.588:621.313.13.024(43.3)
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language English
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 09.04.01
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/2/v17-2596
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\44340
Record create date 10/11/2017

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

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.

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

Access count: 106 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics