Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kĩ thuật: Thiết kế bộ điều khiển bám đuổi thích nghi cho hệ phi tuyến mimo sử dụng cmac

Mục đích cơ bản của luận án này là đề xuất bộ điều khiển có cấu trúc mô hình tiểu nảo (Cerebellar Model Articulation Controller: CMAC), bộ điều khiển có cấu trúc mô hình tiểu nảo hồi tiếp (Recurrent Cerebellar Model Articulation Controller: RCMAC), và hệ thống điều khiển có cấu trúc mô hình tiểu nảo IV hồi tiếp bền vững (Robust Recurrent Cerebellar Model Articulation Control System :RRCMACS) cho các hệ thống phi tuyến MIMO để nâng cao các chỉ số thực của bộ điều khiển như khả năng bám đuổi tốt theo tín hiệu đặt, tăng tính ổn định và bền vững, giảm ảnh hưởng của sự thay đổi tải và ảnh hưởng của nhiễu lên sự ổn của bộ điều khiển trong quá trình hoạt động. | Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kĩ thuật Thiết kế bộ điều khiển bám đuổi thích nghi cho hệ phi tuyến mimo sử dụng cmac BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP. PHỐ HỒ CHÍ MINH TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ Đề tài THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BÁM ĐUỔI THÍCH NGHI CHO HỆ PHI TUYẾN MIMO SỬ DỤNG CMAC Chuyên Ngành Kỹ Thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số 9520216 Nghiên cứu sinh ThS. Tạ Văn Phương Người hướng dẫn 1 PGS.TS Đặng Xuân Kiên Người hướng dẫn 2 TS. Ngô Thanh Quyền TP.HCM 5 2019 Abstract Designing control system for non-linear MIMO systems has been attracted many researchers for the recent decades. Due to the complex characteristics defining the dynamic model of the non-linear MIMO systems are invaluable for the practical applications. Therefore the model-based controllers cannot satisfy the desired performances. To cope with this problem many advanced controllers have been studied and applied for the non-linear MIMO systems such as Particle Swarm Optimization PSO Fuzzy Logic Controller FLC Neural Network NN Fuzzy Neural Network etc. By using these adaptive intelligent controllers the performances have been achieved for the practical applications. However there exists disadvantages and shortcomings that need to be improved such as online learning problems selection number of fuzzy rules number of neurons and layers the robustness of the system in the presence of disturbances noise uncertainties and so on. This study has proposed the CMAC Wavelet CMAC recurrent CMAC and the robust recurrent cerebellar model articulation control system RRCMACS for the non-linear MIMO systems to achieve desired performances for the system during operation such as good tracking responses stability robustness disturbances attenuation and noise rejection during operation. The main contributions of this study are presented in Chapter 2 Chapter 3 and Chapter 4. In Chapter 2 the traditional Cerebellar Model Articulation Controller was represented to show the .