Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến có trễ dùng mô hình Fuzzy nhiều lớp kết hợp giải thuật tính toán mềm

Nội dung của luận án này là phát triển giải thuật điều khiển dựa trên mô hình Fuzzy mới được đề xuất, kết hợp với các giải thuật tính toán mềm và đưa ra được ít nhất một cách chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov trong quyển luận án này. Mời các bạn cùng tham khảo! | ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CAO VĂN KIÊN NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN HỆ PHI TUYẾN CÓ TRỄ DÙNG MÔ HÌNH FUZZY NHIỀU LỚP KẾT HỢP GIẢI THUẬT TÍNH TOÁN MỀM Ngành Kỹ Thuật Điều Khiển amp Tự Động Hóa Mã số ngành 62520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Bách Khoa ĐHQG-HCM Người hướng dẫn 1 GS. TS. Hồ Phạm Huy Ánh Người hướng dẫn 2 Phản biện độc lập 1 Phản biện độc lập 2 Phản biện 1 Phản biện 2 Phản biện 3 Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án họp tại . . vào lúc giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện - Thư viện Trường Đại học Bách Khoa ĐHQG-HCM - Thư viện Đại học Quốc gia - Thư viện Khoa học Tổng hợp CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU Hệ phi tuyến có trễ là một hệ phi tuyến với các đặc tính trễ 64 các đặc tính này gây khó khăn cho việc nhận dạng 65 và khó khăn trong việc điều khiển với các phương pháp yêu cầu biết phương trình toán của đối tượng. Từ khi Zadeh giới thiệu về mô hình Fuzzy năm 1965 12 đã có rất nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực này. Mô hình Fuzzy được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như y học kỹ thuât tài chính thống kê . 13 15 . Trong chuyên ngành điều khiển thông minh giải thuật fuzzy đã ứng dụng thành công trong điều khiển nhận dạng phân lớp phân nhóm 14 16 20 . Hiện tại có rất nhiều nghiên cứu về lĩnh vực nhận dạng với đủ các cách tiếp cận từ kinh điển tới những cách ứng dụng giải thuật thông minh như mạng thần kinh nơ ron 21 hay mô hình Fuzzy 4 22 . Một trong những vấn đề của lĩnh vực nhận dạng thông minh chính là mô hình phi tuyến nhiều ngõ vào nhiều ngõ ra MIMO bởi vì sự phức tạp và nhiều yếu tố không chắc chắn. Đặc biệt khi áp dụng mô hình Fuzzy trong nhận dạng đối với các bài toán yêu cầu độ phức tạp cao nhiều ngõ vào thì số lượng luật mờ phải nhiều từ đó làm tăng khối lượng tính toán của hệ thống. Đó

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.