Neuronowy regulator PDD²

• Autorzy: Kula K.

Warianty tytułu

EN

PDD² controller using artifical neural network

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono koncepcję regulatora PDD² pracującego w układzie z obiektem cscylacyjnym. Właściwe dostrojenie regulatora do obiektu zapewnia sieć neuronowa. Wzorcowe zachowanie się układu regulacji wyznacza liniowy model odniesienia. Do adaptacji nastaw regulatora użyto trójwarstwowej sieci neuronowej, wykorzystującej algorytm propagacji wstecznej. Proces uczenia się sieci zapewnia poprawę jakości sterowania, co obrazują załączone wyniki badań symulacyjnych.

EN

This paper proposes a conception of adaptive controller using the neural networks. The NN weights mc adjusted to minimze the error of the controlled value. The validy of proposed algorithm has been confirmed by simulation study of a neural network PID controller. The simulation results shown that the introducing of back propagation neural networks leads to conformability of this control system.

• Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Morskiego w Gdyni
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
• Rocznik: 2002
• Tom: nr 47
• Strony: 43--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 2 poz., rys.

Twórcy

autor

Kula K.

• Akademia Morska w Gdyni Wydział Elektryczny Katedra Automatyki Okrętowej

Bibliografia

• 1. KORBICZ J., OBUCHOWICZ A., UCIŃSKI D.: Sztuczne sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
• 2. KULA K.: Wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej w układzie regulacji z modelem odniesienia. Automatyzacja i eksploatacja systemów sterowania i łączności, Gdynia 2001.

Uwagi

PL

Wydział Elektryczny. Katedra Automatyki Okrętowej