thuy_hoa_than7
New Member
Download miễn phí Đồ án Mô phỏng hệ thống điều khiển được thiết kế dựa trên mạng nơron, ứng dụng điều khiển đối tượng thực
LỜI NÓI ĐẦU 3
CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON 5
1.1 Nơron tự nhiên 5
1.2 Nơron nhân tạo 7
1.3 Mạng truyền thẳng và huấn luyện mạng theo thuật toán Brandt-Lin 9
1.3.1 Mạng truyền thẳng 9
1.3.2 Thuật toán Brandt-Lin 11
CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU ATMEGA 128 15
2.1 Đặc điểm của Atmega 128 15
2.2 Mô tả các chân 17
2.3 Kiến trúc tổng quan của Atmega128 20
2.3.1 Bộ nhớ của Atmega128 20
2.3.2 Tệp thanh ghi : 22
2.3.3 Port (cổng) vào ra 23
2.3.4 Giao tiếp với SRAM ngoài 27
2.3.5 Cấu trúc ngắt của Atmega 128 28
2.3.6 Bộ biến đổi A/D bên trong 31
2.3.7 Bộ truyền/nhận UART 32
2. 3.8 Bộ định thời 34
CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐƯỢC THIẾT KẾ DỰA TRÊN MẠNG NƠRON 37
3.1 Thiết kế bộ điều khiển PID-Neural có chỉnh định thích nghi trọng số của mạng 37
3.1.1 Thuật toán chỉnh định trọng số 37
3.1.2 Kết quả mô phỏng 39
3.2 Thiết kế bộ điều khiển sử dụng sai lệch làm đầu vào 54
3.2.1 Thuật toán chỉnh định trọng số 54
3.2.2 Kết quả mô phỏng 59
CHƯƠNG 4 : ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƯỢNG THỰC 66
4.1 Động cơ điện một chiều 66
4.1.1. Cấu tạo của động cơ một chiều 66
4.1.2. Encoder gắn trên động cơ một chiều 68
4.1.3. Động cơ sử dụng để thử nghiệm 69
4.2. Thiết kế bộ điều khiển trên nền vi điều khiển Atmega 128 70
4.2.1. Khối điều khiển trung tâm 71
4.2.2. Giao tiếp với LCD 72
4.2.3. cách truyền nhận dữ liệu qua RS232 trên PC 73
4.2.3.1 Cấu trúc vật lý của cổng RS232 73
4.2.3.2 Quá trình truyền và nhận dữ liệu của cổng COM của PC 75
4.2.3.3 Các loại truyền thông nối tiếp 79
4.2.4. Khối driver điều khiển động cơ 80
4.2.4.1. Giới thiệu về IC cầu H MC33886 80
4.2.4.2. Sơ đồ nguyên lý của driver điều khiển động cơ 83
4.2.5. Giao tiếp với bàn phím 84
4.3 Thiết kế giao diện bảng điều khiển 85
4.3 Thiết kế hệ thống điều khiển trên nền bộ điều khiển PID-Neural 88
4.3.1 Mô hình điều khiển 88
4.3.2 Chỉnh định các trọng số và tính toán đầu ra 91
4.5 Đánh giá kết quả thực nghiệm 92
Chương 5: KẾT LUẬN 93
Tài liệu tham khảo 94
LỜI NÓI ĐẦU
Con người luôn ngạc nhiên về khả năng lưu trữ, nhận dạng và xử lý thông tin của bộ não con người. Từ lâu, các nhà khoa học đã tìm hiểu, nghiên cứu và sáng tạo các giải pháp cho các bài toán kỹ thuật theo phương pháp xử lý của bộ não. Mạng nơron nhân tạo đã ra đời từ đó. Hiện nay, mạng nơron được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng, xử lý thông tin, dự báo và điều khiển. Đồ án của nhóm nghiên cứu khía cạnh ứng dụng trong điều khiển của mạng nơron. Không giống các lĩnh vực ứng dụng khác là việc tính toán mạng nơron được thực hiện bằng máy tính, khi áp dụng vào điều khiển, mọi tính toán của mạng nơron đều được thực hiện bằng vi điều khiển có tốc độ thấp hơn tốc độ máy tính rất nhiều nên yêu cầu thiết kế cấu trúc mạng gọn nhẹ để phù hợp với vi điều khiển và tối ưu thời gian điều khiển được đặt lên hàng đầu. Khi ứng dụng trong điều khiển cấu trúc mạng nơron sẽ bao gồm luôn cả đối tượng điều khiển nên không thể sử dụng các luật học thông thường như luật học lan truyền ngược mà cần tìm 1 luật học khác phù hợp hơn. Sau một thời gian dài tìm kiếm, nhóm đã tìm ra được thuật toán Brandt-Lin làm giải pháp cho việc huấn luyện mạng nơron. Thuật toán Brandt-Lin là sản phẩm do 2 nhà khoa học Robert D. Brandt và Feng Lin đưa ra. Trong đồ án này, ngoài việc thực hiện tốt các mô phỏng, nhóm đã tiến hành điều khiển thực tế được động cơ 1 chiều có công suất nhỏ và với các yêu cầu điều khiển không cao.
