Umělé neuronové sítě v řízení systémů

Bc. Ondřej Špaček

Diplomová práce

Artificial Neural Networks in Systems Control

Anotace:

Předmětem této práce je implementace vlastního regulátoru založeném na neuronové síti a následné porovnání oproti jiný běžným regulátorům. Implementovaný algoritmus řízení umělou neuronovou sítí je otestován jak v simulaci v programu Simulik, tak na reálném modelu v laboratoři. Teoretická část se zabývá umělými neuronovými sítěmi, jejich použitím v identifikací a v regulaci. Úvod praktické části je věnován implementaci neuronové sítě v MATLAB. Další část se zabývá porovnáním regulátorů s regulátory tvořenými umělými neuronovými sítěmi. V závěrečné kapitole je ukázka aplikace na reálném modelu.Výsledkem této práce je implementovaný regulátor využívající neuronové sítě a porovnání regulátorů tvořených umělými neuronovými sítěmi s běžnými regulátory. Porovnání v této práci jsou provedeny z hledisek počtu matematických operací, velikosti potřebné paměti pro výpočet, integrálních regulačních kritérií, relativních překmitů, minim a maxim zásadních veličin regulačního pochodu.

Abstract:

The main subject of this master thesis is an implementation of artificial neural network controller and subsequently comparison of other typical controllers, with implemented artificial neural network controller. Algorithm of artificial neural network is tested in simulation and on a real model in the laboratory. Theoretical part of this thesis is about artificial neural networks and their uses in system identification a control. In the practical part of this thesis is started with implementation of neural network in MATLAB. Follows comparison of different controllers with artificial neural network. In the last chapter is an example implementation of artificial neural network controller on real system. The result of this thesis is an implemented artificial neural network controller and comparatively with different common controllers. Comparisons are based on the number of operations, size of memory, integral control criteria, overshoot minima and maxima of control response.

Klíčová slova

Umělé neuronové sítě, Regulátor tvořený umělou neuronovou sítí, Regulace, Simulace, Identifikace, MATLAB, Simulink

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 5. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: doc. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D.

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

Fakulta aplikované informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Automatické řízení a informatika