1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định

124 16 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Về Một Phương Pháp Điều Khiển Dự Báo Thích Nghi Mờ Cho Đối Tượng Phi Tuyến Bất Định
Tác giả Trần Quang Tuấn
Người hướng dẫn PGS. TS. Phan Xuân Minh, PGS. TS. Nguyễn Doãn Phước
Trường học Đại học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Lý Thuyết Điều Khiển Và Điều Khiển Tối Ưu
Thể loại luận án tiến sĩ kỹ thuật
Năm xuất bản 2012
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 124
Dung lượng 11,45 MB

Nội dung

Ngày đăng: 05/05/2022, 20:37

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước (2004) Lý thuyết điều khiển mờ , NXB Khoa học và kỹ thuật Sách, tạp chí
Tiêu đề: Lý thuyết điều khiển mờ
Tác giả: Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước
Nhà XB: NXB Khoa học và kỹ thuật
Năm: 2004
3. Nguyễn Phùng Quang (2005) Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB Khoa học và kỹ thuật.Tài liệu Tiếng Việt (Bài báo và Luận án) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động
Tác giả: Nguyễn Phùng Quang
Nhà XB: NXB Khoa học và kỹ thuật
Năm: 2005
4. Nguyễn Thúc Loan, Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng (2003) Điều khiển dự báo hệ phi tuyến dựa vào mô hình mờ, Tạp chí Công nghệ thông tin & Truyền thông – Bộ Thông tin và truyền thông.Tài liệu tiếng nước ngoài (Sách) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Điều khiển dự báo hệ phi tuyến dựa vào mô hình mờ
Tác giả: Nguyễn Thúc Loan, Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng
Nhà XB: Tạp chí Công nghệ thông tin & Truyền thông – Bộ Thông tin và truyền thông
Năm: 2003
5. E. F. Camacho and C. Bordons (2004). Model Predictive Control. Springer-Verlag London Berlin Heideberg, second edition Sách, tạp chí
Tiêu đề: Model Predictive Control
Tác giả: E. F. Camacho, C. Bordons
Nhà XB: Springer-Verlag London
Năm: 2004
6. HungT.Nguyen and Michio Sugeno (1998). Fuzzy Systems: Modeling and Control. Kluwer Academic Publishers Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy Systems: Modeling and Control
Tác giả: HungT.Nguyen, Michio Sugeno
Nhà XB: Kluwer Academic Publishers
Năm: 1998
7. F. L. Lewis and V. L. Syrmos (1995). Optimal Control, 2 P nd P ed., John Wiley & Sons Sách, tạp chí
Tiêu đề: Optimal Control
Tác giả: F. L. Lewis, V. L. Syrmos
Nhà XB: John Wiley & Sons
Năm: 1995
9. L. X. Wang (1997), - A Course in Fuzzy Systems and Control , Prentice Hall, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Course in Fuzzy Systems and Control
Tác giả: L. X. Wang
Nhà XB: Prentice Hall
Năm: 1997
10. Kim F.Man, K.S.Tang, S.Kwong (1999). Genetic Algorithms: Conceps and Designs . ISBN 978-1-85233-072-9, Springer Sách, tạp chí
Tiêu đề: Genetic Algorithms: Conceps and Designs
Tác giả: Kim F.Man, K.S.Tang, S.Kwong
Nhà XB: Springer
Năm: 1999
11. J. A. Farrell and M. M. Polycarpou (2006) Adaptive Approximation Based Control , John Wiley & Sons, 2006 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Adaptive Approximation Based Control
Tác giả: J. A. Farrell, M. M. Polycarpou
Nhà XB: John Wiley & Sons
Năm: 2006
14. J. A. Roubos, S. Mollov, R. Babuska, H. B. Verbruggen (1999). Fuzzy model – based predictive control using Takagi Sugeno models. – International Journal of Approximate Reasoning 22 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy model – based predictive control using Takagi Sugeno models
Tác giả: J. A. Roubos, S. Mollov, R. Babuska, H. B. Verbruggen
Nhà XB: International Journal of Approximate Reasoning
Năm: 1999
