Thạc Sĩ Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng vị trí rô bốt hai khâu

1.Lý do lựa chọn đề tài.

PHẦN MỞ ĐẦU


Để điều khiển chính xác đối tượng khi chưa biết rõ được thông số, trước tiên ta phải hiểu rõ đối tượng đó. Đối với đối tượng là phi tuyến như rô bốt, ta cần thực hiện nhận dạng đặc tính vào ra của nó để đảm bảo tạo ra tín hiệu điều khiển thích nghi được lựa chọn chính xác hơn. Hiện nay thường sử dụng logic mờ (Fuzzy Logic), mạng nơ ron ( Neural Networks), và mạng no ron mờ (Fuzzy Neural Networks) để nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ thống phi tuyến.Trong khuôn khổ của khoá học Cao học, chuyên ngành Tự động hoá tại trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, được sự tạo điều kiện giúp đỡ của nhà trường và Tiến sĩ Phạm Hữu Đức Dục, em đã lựa chọn đề tài của mình là “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng vị trí rô bốt hai khâu”.
2.Mục đích của đề tài.

Nghiên cứu việc ứng dụng mạng nơ ron trong quá trình nhận dạng và điều khiển hệ thống phi tuyến nói chung. Đặc biệt đi sâu nghiên cứu mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng đặc tính vào – ra của rô bốt hai khâu, làm cơ sở cho việc tạo ra tín hiệu điều khiển thích nghi được lựa chọn chính xác hơn.




MỤC LỤC


Trang

Lời cam đoan.
Danh mục các ký hiệu, bảng, các chữ viết tắt.
Danh mục các hình vẽ.
PHẦN MỞ ĐÀU. 1
Chương I- TÔNG QUAN VỀ MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO. 5
1.1. Lịch sử phát triển của mạng nơ ron nhân tạo. 5
1.2. Các tính chất của mạng nơ ron nhân tạo. 5
1.3. Mô hình nơ ron. 6
1.3.1.Mô hình nơ ron sinh học. 6
1.3.1.1. chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người. 6
1.3.1.2. Mạng nơ ron sinh học. 9
1.3.2. Mạng nơ ron nhân tạo. 10
1.3.2.1. Khái niệm. 10
1.3.2.2. Phân loại mạng nơ ron. 13
1.3.2.3. Các luật học. 15
1.3.3. Mô hình toán học mạng nơ ron truyền thẳng và mạng nơ ron hồi quy. 19
1.3.3.1. Mạng nơ ron truyền thẳng. 19
1.3.3.2. Mạng nơ ron hồi quy. 22
1.4. Quá trình huấn luyện mạng nơ ron nhiều lớp. 24
1.4.1. Quá trình thực hiện. 24
1.4.2. Quy tắc chuỗi. 25
1.4.3. Độ chính xác của lan truyền ngược. 27
1.4.4. Biến thể của lan tryền ngược. 27
1.4.5. Tổng quát.(phép nội suy và phép ngoại suy). 28
1.5. Công nghệ phân cứng sử dụng mạng nơ ron. 31
1.6. So sánh khả năng của mạng nơ ron với mạch logic 32




KẾT LUẬN CHưƠNG 1. 33
Chương II- Các phương pháp ứng dụng mạng nơ ron trong nhận dạng và

điều khiển.


34
2.1. Các vấn đề chung. 34
2.2. Các phương pháp ứng dụng mạng nơ ron trong nhận dạng. 34
2.2.1. Cơ sở lý luận. 34
2.2.2. Mô tả toán học của đối tượng ở miền rời rạc. 36
2.2.3. Mô hình dùng mạng nơ ron. 39
2.2.3.1. Mô hình song song. 39
2.2.3.2. Mô hình nối tiếp song song. 39
2.2.3.3. Mô hình ngược trực tiếp. 40
2.2.3.4. Mô hình tổ hợp. 41
2.3. Các phương pháp ứng dụng mạng nơ ron trong điều khiển. 42
2.3.1. Bộ điều khiển đảm bảo tính ổn định vững chắc. 42
2.3.2. Bộ điều khiển thích nghi ngược trực tiếp. 42
2.3.3. Điều khiển phi tuyến mô hình trong. 44
2.3.4. Điều khiển dự báo. 44
2.3.5. Điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu (MRAC) 45
2.3.6. Điều khiển thích nghi tự chỉnh. 46
2.3.7. Điều khiển thích nghi bằng mạng nơ ron hồi quy tuyến tính. 46
2.3.8. Điều khiển thích nghi ổn định trực tiếp. 48
2.3.9. Điều khiển tối ưu. 49
2.3.10. Phương pháp bảng tra. 50
2.3.11. Điều khiển lọc. 50
2.4. Những hạn chế và chú ý. 51
KẾT LUẬN CHưƠNG 2 52
Chương III - Ứng dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng

vị trí rô bốt hai khâu.


53
3.1. Mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp 53




3.1.1. Sơ đồ khối mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp. 53
3.1.2. Thuật toán học lan truyền ngược của sai lệch. 53
3.2. Ứng dụng mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp nhận dạng vị trí rô

bốt hai khâu.


57
3.2.1. Phân tích sơ đồ ứng dụng. 57
3.2.2. Mô tả động học của rô bốt hai khâu. 59
3.2.3. Thiết lập mạng nơ ron nhận dạng. 60
3.2.3.1. Thiết lập sơ đồ nhận dạng 60
3.2.4.2. Quá trình nhận dạng. 63
3.2.4.3. Kết quả mô phỏng và nhận dạng. 65
3.2.4.4. Kết luận chương III 74
KẾT LUẬN CHUNG 75