Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
Artificial Neural Networks Industrial and Control Engineering Applications Part 13
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Artificial Neural Networks Industrial and Control Engineering Applications Part 13
Quỳnh Nhung
38
35
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'artificial neural networks industrial and control engineering applications part 13', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | System Identification of NN-based Model Reference Control of RUAV during Hover 409 Fig. 12. Transfer function of system 5. Experimental results and analysis In this experiment we used NN approach to train MIMO model and capture the phenomena of flight dynamics. This simulation is divided into two parts longitudinal mode and Lateral mode. The NN approach considers separate lateral and longitudinal network with inertial coupling between the networks taken into consideration. These networks trained individually by making it MIMO model. Basically system identification process consists of gathering experimental data estimate model from data and validate model with independent data. NN controller is designed in such a way that makes the plant output to follow the output of a reference model. The main target is to play with fine tuning of controller in order to minimize the state error. The experiment is carried out with System identification procedures with Prediction Error Method PEM algorithm using System Identification Toolbox using Levenberg-Marquardt LM algorithm. We observe NN approach to get better result of System identification that shows the perfect matching and shown as RUAV Longitudinal Dynamics and RUAV Lateral Dynamics in the following fig. 13-18 The prediction error of the output responses is described in Fig. 14. The autocorrelation function almost tend to zero and the cross correlation function vary in the range of -0.1to 0.1. This shows the dependency between prediction error and Scoii 3long but the dependency rate is very less. 410 Artificial Neural Networks - Industrial and Control Engineering Applications Longitudinal Dynamics Mode Analysis a Pitch Angle 0 b Forward Velocity u c Vertical velocity w System Identification of NN-based Model Reference Control of RUAV during Hover 411 d Pitch Angular Rate q Fig. 13. Output response with network response in Longitudinal dynamics mode a Pitch Angle 0
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Model detecting learning styles with artificial neural network
Correction and Supplementingation of the well log curves for Cuu Long oil basin by using the artificial neural networks
Design of intrusion detection system based on artificial neural network and application of rough set
Precise prediction of radiation interaction position in plastic rod scintillators using a fast and simple technique: Artificial neural network
Application of artificial neural networks for response surface modeling in HPLC method development
Prediction of bridge deck condition rating based on artificial neural networks
Applications of artificial neural network in textiles
Ranking of building maintenance contractors using multi-criteria decision making methods and an artificial neural network model
Groundwater level prediction using artificial neural network model
Predicting fire resistance ratings of timber structures using artificial neural networks
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.