tailieunhanh - Điều khiển phi tuyến phương tiện ngầm bằng mạng nơ ron thích nghi

Phương tiện ngầm (PTN) tự hành và điều khiển từ xa ngày càng trở nên phổ biến trong việc nghiên cứu, thăm dò và thực hiện các nhiệm vụ dưới nước. PTN là 1 đối tượng phi tuyến, hoạt động trong môi trường có nhiễu không rõ ràng. Bài báo phát triển một bộ điều khiển phi tuyến sử dụng mạng nơ ron truyền tiến độc lập để đạt được kết quả bám tiệm cận trong điều kiện có các thành phần không tường minh trong mô hình và nhiễu loạn ngoài. | Điều khiển phi tuyến phương tiện ngầm bằng mạng nơ ron thích nghi Kỹ thuật điều khiển ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN PHƯƠNG TIỆN NGẦM BẰNG MẠNG NƠ RON THÍCH NGHI Phan Hoài Nam1*, Lê Kỳ Biên2, Bùi Thị Thanh Tâm3 Tóm tắt: Phương tiện ngầm (PTN) tự hành và điều khiển từ xa ngày càng trở nên phổ biến trong việc nghiên cứu, thăm dò và thực hiện các nhiệm vụ dưới nước. PTN là 1 đối tượng phi tuyến, hoạt động trong môi trường có nhiễu không rõ ràng. Bài báo phát triển một bộ điều khiển phi tuyến sử dụng mạng nơ ron truyền tiến độc lập để đạt được kết quả bám tiệm cận trong điều kiện có các thành phần không tường minh trong mô hình và nhiễu loạn ngoài. Từ khóa: Mạng Nơ ron. Điều khiển phi tuyến, Phương tiện ngầm. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Việc điều khiển PTN theo 1 quĩ đạo chính xác và bền vững với môi trường là một trong những bài toán quan trọng và cần thiết trong quá trình thiết kế chế tạo PTN. Một vài kết quả nghiên cứu trước đây dựa trên giả thiết mô hình động học tường minh lấy từ các kết quả kinh nghiệm [2]. Trong khi các bộ điều khiển này cần phải có được hiệu quả điều khiển tốt nhất, mô hình kinh nghiệm thường không chính xác, khó thực hiện, kết quả điều khiển mang lại đối với một mô hình không biết chính xác không cao. Các bộ điều khiển thích nghi [3] đã giải quyết được các vấn đề không tường minh trong mô hình và bộ điều khiển đã trở nên bền vững hơn. Các kết quả này cơ bản dựa trên giả thiết là các tham số động học không biết có thể tuyến tính hoá được. Kết quả trong [4] sử dụng phương pháp thích nghi kinh điển và bộ điều khiển chuyển mạch rời rạc để bù các thành phần phi tuyến đã tuyến tính hoá. Để so sánh với những kết quả điều khiển kiểu thích nghi kinh điển, các nghiên cứu [5] đã ứng dụng logic mờ và mạng nơ ron làm các phương thức cơ bản để xấp xỉ các thành phần động học không tường minh gồm cả các nhiễu loạn bổ sung (và không giả định là các thành phần này tuyến tính); tuy nhiên, sự tồn tại của nhiễu bên ngoài và sai số vốn

• Điện - Điện tử
• Điều khiển phi tuyến phương tiện ngầm
• Mạng nơ ron thích nghi
• Phương tiện ngầm
• Mạng nơ ron
• Điều khiển phi tuyến
• Phương tiện ngầm
• Đại số gia tử
• Bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử
• Tính toán của logic mờ
• Bộ quan sát trạng thái
• Hệ thống điều khiển phương tiện ngầm
• Chuyển động 6 bậc tự do
• Hệ thống lái tự động
• Phương pháp thiết kế bộ lọc tín hiệu
• Tính toán lựa chọn tuyến hình
• Phương tiện ngầm không người lái
• Mô hình cánh lái
• Bộ gõ tạo âm bằng phương pháp cơ khí
• Điều khiển hướng đi phương tiện ngầm
• Độ sâu của phương tiện ngầm
• Ứng dụng mạng Nơ ron
• Tác động dòng chảy
• Điều khiển nơ ron
• Thuật toán truy hồi
• Phao thu phát tín hiệu
• Thuật toán truy hồi Newton Raphson
• Tư thế cho phương tiện ngầm
• tàu ngầm bỏ túi lớp X
• phương tiện thông tin đại chúng
• tàu ngầm
• tài liệu về tàu ngầm
• thiết kế tàu ngầm
• Mô hình động học
• Thủy động học
• Thuật toán điều khiển
• Hệ tọa độ 6 bậc tự do
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Xây dựng thuật toán dẫn đường
• Thuật toán dẫn đường
• Tự động hóa
• Công nghệ hàng hải
• Pin nhiên liệu
• Hệ động lực pin nhiên liệu
• Tế bào nhiên liệu
• Khoan nổ mìn
• Kỹ thuật nổ mìn
• Kíp vi sai phi điện
• Công trình ngầm
• Thi công công trình ngầm
• Phương tiện nổ
• Thiết bị ngầm
• Hệ thống quán tính
• Trạm thủy âm
• Định vị phương tiện ngầm
• Nâng cao chất lượng dẫn đường
• Hệ thống GPS
• Phần cứng nguồn mở
• Mô hình thực tế ảo
• Underwater vehicle
• Open source hardware
• Virtual reality model