Tiếng Việt
Giải pháp kết hợp tính ổn định của bộ điều khiển PID truyền thống với khả năng học thích nghi của mạng nơ-ron nhân tạo, được xây dựng theo kiến trúc truyền thẳng ba lớp và huấn luyện có giám sát. Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển Neural–PID vượt trội so với PID cổ điển trong các điều kiện phi tuyến và khi hệ thống có biến động lớn, với mức quá điều chỉnh giảm khoảng 50%, sai số điều khiển duy trì ở mức thấp khoảng 0,5% và thời gian xác lập được rút ngắn đáng kể. Nghiên cứu cũng chứng minh khả năng hiện thực trực tiếp mạng nơ-ron đơn giản trên PLC S7-400 bằng ngôn ngữ Structured Control Language (SCL), mở ra hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống tự động hóa công nghiệp.
Hotline
0292 3824031
0292 3824031
Thêm một bài đánh giá
Xếp hạng
Không có bài đánh giá nào!