Синтез нейронного регулятора для управления бесколлекторным двигателем постоянного тока

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Усольцев, Денис Вячеславович Отделение автоматизации и робототехники (ОАР)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

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.

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………. 14
1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ …………………………………………………………………………. 15
2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ …………………………………………. 19
2.1. Искусственная нейронная сеть ………………………………………………. 19
2.2. Обучение ………………………………………………………………………………. 23
2.3. Структуры нейрорегуляторов………………………………………………… 27
2.3.1. Подражающее нейроуправление ……………………………………… 28
2.3.2. Обобщенное инверсное нейроуправление ……………………….. 29
2.3.3. Метод многомодульного нейроуправления на основе пар
прямых и инверсных моделей……………………………………………………………….. 31
2.4. Бесколлекторный двигатель постоянного тока ………………………. 33
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ………………………………………………… 34
3.1. Аппаратная часть ………………………………………………………………….. 34
3.1.1. Микроконтроллер ………………………………………………………………. 34
3.1.2. Бесколлекторный двигатель постоянного тока ……………………. 35
3.1.3. Электронный регулятор хода ……………………………………………… 36
3.1.4. Датчик ……………………………………………………………………………….. 37
3.1.5. Сборка устройства ……………………………………………………………… 38
3.2. Программная часть ……………………………………………………………….. 41
3.2.1. Микроконтроллер ………………………………………………………………. 41
3.2.2. Персональный компьютер ………………………………………………….. 41
4. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ……………………………………. 46
4.1. Влияние параметров обучения на качество искусственной
нейронной сети ………………………………………………………………………………………… 46
4.1.1. Влияние коэффициента скорости обучения …………………….. 46
4.1.2. Влияние количества нейронов в скрытом слое ………………… 47
4.1.3. Влияние длины задержки входных сигналов …………………… 49
4.1.4. Влияние количества пройденных эпох обучения …………….. 50
4.2. Синтез ПИД-регулятора ………………………………………………………… 51
4.3. Синтез нейромодулятора ………………………………………………………. 53
4.4. Синтез инверсного нейромодулятора …………………………………….. 55
4.5. Синтез многомодульного нейроконтроллера …………………………. 58
4.6. Синтез многомодульного нейроконтроллера с использованием
ПИ-регуляторов ……………………………………………………………………………………….. 63
5. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ…………………………………………………………………………….. 67
Введение……………………………………………………………………………………….. 67
5.1. Предпроектный анализ ………………………………………………………….. 68
5.1.1. Потенциальные потребители результатов исследования ….. 68
5.1.2. Анализ конкурентных технических решений…………………… 69
5.1.3. Диаграмма Исикавы ……………………………………………………….. 70
5.1.4. SWOT-анализ …………………………………………………………………. 71
5.2. Инициализация проекта ………………………………………………………… 71
5.3. Планирование управления научно-техническим проектом …….. 73
5.3.1. Разработка графика проведения научного исследования….. 74
5.3.2. Бюджет научно-технического исследования (НТИ) …………. 77
5.3.4.1. Расчет материальных затрат НТИ ……………………………… 78

5.3.4.2. Расчет затрат на специальное оборудование для научных
(экспериментальных) работ ………………………………………………………………. 80

5.3.4.3. Основная заработная плата исполнителей …………………. 80

5.3.4.4. Отчисления во внебюджетные фонды ……………………….. 81

5.3.4.5. Накладные расходы ………………………………………………….. 82

5.3.4.6. Формирование бюджета затрат научно-
исследовательского проекта ……………………………………………………………… 83

5.3.3. Реестр рисков проекта …………………………………………………….. 83
5.4. Определение ресурсосберегающей, финансовой, бюджетной,
социальной и экономической эффективности исследования ……………………… 84
5.4.1. Бюджет научно-технического исследования (НТИ) …………. 85
6. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ …………………………………………………… 86
Аннотация …………………………………………………………………………………….. 86
Введение……………………………………………………………………………………….. 86
6.1. Производственная безопасность ……………………………………………. 87
6.1.1. Повышенный уровень шума ……………………………………………. 87
6.1.2. Повышенный уровень электромагнитных излучений ………. 88
6.1.3. Отклонение показателей микроклимата ………………………….. 90
6.1.4. Недостаточная освещенность ………………………………………….. 92
6.1.5. Психофизиологические вредные факторы ……………………….. 96
6.1.6. Электробезопасность ………………………………………………………. 97
6.2. Экологическая безопасность …………………………………………………. 99
6.3. Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………….. 100
6.4. Организационные вопросы обеспечения безопасности ………… 101
6.4.1. Охрана труда ………………………………………………………………… 101
6.4.2. Эргономические требования к рабочему месту инженера-
программиста…………………………………………………………………103
6.5. Заключение …………………………………………………………………………. 105
ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………………………. 106
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ……………………………………… 107
ПРИЛОЖЕНИЕ А (обязательное) ………………………………………………………………. 110
ПРИЛОЖЕНИЕ Б (справочное) Листинг программы микроконтроллера ……. 126
ПРИЛОЖЕНИЕ В (справочное) Листинг программы Neural ………………………. 129