15. S. Cong, G Li, . and X. Feng (2010). Parameters Identification of Nonlinear DC Motor Model Using Compound Evolution Algorithms. Proceedings of the World Congress on Engineering 2010, Vol I, London : WCE 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Parameters Identification of Nonlinear DC Motor Model Using Compound Evolution Algorithms
Tác giả: S. Cong, G Li, X. Feng
Nhà XB: WCE 2010
Năm: 2010
18. Volker Stix (2003). Target – Oriented Branch and Bound Method for Global Optimization. Journal of Global Optimization 26:261 277, Kluwer Academic – Publishers. 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Target – Oriented Branch and Bound Method for Global Optimization
Tác giả: Volker Stix
Nhà XB: Kluwer Academic – Publishers
Năm: 2003
19. Christodoulos A. Floudas (2000). Global Optimization in Design and Control of Chemical Process System. IFAC Journal of Pro cess Control, April 2000 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Global Optimization in Design and Control of Chemical Process System
Tác giả: Christodoulos A. Floudas
Nhà XB: IFAC Journal of Process Control
Năm: 2000
20. J. M. Sausa (2000). Optimizatinon Issues in Predictive Control with Fuzzy Objective Functions. Int. Intelligent Systems, Vol. 15, pp. 879-899. J Sách, tạp chí
Tiêu đề: Optimizatinon Issues in Predictive Control with Fuzzy Objective Functions
Tác giả: J. M. Sausa
Nhà XB: Int. Intelligent Systems
Năm: 2000
21. Mai Van Sy, Phan Xuan Minh (2008) Fuzzy Model Predictive Control using Tagaki-Sugeno Model. Int. Conf. Control, Automatic and Systems, pp. 632-637 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fuzzy Model Predictive Control using Tagaki-Sugeno Model
Tác giả: Mai Van Sy, Phan Xuan Minh
Nhà XB: Int. Conf. Control, Automatic and Systems
Năm: 2008
22. H.Lee and M.Tomizuka (2000 ). Robust adaptive control using a Universal Approximator for SISO Nonlinear systems. IEEE Transactions on fuzzy systems.Vol.8. No1, pp 95 -106 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Robust adaptive control using a Universal Approximator for SISO Nonlinear systems
Tác giả: H. Lee, M. Tomizuka
Nhà XB: IEEE Transactions on Fuzzy Systems
Năm: 2000
23. F. Allgower , R.Findeisen, and Z.K.Nagy (2004). Nonlinear Model Predicitive Control From Theory to Application. J. Chin. Inst. Engrs., Vol 35, No 3, pp . . . 299- 315 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nonlinear Model Predicitive Control From Theory to Application
Tác giả: F. Allgower, R. Findeisen, Z. K. Nagy
Nhà XB: J. Chin. Inst. Engrs.
Năm: 2004
25. M. Boumehrazl and K. Benmahammed (2006) . Contrained Non linear Model - Based Predictive Control using Genetic Algorithms. International Journal of Soft Computing, vol. 2, issue 1, pp. 69- . 74 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Contrained Non linear Model - Based Predictive Control using Genetic Algorithms
Tác giả: M. Boumehrazl, K. Benmahammed
Nhà XB: International Journal of Soft Computing
Năm: 2006
26. F. Allgower, R. Findeisen, C.Ebenbauer (2000). Nonlinear Model Predictieve Control. Control System, Robottics and Automation , Vol XI, pp. 1324 - 1329 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nonlinear Model Predictieve Control
Tác giả: F. Allgower, R. Findeisen, C.Ebenbauer
Nhà XB: Control System, Robottics and Automation
Năm: 2000
28. M. Morari and J. H. Lee (1999). Model predicitve control: past, present and future.Computers and Chemical Engineering, vol. 23, no. 4, pp. 667–682, 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Model predicitve control: past, present and future
Tác giả: M. Morari, J. H. Lee
Nhà XB: Computers and Chemical Engineering
Năm: 1999

