Міністерство освіти і науки Російської Федерації
Федеральне державне бюджетне освітня установа
Вищої професійної освіти
«Томський державний університет систем управління та радіоелектроніки» (ТУСУР)
Кафедра Електронних приладів (ЕП)
Дослідження та розробка нейронної мережі для настройки коефіцієнтів ПІД - регулятора
Звіт по курсовій роботі
Студент гр. 341
Д.І. Ример
Керівник
д.т.н., професор кафедри ЕП
Е.Е. Слядніков
ТОМСК +2014
РЕФЕРАТ
Звіт по виробничій практиці становить 40 сторінок, 13 ілюстрацій, 9 джерел, 3 додатка, 3 таблиці.
нейронна мережа, ПІД - РЕГУЛЯТОР, LEGO MINDSTORMS NXT, МЕТОД НАВЧАННЯ З ЗВОРОТНИМ распростроненія ПОМИЛКИ, НАСТРОЙКА КОЕФІЦІЄНТІВ ПІД - регулятора.
Об'єктом виробничої практики є дослідження і розробка нейронної мережі для настройки коефіцієнтів ПІД - регулятора мобільного робота Lego Mindstorms NXT.
Мета роботи - створення нейронної мережі для регулювання параметрів ПІД - регулятора.
У процесі роботи були досліджені види нейронних мереж, методи їх навчання. У практичній частині описано створення нейронної мережі для регулювання коефіцієнтів ПІД -Регулятор, з методом навчання зворотного поширення помилки.
Рівень математичного апарату - інтегральний.
Робота виконана в текстовому редакторі Microsoft Word 2 010, програмування проводилося в середовищі BrixcCC на мові NXC, в середовищі математичного моделювання MATlab.
ABSTRACT
on a field trip is 40 pages, 12 figures, 9 sources, 3 applications, 3 tables. neural network PID - REGULATOR, LEGO MINDSTORMS NXT, teaching method with reverse proliferation errors, set the coefficients of the PID - REGULATOR.object of industrial practice is to research and development of the neural network to adjust the coefficients of the PID - controller of the mobile robot Lego Mindstorms NXT.
Purpose - to create a neural network to adjust the parameters of PID - controller.
In the process, were investigated types of neural networks, methods of learning. In the practical part describes how to create a neural network to adjust PID control adjusts the coefficients, with the method of teaching Levenberg - Marquardt. level of mathematical apparatus - integral. is done in a text editor, Microsoft Word 2 010, programming was carried out in an environment BrixcCC language NXC, among mathematical modeling MATlab.
АНОТАЦІЯ
Дослідження та розробка нейронної мережі для настройки коефіцієнтів ПІД - регулятора мобільного робота LEGO Mindstorms NXT.
Автор Ример Дмитро Ігорович, ТУСУР, факультет електронної техніки (ФЕТ), кафедра електронних приладів (ЕП), 4 курс, 2014
Науковий керівник Євген Євгенович Слядніков, доктор технічних наук, професор кафедри ЕП.
У роботі розглянуті основні види нейронних мереж, методи їх навчання. Так само розглянуто мобільний робот Lego Mindstorms NXT, використовуваний в ньому ПІД - регулятор.
Створено програму для управління мобільним роботом. Так само написана штучна нейронна мережа, в середовищі математичного моделювання Matlab, для коригування коефіцієнтів ПІД - регулятора.
Навчена нейронна мережа з достатньою точністю здатна підбирати коефіцієнти ПІД - регулятора мобільного робота. Для більш точної роботи нейронної мережі необхідно інтегрувати її в пам'ять мобільного робота, збільшити кількість експериментів необхідних для навчання нейронної мережі.
Дана робота спрямована на подальше дослідження нейронних мереж, для спрощення людської праці при налаштуванні ПІД - регулятора.
ЗМІСТ
1. Введення
. Літературний огляд
. 1 Нейронна мережа
. 2 Модель штучного нейрона
. 3 Активаційні функції
. 4 Одношаровий персептрон
. 5 Багатошаровий персептрон
. 6 Навчання нейронних мереж
. 7 Правило корекції помилково
. 8 Комплект LEGO Mindstorms NXT
. 9 Нейронна мережа в ПІД - регуляторах
....
