Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49258
Название: Синтез нейронного регулятора для управления бесколлекторным двигателем постоянного тока
Авторы: Усольцев, Денис Вячеславович
Научный руководитель: Яковлева, Елена Максимовна
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть; бесколлекторный двигатель постоянного тока; система автоматического управления; метод обратного распространения ошибки; C#; нейроконтроллер; artificial neural network; brushless DC motor; automatic control system; backpropagation; C#; Robotdyn Nano
Дата публикации: 2018
Библиографическое описание: Усольцев Д. В. Синтез нейронного регулятора для управления бесколлекторным двигателем постоянного тока : магистерская диссертация / Д. В. Усольцев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение автоматизации и робототехники (ОАР) ; науч. рук. Е. М. Яковлева. — Томск, 2018.
Аннотация: Объектом исследования является бесколлекторный двигатель постоянного тока. Цель работы заключается в синтезе системы управления бесколлекторным двигателем постоянного тока на основе нейронной сети. В качестве типа нейронной сети нейроконтроллера выбран многослойный персептрон. В качестве структуры нейроконтроллера выбран многомодульный нейроконтроллер. Бесколлекторный двигатель постоянного тока рассматривается как модель черного ящика. Нейрокортроллер реализован в виде приложения Windows Forms. Нейронная сеть обучается на основе метода обратного распространения ошибки.
The object of the study is brushless DC motor. The purpose of the work is brushless DC moror control system synthesis with using of neural network. Multi-layer perceptron was chosen as a neural network. Multi-module neural network model was chosen as architecture of neural controller. Brushless DC motor is considered as black box model. Neural controller realized as Windows Forms aplication. Neural network is training by backpropagation algorithm
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49258
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU573344.pdf3,13 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.