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題 名 | 類神經網路應用於適應性控制之研究與設計 |
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作 者 | 呂振榮; | 書刊名 | 中州學報 |
卷 期 | 7 1994.06[民83.06] |
頁 次 | 頁182-208 |
分類號 | 448.942 |
關鍵詞 | 類神經網路; 模式追隨; 適應控制; 卡門濾波器; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本論文之主要目的是將類神經網路與模式追隨適應控制理論同時應用並控制一不明確系統,使得受控系統的輸出能夠隨時追隨參考模式。吾人將模式追隨適應控制與類神經網路相結合,並由模式追隨適應控制中以調整參數來決定受控系統的響應快慢,進而以類神經網路做為控制器以決定受控系統的輸入,最後使得受控系統的輸出符合吾人之需求。此外對每一個神經元建立卡門濾波器模型並以最佳化方法來修正權值,藉由此一方法可提高收斂速度及提高穩定度。為驗證本理念之可行性,吾人使用一個二自由度的機械手臂做為受控系統,經由模擬顯示,應用本理念機械手臂之運動路徑確實可以被控制。應用本理念之另一優點是因為類神經網路中具有大量的權重參數,故對於雜訊具有相當的容忍能力,而當類神經網路中參數訓練的誤差未能完全收斂呈零而產生穩態誤差峙,可以藉由適應控制中的參數調整使收斂速度加快而且也可以來調整受控系統的暫態響應使得追隨更加的完美。 |
英文摘要 | The purpose of this paper is to propose a method by combining neural network with adaptive model following control theory on an unknown plant in order to make the characteristics of plant's output response completely tracking to the reference model. The speed of response can decided by adjust system parameters if we combining neural network with adaptive model following control together. After that, the plant's input can then be decided by neural network controller. By doing so, the plant's output will satisfy the desired input completely. Besides, we also try to modify every neuron's weighting in order to increase the speed of convergence and make the system more stable. In order to prove that the method we proposed is really work, we using a two degree of freedom axis robot arm as a plant. The simulation results show that these ideal is not only suitable for linear, time invariant systems but also suitable for nonlinear, high coupling systems. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。