Do hạn chế về công cụ thí nghiệm nên bộ điều khiển dựa trên mạng nơron của nhóm mới chỉ ứng dụng điều khiển 1 đối tượng ở điều kiện đơn giản nên chưa thể khẳng định sẽ điều khiển thành công với các loại đối tượng khác. Đồ án của nhóm chắc hẳn còn nhiều sai sót mà bản thân các thành viên trong nhóm chưa phát hiện ra. Do vậy nhóm rất hy vọng nhận được sự chỉ bảo của thầy cô, bạn bè và người đọc.
Chúng em, những thành viên trong nhóm làm đồ án xin gửi lời Thank đến phó giáo sư, tiến sĩ Phan Xuân Minh đã tận tình hướng dẫn chúng em hoàn thành đồ án này. Ngay từ ban đầu cô đã đặt ra mục tiêu rõ ràng và cao giúp cả nhóm thấy rõ những việc mình cần hoàn thành. Cô cung cấp cho nhóm những lời khuyên mang tính định hướng đúng đắn khi nhóm gặp khó khăn trong quá trình nghiên cứu. Nhóm Thank những người bạn đã hỗ trợ, cung cấp những tài liệu về mạng nơron quý giá và giúp đỡ về mặt thiết kế, nhờ đó mà đồ án này được hoàn thành đúng hạn.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
LỜI NÓI ĐẦU 3
CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON 5
1.1 Nơron tự nhiên 5
1.2 Nơron nhân tạo 7
1.3 Mạng truyền thẳng và huấn luyện mạng theo thuật toán Brandt-Lin 9
1.3.1 Mạng truyền thẳng 9
1.3.2 Thuật toán Brandt-Lin 11
CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU ATMEGA 128 15
2.1 Đặc điểm của Atmega 128 15
2.2 Mô tả các chân 17
2.3 Kiến trúc tổng quan của Atmega128 20
2.3.1 Bộ nhớ của Atmega128 20
2.3.2 Tệp thanh ghi : 22
2.3.3 Port (cổng) vào ra 23
2.3.4 Giao tiếp với SRAM ngoài 27
2.3.5 Cấu trúc ngắt của Atmega 128 28
2.3.6 Bộ biến đổi A/D bên trong 31
2.3.7 Bộ truyền/nhận UART 32
2. 3.8 Bộ định thời 34
CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐƯỢC THIẾT KẾ DỰA TRÊN MẠNG NƠRON 37
3.1 Thiết kế bộ điều khiển PID-Neural có chỉnh định thích nghi trọng số của mạng 37
3.1.1 Thuật toán chỉnh định trọng số 37
3.1.2 Kết quả mô phỏng 39
3.2 Thiết kế bộ điều khiển sử dụng sai lệch làm đầu vào 54
3.2.1 Thuật toán chỉnh định trọng số 54
3.2.2 Kết quả mô phỏng 59
CHƯƠNG 4 : ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƯỢNG THỰC 66
4.1 Động cơ điện một chiều 66
4.1.1. Cấu tạo của động cơ một chiều 66
4.1.2. Encoder gắn trên động cơ một chiều 68
4.1.3. Động cơ sử dụng để thử nghiệm 69
4.2. Thiết kế bộ điều khiển trên nền vi điều khiển Atmega 128 70
4.2.1. Khối điều khiển trung tâm 71
4.2.2. Giao tiếp với LCD 72
4.2.3. cách truyền nhận dữ liệu qua RS232 trên PC 73
4.2.3.1 Cấu trúc vật lý của cổng RS232 73
4.2.3.2 Quá trình truyền và nhận dữ liệu của cổng COM của PC 75
4.2.3.3 Các loại truyền thông nối tiếp 79
4.2.4. Khối driver điều khiển động cơ 80
4.2.4.1. Giới thiệu về IC cầu H MC33886 80
4.2.4.2. Sơ đồ nguyên lý của driver điều khiển động cơ 83
