перевод. Neural Network-based Control (1176878)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Управление на основе нейронной сети.

Метод с моделью управления с упреждением преимущественно создавался для управления процессами с использованием искусственных интеллектуальных сетей. Традиционные методы используют линейную модель системы для предсказаний, что приводит к неточностям для нелинейных систем, таких как роботы. В последние года требования к качеству автоматического управления в обрабатывающей промышленности значительно увеличились из-за увеличения сложности продуктов и чётких спецификаций о качестве продуктов. В тоже время доступная компьютерная мощность увеличилась до необычайных высот. Как результат, компьютерные вычисления, которые раньше были вычислительно дороги, стали применимы даже к весьма сложным системам. Сложные техники моделирования были созданы для достижения лучшего контроля.

Модель управления на основе предсказания была успешно использована в нескольких комбинатах. Существенное преимущество этих схем управления в том, что они способны учитывать ограничения в виде внутренних и внешних параметров. В большинстве приложений с моделью предсказания, линейная модель используется для прогнозирования поведения процесса в интересуемых рамках. Однако т.к. большинство современных процессов имеют нелинейные тенденции, была совершена работа для расширения возможностей прогнозирования, для покрытия нелинейных моделей. Самая дорогая часть реализации нелинейных схем предсказания — это создание математической модели. Во многих случаях даже невозможно получить подходящую модель физического процесса из-за сложности исходного явления или из-за неизвестности критических параметров модели (например, характеристики температуры и давления, влияющие на вязкость и массу). Многообещающий способ преодоления наступающих проблем – это использование нейронных сетей как нелинейные модели чёрного ящика для динамического поведения процессов.

Подобные нейронные сети могут быть получены на основе измеренных входных и выходных данных продукта. Обычно проводятся специальные разомкнутые циклы экспериментов, чтобы предоставить данные для обучения нейронной сети. Однако на практике часто обычные контроллеры контролируют производство, стабилизируя его и предоставляя некоторое базовое, иногда медленное управление. Измерения выходных и выходных переменных производства, работающего на линейном контроллере, могут составить очень хорошую выборку данных для обучения нейронной сети. Этот подход более практичен (производство всегда находится под автоматическим управлением) и более эффективен, чем использование бесконтрольных экспериментов (идентификация без обратной связи).

Характеристики

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов перевода