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.1 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống điều khiển (Trang 26)
Hình 1.3: Sơ đồ khối tổng quát bộ điều khiển MPC - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.3 Sơ đồ khối tổng quát bộ điều khiển MPC (Trang 28)
Hình 1.5: Cấu trúc bộ điều khiển dự báo truyền thống - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.5 Cấu trúc bộ điều khiển dự báo truyền thống (Trang 30)
Hình 1.7: Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.7 Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP (Trang 32)
A. Đối tượng có mô hình bất định - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
i tượng có mô hình bất định (Trang 33)
Hình 1.9: Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP (đối tượng đa mô hình) - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 1.9 Sơ đồ tín hiệu khối tính toán hàm uP (đối tượng đa mô hình) (Trang 35)
Từ mô hình (2.1) và (2.5), mô hình mờ của đối tượng điều khiển được b iu d iể ễn như sau: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
m ô hình (2.1) và (2.5), mô hình mờ của đối tượng điều khiển được b iu d iể ễn như sau: (Trang 38)
trên. Sơ đồ hình 2.2 minh họa hoạt động của bộ ước lượng tham số: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
tr ên. Sơ đồ hình 2.2 minh họa hoạt động của bộ ước lượng tham số: (Trang 43)
(2.38) trên mô hình (2.1) đã được giải qu yb ết ằng cách giải bài toán tối ưu phiếm hàm mục - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
2.38 trên mô hình (2.1) đã được giải qu yb ết ằng cách giải bài toán tối ưu phiếm hàm mục (Trang 54)
Do luôn lấy xP( ) t k= xt )k là điều kiện đầu cho mô hình dự báo, nên - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
o luôn lấy xP( ) t k= xt )k là điều kiện đầu cho mô hình dự báo, nên (Trang 54)
Hình 2.3: Cấu trúc hệ thống điều khiển dự báo thích nghi (AFMPC) - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.3 Cấu trúc hệ thống điều khiển dự báo thích nghi (AFMPC) (Trang 65)
2.7.2 Xây dựng mô hình dự báo trên cơ sở mô hình mờ Takagi-Sugeno cho CSTR - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
2.7.2 Xây dựng mô hình dự báo trên cơ sở mô hình mờ Takagi-Sugeno cho CSTR (Trang 67)
Hình 2.6: Hàm thuộc của biến y(k-1),dùng trong nhận dạng CSTR - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.6 Hàm thuộc của biến y(k-1),dùng trong nhận dạng CSTR (Trang 70)
Hình 2.7: Hàm thuộc của biến y(k 2), dùng trong nhận dạng CST R- - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
Hình 2.7 Hàm thuộc của biến y(k 2), dùng trong nhận dạng CST R- (Trang 70)
Kết quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: - Về một phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ cho đối tượng phi tuyến bất định
t quả mô phỏng với mô hình mờ thu được: (Trang 71)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Phương pháp tính tốn tín hiệu điều khiển tối ưu trong mỗi chu kỳ dự báo Giải thuật di truyền (Genetic Algorithms) để giải quyết bài toán tối ưu trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO THÍCH NGHI MỜ CHO HỆ ĐA CẤU TRÚC Nguyên tắc điều khiển đối tượng đa cấu trúc biểu diễn qua đa mơ hình

Xây dựng giải thuật điều khiển

AFMP C1 AFMPC 2 ĐC DC

Đánh giá kết quả mô phỏng điều khiển động cơ điện bằng phương pháp đa mơ hình, đa bộ điều khiển. DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1.Trần Quang Tuấn, Phan Xuân Minh (2006) điều khiển thích nghi bền vững cho lớp

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w