Ідентифікація математичної моделі лабораторної установки ланки квадрокоптера
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya2020.04.027Анотація
Анотація. У роботі проведено опис лабораторної установки ланки квадрокоптера, яка є нелінійним об’єктом керування. Проведено експериментальні дослідження по керуванню рухом установки та зібрано масив експериментальних даних. Для виконання ідентифікації математичної моделі установки виконано обробку масиву, який складався із окремих етапів. На початку розрахунків було усунено промахи вимірів. Надалі визначено масив дискретних значень кутової швидкості руху стержня (ланки квадрокоптера). Після цього проведено фільтрацію отриманого масиву та сформовано дані у форматі, що придатний для навчання штучної нейронної мережі. Такі дані включали пари: „поточне значення напруги приводу, поточне значення кута, поточне значення кутової швидкості” - „наступне значення кута, наступне значення кутової швидкості”. Нейронна мережа (предиктор) являла собою одношарову мережу прямого поширення із трьома входами та двома виходами. Тренування штучної нейронної мережі виконано за парадигмою „із вчителем”. У результаті отримано предиктор, який дозволяє спрогнозувати поведінку об’єкта керування при дії на нього певного керування (напруги живлення приводу). Якість роботи предиктора оцінена на основі аналізу графічних залежностей та за показниками середньоквадратичних відхилень експериментальних (у випадку кутової швидкості – розрахованих) та прогнозованих значень. Вона дає підстави стверджувати, що отриманий предиктор (математична модель об’єкта керування) може бути використана для проведення синтезу систем керування.
Ключові слова: ідентифікація, математична модель, апроксимація, фільтрація, експериментальні дані
Посилання
Abiyev, R. H., Kaynak, O. (2008). Identification and Control of Dynamic Plants Using Fuzzy Wavelet Neural Networks. 2008 IEEE International Symposium on Intelligent Control 2008. DOI: 10.1109/isic.2008.4635940
https://doi.org/10.1109/ISIC.2008.4635940
Al-Jamali, N. A. S., Al-Raweshidy, H. S. (2020). Modified Elman Spike Neural Network for Identification and Control of Dynamic System. IEEE Access. 2020, 8. 61246-61254. DOI: 10.1109/access.2020.2984311
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2984311
El Hamidi, K., Mjahed, M., El Kari, A., Ayad, H. (2020). Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models for Nonlinear Dynamic Systems. Modelling and Simulation in Engineering, 2020, 1-13. DOI: 10.1155/2020/8642915
https://doi.org/10.1155/2020/8642915
Muresan, C. I., Ionescu, C. M. (2020). Generalization of the FOPDT Model for Identification and Control Purposes. Processes, 2020, 8(6), 682. DOI: 10.3390/pr8060682
https://doi.org/10.3390/pr8060682
Gevers, M. (2005). Identification for Control: From the Early Achievements to the Revival of Experiment Design. European Journal of Control, 1(4-5), 335-352. DOI: 10.3166/ejc.11.335-352
https://doi.org/10.3166/ejc.11.335-352
Cybenko, G. V. (1989). Approximation by Superpositions of a Sigmoidal function // Mathematics of Control Signals and Systems, 2 (4), 303-314.
https://doi.org/10.1007/BF02551274
Romasevych, Yu. O. (2015). Dynamichna optymizatsiia rukhu mekhanizniv vantazhopidiomnykh mashyn yak mekhatronnykh system [Dynamical optimization of movement of load-lifting machines mechanisms as mechatronic systems]: disertation of doctor of technical sciences: 05.05.05. Odessa, 384.
Arce, G. R. (2005). Nonlinear Signal Processing: A Statistical Approach. Wiley: New Jersey, USA, 480.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
