Tạp chí khoa học và công nghệ: Nhận dạng quá trình phi tuyến mimo sử dụng hệ nơron mờ thích nghi

Nhận Dạng Quá Trình Phi Tuyến MIMO Sử Dụng Hệ Nơron Mờ Thích Nghi

Tác giả: Nguyễn Quốc Định

Lĩnh vực: Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng

Nội dung tài liệu:

Bài báo trình bày một nghiên cứu so sánh việc sử dụng Mạng Nơron Nhân Tạo (ANNs) và Hệ Suy Luận Nơron Mờ Thích Nghi (ANFIS) để mô hình hóa quá trình nhiệt phi tuyến phức tạp của lò nung con lăn trong dây chuyền sản xuất gạch ceramic. Nghiên cứu này tập trung vào các hệ thống đa đầu vào – đa đầu ra (MIMO), vốn thường gặp khó khăn trong việc xây dựng mô hình toán học truyền thống do tính phức tạp của chúng. Kết quả cho thấy, mặc dù CANFIS có cấu trúc phức tạp hơn và thời gian huấn luyện dài hơn ANNs, nhưng lại đạt được độ chính xác cao hơn đáng kể. Do đó, CANFIS được đánh giá là phương pháp hiệu quả hơn để mô hình hóa các đặc tính của quá trình nhiệt trong lò nung con lăn, mở đường cho việc điều khiển hệ thống này trong các nghiên cứu tiếp theo.

Mục lục chi tiết:

• 1. Đặt vấn đề
• 2. Mô tả quá trình nhiệt trong lò nung con lăn của dây chuyền sản xuất gạch ceramic
• 3. Giới thiệu về mạng ANFIS và CANFIS
• 3.1. Hệ suy luận nơron mờ thích nghi (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems – ANFIS)
• 3.2. Hệ suy luận nơron mờ đồng tác động (Coactive Neuro-Fuzzy Inference System – CANFIS)
• 4. Mô hình hóa quá trình nhiệt phi tuyến MIMO của lò nung con lăn
• 4.1. Lựa chọn các biến vào/ra
• 4.1.1. Thu thập số liệu kỹ thuật vào/ra từ hệ thống thực
• 4.1.2. Mô hình hóa quá trình nhiệt của lò nung con lăn
• 4.2. Mô hình hóa sử dụng ANNS
• 4.3. Mô hình hóa sử dụng CANFIS
• 4.4. So sánh giữa mô hình ANNs và mô hình CANFIS
• 5. Kết luận
• TÀI LIỆU THAM KHẢO