Universitatea Dunrea de Jos din GalaiFacultatea de Stiina CalculatoarelorSpecializarea Automatica si Informatica Aplicata

PROIECT DE DIPLOM

Tema proiectului:

Reglarea adaptiv a sistemelor dinamice neliniare utiliznd reele neuronale artificiale

ndrumtori .L. dr. Stancu Alexandru .L. Codres Bogdan Absolvent- Prvu Marcel Marian

Lucrarea este structurat n patru capitole, dup cum urmeaz:

Primul capitol prezint noiuni introductive referitoare la neuroni si retele neuronale. Cel de-al doilea capitol al lucrarii prezint partea de identificare a sistemelor dinamice utiliznd reele neuronale.Al treilea capitol prezint partea de control.

Cel de-al patrulea capitol reprezint studiu de caz.

Neuronul

ei - intrrile neuronului ;h - funcia de intrare a neuronului, E=h(e1,...,en);f - funcia de activare a neuronului, A=f(E);g - funcia de ieire a neuronului, S=g(A);E - suma ponderat a intrrilor neuronului;A - starea neuronului;S - ieirea neuronului;

Reele neuronale multistrat Structura unei reele neuronale cu dou straturi

- reprezint matricea ponderilor straturilor reelei; - reprezint vectorii care conin pragurile funciilor de activare ale neuronilor; - funciile de activare corespunztoare stratului i care pot fi liniare, log-sigmoid , tan-sigmoid P - lotul de date de intrare, utilizat n etapa ajustrii ponderilor i deplasrilor, conine vectori de dimensiune r; T - reprezint lotul vectorilor inta. Conine mrimile de ieire dorite.

Schema bloc structural, care ilustreaz identificarea unui proces folosind reele neuronale

u - intrarea yp - ieirea procesuluiyi - ieirea reeleiei - eroarea de identificare

Structura de control cu model internAntrenarea unui controler neural invers Antrenarea unui controler neural direct

Reglarea adaptiv a sistemelor dinamice neliniare utiliznd reele neuronale artificiale. Structur general de reglare adaptivymr ieire model de referinyp ieire procesyi ieire model neuronalu comandayd ieirea impus (dorit)eap eroare de ajustare a parametrilorei- eroarea de identificareer-eroarea de reglare

STUDIU DE CAZ Structura de reglare utilizat n cadrul studiului de caz.ymr ieire model de referinyp ieire procesyi ieire model neuronalu comandayd ieirea impus (dorit)eap eroare de ajustare a parametriloru(k-1) comanda la pasul anteriory(k-1)- iesirea la pasul anteriorei-eroarea de identificare Ecuaia cu diferene ce descrie sistemul dinamic neliniar studiat

Lotul de date (intrare-iesire) n mai multe puncte statice de funcionare.

Instruirea retelei cu 3, 7 respectiv 1 neuroni pe straturi

Evoluia sumei ptratice a erorii in cazul reelei neuronale cu 7, 15 respectiv 1 neuroni pe straturi

Validare model si validare reziduuri in cazul reelei cu 7, 15 respectiv 1 neuroni (dar cu rat de invare mare)tp=[5000 50000 0.001 0.002]

Validare model si validare reziduuri in cazul instruirii reelei cu rata de nvare micorat (pentru valoarea de 0.0033 a sumei ptratice a erorii), tp=[5000 500000 0.001 0.0001]

Instruirea s-a realizt pe parcursul a 9.000.000 de epoci

Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip dreptunghiular centrat in jurul lui 0

Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip dreptunghiular in jurul mai multor puncte statice de functionarePonderile ultimului strat

Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip rampa centrat in jurul lui 2

Exemplificare reglare pentru semnal de referinta de tip rampa centrat in jurul lui 0

**