Применение искусственных нейронных сетей для задач управления
является перспективной направлением, находящимся на стыке таких
дисциплин, как автоматическое управление и искусственный интеллект.
Нейронные сети обладают рядом уникальных свойств, которые
выделяют их на фоне иных средств управления: способностью к обобщению
данных, обучению на примерах и адаптации к изменяющимся свойствам
объекта управления и внешней среды. Кроме того нейронные сети пригодны
для синтеза нелинейных регуляторов и обладают высокой надежностью, ввиду
заложенного в структуру сети параллелизма.
В данной работе рассматривается возможность синтеза нейронного
регулятора для задачи управления бесколлекторным двигателем постоянного
тока. В качестве искусственной нейронной сети используется многослойный
персептрон Розенблатта. Обучение производится методом обратного
распространения ошибки.
В ходе выполнения работы разработан учебный стенд с возможностью
динамического изменения нагрузки на валу бесколлекторного двигателя и
написана программа для обучения нейронных и исследования полученных
решений. Полученное решение может быть использовано в учебных целях или
модифицировано для задач идентификации состояний реальных
производственных объектов.

В результате выполнения выпускной квалификационной работы был
разработан и собран учебный стенд по управлению бесколлекторным
двигателем постоянного тока с возможностью динамического изменения
нагрузки на валу. Так же разработана программа, реализующая генерацию
обучающей выборки, обучение нейронной сети и синтез нейронного
регулятора.
В ходе работы была изучена возможность применения нейронных сетей
для управления динамическими объектами, в частности, для бесколлекторного
двигателя постоянного тока. Лучшие результаты показал многомодульный
нейрорегулятор с использованием ПИ-регуляторов. В тоже время, в сравнении
с классическим ПИД-регулятором, изменения в качестве управления не
существенны. Была выявлена высокая сложность процедуры синтеза
многомодульного нейрорегулятора, заключающаяся в подробном испытании
объекта во всех возможных состояниях, что не всегда возможно. Программа
нейронного регулятора выполняется на персональном компьютере, что
значительно сокращает число ее применений в практических целях.
В тоже время разработанный стенд и простота программного
обеспечения могут служить наглядным пособием для изучения структуры и
принципов работы нейронных сетей. Реализованные методы записи и
считывания обученных нейронных сетей в файлы, а также представление
процесса обучения в виде наглядного графика ошибок в реальном времени
позволяют использовать полученную программу как инструмент по разработке
и исследованию собственных структур нейронных регуляторов. Стоит
отметить, что разработанные алгоритмы идентификации состояния объекта
могут быть использованы и для других объектов, что потенциально позволяет
применять разработанную программу как часть системы управления реальным
производственным объектом или как часть SCADA–системы.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать «Синтез нейронного регулятора для управления бесколлекторным двигателем постоянного тока»

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Татьяна С. кандидат наук
    4.9 (298 отзывов)
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (пос... Читать все
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (поставки напрямую с издательств), доступ к библиотеке диссертаций РГБ
    #Кандидатские #Магистерские
    551 Выполненная работа
    Мария М. УГНТУ 2017, ТФ, преподаватель
    5 (14 отзывов)
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ... Читать все
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ. Большой опыт в написании курсовых, дипломов, диссертаций.
    #Кандидатские #Магистерские
    27 Выполненных работ
    Вирсавия А. медицинский 1981, стоматологический, преподаватель, канди...
    4.5 (9 отзывов)
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - ... Читать все
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - медицина, биология, антропология, биогидродинамика
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Мария Б. преподаватель, кандидат наук
    5 (22 отзыва)
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальнос... Читать все
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальности "Экономика и управление народным хозяйством". Автор научных статей.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ
    Александр Р. ВоГТУ 2003, Экономический, преподаватель, кандидат наук
    4.5 (80 отзывов)
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфин... Читать все
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфинансы (Казначейство). Работаю в финансовой сфере более 10 лет. Банки,риски
    #Кандидатские #Магистерские
    123 Выполненных работы

    Другие учебные работы по предмету

    Удаленное управление распределенными объектами с применением WEB-Технологий
    📅 2019 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Разработка информационной системы поддержки принятия управленческих решений
    📅 2021 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Реализация цифрового фильтра на основе сглаживающего штрафного P-сплайна
    📅 2019 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Исследование влияния настроек регулятора Смита на качество регулирования
    📅 2018 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Псевдолинейный регулятор для управления объектом второго порядка
    📅 2020 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
    Корневой анализ систем на основе вершинных характеристических полиномов
    📅 2019 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)