tailieunhanh - Phương pháp dự đoán mẫu hành vi hỗ trợ hệ thống điều khiển tự động trên cơ sở phân tích dữ liệu IoT sử dụng mạng nơ ron sâu

Bài viết Phương pháp dự đoán mẫu hành vi hỗ trợ hệ thống điều khiển tự động trên cơ sở phân tích dữ liệu IoT sử dụng mạng nơ ron sâu đề xuất phương pháp dự đoán mẫu hành vi trong hỗ trợ điều khiển tự động của hệ thống, trên cơ sở phân tích dữ liệu internet kết nối vạn vật (IoT) dựa trên mạng nơron sâu. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC ISSN 1859 - 4557 PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN MẪU HÀNH VI HỖ TRỢ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRÊN CỞ SỞ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU IOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON SÂU BEHAVIORAL PATTERN PREDICTION METHOD BASED ON IOT DATA ANALYSIS USING DEEP NEURAL NETWORK FOR AUTOMATIC CONTROL Nguyễn Ngọc Trung Bùi Thị Duyên Đại học Điện lực Ngày nhận bài 16 06 2022 Ngày chấp nhận đăng 12 08 2022 Phản biện TS. Phạm Văn Nam Tóm tắt Kỹ thuật càng phát triển các hệ thống máy móc và thiết bị ngày càng hiện đại và phức tạp. Nghiên cứu các giải pháp ứng dụng thành tựu công nghệ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư nhằm nâng cao hiệu quả của việc khai thác và sử dụng thiết bị máy móc có ý nghĩa hết sức quan trọng và cấp thiết. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất phương pháp dự đoán mẫu hành vi trong hỗ trợ điều khiển tự động của hệ thống trên cơ sở phân tích dữ liệu internet kết nối vạn vật IoT dựa trên mạng nơ- ron sâu. Kết quả đạt được của các thí nghiệm trên tập dữ liệu tổng hợp cho thấy độ chính xác dự đoán cao trung bình 98 với mô hình đề xuất trên tập dữ liệu kiểm tra gồm 5000. Từ đó có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu để phát triển các hệ thống tự động và điều khiển thông minh các thiết bị máy móc theo thời gian thực. Từ khóa Tự động hóa và điều khiển IoT AI Mạng nơ-ron sâu Dự đoán mẫu hành vi Abstract With the improvement of technologies the systems are increasingly modern and complex. The study of solutions to apply technological achievements of the Fourth Industrial Revolution aims to improve the efficiency of exploitation and use of technical systems is very important and urgent. In this paper we propose a behavioral pattern prediction method based on IoT data analysis using a deep neural network for automatic control. The general results of experiments on synthetic data showed high accuracy of prediction the accuracy of the classifier on 5000 test samples averaged 98 . Therefore this method can be applied to develop .

• Tự động hoá
• Tự động hóa và điều khiển
• Dữ liệu IoT
• Mạng nơ ron sâu
• Dự đoán mẫu hành vi
• Mạng nơ ron LSTM
• Giáo trình Lý thuyết điều khiển tự động
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Mô hình toán học hệ thống điều khiển
• Thiết kế bộ điều khiển PID
• Phương pháp xác định tham số PID
• Tự động hóa
• Điều khiển tự động
• Quỹ đạo nghiệm số
• Cơ sở hệ thống tự động
• Phương trình vi phân mô tả hệ thống
• Điều khiển và Tự động hóa
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật Điều khiển
• Kỹ thuật Điều khiển
• Điều khiển tuyến tính hóa
• Động cơ tuyến tính
• Điều khiển động cơ tuyến tính
• tự động hóa công nghiệp
• vi điều khiển pic
• điều khiển tự động hoá
• ứng dụng vi điều khiển
• mạch điều khiển từ xa
• phần mềm điều khiển từ xa
• đồ án vi điều khiển
• đo và cảm biến
• Giáo trình Vi điều khiển
• Vi điều khiển 2
• Vi điều khiển PIC 16F877A
• Ngôn ngữ lập trình CS1
• Thiết kế mạch điều khiển LED
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Điều khiển và tự động hóa
• Xây dựng Robot tự hành
• Bộ điều khiển bám quỹ đạo
• Luận án Điều khiển và Tự động hóa
• Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Mô hình hóa
• Điều khiển dự báo hệ thống
• Vật liệu nano
• Kỹ thuật đo lường và tự động hóa
• Bài giảng Tự động hóa
• Nguyên tắc điều khiển tự động
• Hệ thống điều khiển
• Hệ tuyến tính
• Hệ điều khiển tự động
• Chất lượng hệ điều khiển tự động
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ
• Mạng Neural điều khiển xe lăn
• Hệ thống điều khiển xe lăn
• Điều khiển xe lăn sử dụng điện não
• Điều khiển xe lăn sử dụng camera
• Mạng Neural trong điều khiển xe lăn
• Điều khiển tự động thông thường
• Điều khiển tự động hiện đại
• Hệ phi tuyến tính
• Tuyến tính hóa điều hòa
• Điều khiển Matlab
• Điều khiển tuyến tính
• Điều khiển phi tuyến
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển
• thuật toán điều khiển rô bốt di động
• Thiết kế luật điều khiển bám thích nghi
• Mạng nơ ron ba lớp
• Thuật toán điều khiển
• Dầm chữ V
• Hệ điều khiển
• Hệ thống truyền động có khe hở
• Cấu trúc bộ điều khiển mờ
• Nhận dạng giọng nói
• Điều khiển robot 5 bậc tự do
• Robot 5 bậc tự do
• Đề thi cuối kỳ
• Điều khiển tối ưu
• Đề thi Tự động hóa
• Đề thi Điều khiển tối ưu
• Bài tập Tự động hóa
• Bài tập Điều khiển tối ưu
• điều khiển tốc độ động cơ
• giáo trình tự động hóa
• điện tử ứng dụng
• Tự động hóa điều khiển thiết bị điện
• Giáo trình điện tử
• Thiết bị điện
• Hệ thống tự động điều khiển
• Điều khiển số thiết bị điện
• Điều khiển nhà máy điện
• Bài giảng Điều khiển nhà máy điện
• Tự động hóa quá trình sản xuất điện
• Hệ điều khiển điện năng
• Hybird Control System
• Hệ thống điều khiển DCS
• hệ thống tự động
• lý thuyết điều khiển
• tài liệu vi điều khiển
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Phát triển thuật toán điều khiển Robot công nghiệp
• Robot công nghiệp
• Hệ Robot camera di động
• Điều khiển trượt