Thạc Sĩ Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu

1. Tính cấp thiết của đề tài:

PHẦN MỞ ĐẦU


Nước ta đang bước vào thời kỳ Công nghiệp hóa- hiện đại hóa đất nước. Tự động hóa là một nhu cầu cấp bách để tăng năng suất lao động, nâng cao chất lượng sản phẩm, cải thiện điều kiện làm việc của người lao động thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế.
Trong các ngành công nghệip tự động hoá giữ một vai trò quan trọng nó cho phép tự động hoá các quá trình sản xuất. Nhận dạng hệ thống là một trong những công việc đầu tiên phải thực hiện khi giải quyết một bài toán điều khiển tự động, nó quyết định chất lượng và hiệu quả của công việc điều khiển hệ thống về sau. Tuy ra đời muộn nhưng nhận dạng đã phát triển rất nhanh và đã có những thành tựu vượt bậc. Nguyên nhân của sự phát triển vượt bậc đó một phần từ yêu cầu thực tế, song có lẽ phần chính là nhờ có những hỗ trợ tích cực của các ngành khoa học có liên quan như tin học, lý thuyết điều khiển mờ và mạng nơron.
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 bôt hai khâu, ta cần nhận dạng đặc tính vào - ra của nó để đảm bảo tạo tín hiệu điều khiển thích nghi được lựa chọn chính xác hơn. Hiện nay thường sử dụng logic mờ ( Fuzzy Logic ), mạng nơron ( Neural Network) và mạng nơron mờ ( Fuzzy Neural Network) để nhận dạng và điều khiển thích nghi đối tượng có thông số thay đổi. Trong chương trình khoá học Cao học chuyên ngành Tự động hoá tại trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, được sự tạo điều khiện giúp đỡ của nhà trường và Tiến sĩ Phạm Hữu Đức Dục, em đã lựa chọn đề tài tốt nghiệp của
mình là :“ Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu”.



MỤC LỤC


Lời cam đoan.

Mục lục

Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt.

Danh mục các hình vẽ, đồ thị

Trang


PHẦN MỞ ĐẦU. 1

Chương I- TÔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO. 6

1.1. Lịch sử phát triển của mạng nơ ron nhân tạo. 6

1.1.1 Mô hình nơron sinh học 6

1.1.1.1 Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người. 6

1.1.1.2 Mạng nơron sinh học 9
1.1.2. Mạng nơ ron nhân tạo. 10

1.1.3. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 11

1.1.4. Các tính chất của mạng nơron nhân tạo 12

1.2. Cấu tạo mạng noron. 12

1.3. Cấu trúc mạng noron. 14

1.4. Phương thức làm việc của mạng nơron. 16

1.5. Các luật học 18

1.6. Mạng nơron truyền thẳng và mạng nơron hồi quy. 23

1.6.1. Mạng nơron truyền thẳng. 23

1.6.1.1. Mạng một lớp nơron. 23

1.6.1.2. Mạng nhiều lớp nơron. 23

1.6.2. Mạng nơron hồi quy. 24

1.6.2.1. Mạng hồi quy không hoàn toàn 25

1.6.2.2. Mạng các dãy của Jordan 25

1.6.2.3. Mạng hồi quy đơn giản 27 yi

1.7. Các ứng dụng của mạng nơron 28
1.8. Công nghệ phần cứng sử dụng mạng nơron. 31
1.9. So sánh khả năng của mạng nơron với mạch lôgic: 32
1.10. KẾT LUÂN CHƯƠNG I 33
Chương II: CÁC PHƯƠNG PHÁP ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG 34
NHẬN DẠNG
2.1 Khái quát chung 34
2.1.1 Đặt vấn đề 34
2.1.2. Định nghĩa 35
2.1.3. Sơ lược về sự phát triển của các phương pháp nhận dạng 36
2.2. Các phương pháp nh ận dạng 37
2.2.1. Nhận dạng On-line. 38
2.2.1.1.Phương pháp lặp bình phương cực tiểu 38
2.2.1.2.Phương pháp x ấp xỉ ngẫu nhiên 39
2.2.1.3. Phương pháp l ọc Kalman mở rộng 40
2.2.2. Nhận dạng off-line 42
2.2.2.1. Phương pháp x ấp xỉ vi phân 43
2.2.2.2 Phương pháp gradient 44
2.2.2.3. Phương pháp tìm kiếm trực tiếp 45
2.2.2.4. Phương pháp t ựa tuyến tính 46
2.2.2.5. Phương pháp s ử dụng hàm nhạy 47
2.2.3. Nhận dạng theo thời gian thực 47
2.3. Mô tả toán học của đối tượng ở rời rạc 48
2.4. Nhận dang hệ thống sử dụng mạng nơron 52
2.4.1. Mô hình nhận dạng kiểu truyền thẳng 53
2.4.2 Mô hình song song 54
2.4.3 Mô hình nối tiếp - song song 55
2.4.4. Mô hình ngược trực tiếp 57
2.5. Tính gần đúng hàm số dùng mạng nơron. 57
2.6. Mô hình mạng nơron trong nhận dạng. 59
2.7. KẾT LUÂN CHƯƠNG II 61

Chương III: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON ELMAN NHẬN DẠNG VỊ TRÍ 62
RÔBÔT HAI KHÂU
3.1. Mạng nơron Elman: 62
3.1.1. Cấu trúc mạng Elman 62
3.1.2. Giá trị đầu vào của các tham số. 64
3.1.3. Huấn luyện 64
3.2. Động học rôbốt hai khâu 64

3.2.1. Phân tích chọn mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu 64
3.2.2. Động học rôbốt hai khâu 66

3.3. Ứng dụng mạng nơron Elman nhận dạng vị trí rôbôt hai khâu 67

3.3.1. Thiết lập sơ đồ nhận dạng 67
3.3.2. Quá trình nhận dạng 69
3.4. KẾT LUÂN CHƯƠNG III 89
3.5. KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 90