4.2.5. Giao tiếp với bàn phím 84
4.3 Thiết kế giao diện bảng điều khiển 85
4.3 Thiết kế hệ thống điều khiển trên nền bộ điều khiển PID-Neural 88
4.3.1 Mô hình điều khiển 88
4.3.2 Chỉnh định các trọng số và tính toán đầu ra 91
4.5 Đánh giá kết quả thực nghiệm 92
Chương 5: KẾT LUẬN 93
Tài liệu tham khảo 94
LỜI NÓI ĐẦU
Con người luôn ngạc nhiên về khả năng lưu trữ, nhận dạng và xử lý thông tin của bộ não con người. Từ lâu, các nhà khoa học đã tìm hiểu, nghiên cứu và sáng tạo các giải pháp cho các bài toán kỹ thuật theo phương pháp xử lý của bộ não. Mạng nơron nhân tạo đã ra đời từ đó. Hiện nay, mạng nơron được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng, xử lý thông tin, dự báo và điều khiển. Đồ án của nhóm nghiên cứu khía cạnh ứng dụng trong điều khiển của mạng nơron. Không giống các lĩnh vực ứng dụng khác là việc tính toán mạng nơron được thực hiện bằng máy tính, khi áp dụng vào điều khiển, mọi tính toán của mạng nơron đều được thực hiện bằng vi điều khiển có tốc độ thấp hơn tốc độ máy tính rất nhiều nên yêu cầu thiết kế cấu trúc mạng gọn nhẹ để phù hợp với vi điều khiển và tối ưu thời gian điều khiển được đặt lên hàng đầu. Khi ứng dụng trong điều khiển cấu trúc mạng nơron sẽ bao gồm luôn cả đối tượng điều khiển nên không thể sử dụng các luật học thông thường như luật học lan truyền ngược mà cần tìm 1 luật học khác phù hợp hơn. Sau một thời gian dài tìm kiếm, nhóm đã tìm ra được thuật toán Brandt-Lin làm giải pháp cho việc huấn luyện mạng nơron. Thuật toán Brandt-Lin là sản phẩm do 2 nhà khoa học Robert D. Brandt và Feng Lin đưa ra. Trong đồ án này, ngoài việc thực hiện tốt các mô phỏng, nhóm đã tiến hành điều khiển thực tế được động cơ 1 chiều có công suất nhỏ và với các yêu cầu điều khiển không cao.
Do hạn chế về công cụ thí nghiệm nên bộ điều khiển dựa trên mạng nơron của nhóm mới chỉ ứng dụng điều khiển 1 đối tượng ở điều kiện đơn giản nên chưa thể khẳng định sẽ điều khiển thành công với các loại đối tượng khác. Đồ án của nhóm chắc hẳn còn nhiều sai sót mà bản thân các thành viên trong nhóm chưa phát hiện ra. Do vậy nhóm rất hy vọng nhận được sự chỉ bảo của thầy cô, bạn bè và người đọc.
Chúng em, những thành viên trong nhóm làm đồ án xin gửi lời Thank đến phó giáo sư, tiến sĩ Phan Xuân Minh đã tận tình hướng dẫn chúng em hoàn thành đồ án này. Ngay từ ban đầu cô đã đặt ra mục tiêu rõ ràng và cao giúp cả nhóm thấy rõ những việc mình cần hoàn thành. Cô cung cấp cho nhóm những lời khuyên mang tính định hướng đúng đắn khi nhóm gặp khó khăn trong quá trình nghiên cứu. Nhóm Thank những người bạn đã hỗ trợ, cung cấp những tài liệu về mạng nơron quý giá và giúp đỡ về mặt thiết kế, nhờ đó mà đồ án này được hoàn thành đúng hạn.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links