跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.163) 您好!臺灣時間:2025/11/25 20:40
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:林子華
研究生(外文):Tzu-Hua Lin
論文名稱:小腦模型控制器研究
論文名稱(外文):A Study on Cerebellar Model Articulation Controller
指導教授:王順源王順源引用關係
口試委員:黃仲欽曾傳蘆
口試日期:2007-07-30
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電機工程系研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:小腦模型控制器PID控制器
外文關鍵詞:CMACPID controller
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:504
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
在控制系統中使用歷史最為悠久而且至今還常常在工業上使用的控制器為比例—積分—微分(PID)控制器,其原因是因為PID控制器使用方便及構造簡單。但是,PID控制器並不是每種系統都能控制的,如果將PID控制器用於一些較複雜的受控系統,或無法求出受控體的數學模型的系統,則控制性能會很差或無法控制。另外,若受控體參數有受到外在的因素影響變化時,PID控制器的參數亦無法馬上在線上調整,使其強健性能受到影響。
近年來控制的理論是朝向智慧型控制器來發展,比較有名的包含類神經網路、模糊控制、小腦模型等。小腦模型控制器 (Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC),為類神經網路的一種,但是它具有比類神經網路計算量小且速度快的優點、結構簡單和具有線上調整參數的功能。
有鑒於PID控制器缺點,本論文針對小腦模型控制器作改善,以實現具即時調整參數能力之小腦模型PID控制器。所研究結果使用C++程式語言撰寫線上小腦模型演算法,配合Matlab/Simulink軟體模擬具有穩態誤差的二階延遲及沒有延遲系統及二階不穩定延遲及沒有延遲系統等。由模擬結果可知,小腦模型PID控制器能有效控制上列系統,且在性能上有顯著之改善。
The PID controller is the longest standing and the most popular controller that has ever been used in the industry because it is convenient and has a simple structure. However, the PID controller can not be used for every system. If the PID controller is used in a more complicated system or in a system where it is not possible to estimate the mathematical model of the plant, then the control performance could be very poor and the plant may not be able to be controlled. In addition, if the parameters of the plant are changed due to external factors, the parameters for the PID controller cannot be immediately modified online, thus the robustness of the PID controller may be deteriorated.
In recent years, the development of control theories shows a trend towards intelligent controllers. Among them, artificial neural network (NN), fuzzy controls, and cerebellar model articulation controllers (CMAC), etc., are the most popular. CMAC is a branch of traditional artificial neural networks, and has advantages over traditional artificial neural networks, with less computation required, high computation speed, intelligent learning capability, simple structure, and the ability to adjust the parameters on-line.
In view of the disadvantages of PID controllers, the CMAC PID controller, which allows real-time parameter adjustment, is studied specifically and implemented in this thesis. In this study, the C++ programming language is used for the implementation of the CMAC algorithm. Meanwhile, Matlab/Simulink is used as well to simulate the following systems: the second-order systems with steady-state errors and with/without delay, and the second-order unstable systems with/without delay. As the simulation result shows, the CMAC PID controller can effectively control the above systems and the performance is improved significantly.
目 錄
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制 2
1.4 研究步驟 3
第二章 小腦模型控制器的理論基礎 5
2.1 小腦模型控制器理論 5
2.2 小腦模型控制器架構 7
2.3 PID控制器 20
2.4 結語 21
第三章 小腦模型PID控制器設計 22
3.1 前言 22
3.2 傳統小腦模型控制器之工作原理 22
3.3 小腦模型PID控制器之工作原理 24
3.4 結語 30
第四章 小腦模型PID控制器實例模擬 31
4.1 前言 31
4.2 模擬一:二階延遲系統 32
4.3 模擬二:具穩態誤差的二階延遲系統 38
4.4 模擬三:具穩態誤差的二階延遲系統(欠阻尼) 44
4.5 模擬四:二階延遲不穩定系統(一) 50
4.6 模擬五:二階延遲不穩定系統(二) 56
4.7 結語 62
第五章 結論與建議 63
5.1 結論 63
5.2 建議 64
參考文獻65
參考文獻
[1]J. S. Albus, “Data Storage in the Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC),” Transactions ASME, Journal of Dynamic System Measurement and Control, September 1975, pp. 228-233.
[2]J. S. Albus, “A New Approach to Manipulator Control: The Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC),” Transactions ASME, Journal of Dynamic System Measurement and Control, September 1975, pp. 220-227.
[3]L. G. Kraft and D. P. Campagna, “A Comparison between CMAC Neural Network Control and Two Traditional Adaptive Control Systems,” IEEE Control System Magazine, Apr. 1990, pp. 36-43.
[4]M. J. Carter, F. J. Rudolph and A. J. Nucci, “Operational Fault Tolerance of CMAC Networks,” in Advances in Neural Information Proceedings Systems 2, D.S. Touretzky, Ed. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann, 1990, pp. 340-347.
[5]W. T. Miller, F. H. Glanz and L. G.. Kraft, “CMAC: An Associative Neural Network Alternative to Backpropagation,” IEEE Proceedings, vol. 78, no. 10, 1990, pp. 1561-1567.
[6]W. T. Miller, “Real-time Application of Neural Networks for Sensor-based Control of Robots with Vision,” IEEE Transactions SMC, vol. 19, 1989, pp. 825-831.
[7]J. Moody, “Fast Learning in Multi-resolution Hierarchies,” Proceedings of Advances in Neural Information Systems, D. S. Touretzky, Ed. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann, vol. 1, 1989, pp. 29-39.
[8]M. Hormel, “A Self-organizing Associative Memory System for Control Applications,” Proceedings of Advances in Neural Information Systems, D. S. Touretzky, Ed. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann, vol. 2, 1990, pp. 332-339.
[9]Yiu-fai Wong and Athanasios Sideris, “Learning Convergence in Cerebellar Model Articulation Controller,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 3 no. 1, January 1992, pp. 115-121.
[10]D. M. Shi, J. B. Gao and R. Tilani, “Univariate Time Series Forecasting with Fuzzy CMAC,” Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, 2004, pp. 4166-4170.
[11]J. S. Hu and J. C. Chang, “FCMAC Based on Extreme Element Algorithm,” Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, 2004, pp. 1889-1894.
[12]陳耀生,小腦模型學習速度之研究,碩士論文,中原大學電機工程研究所,民國九十二年七月。
[13]賴玉彬,模糊可微分小腦模型控制器之設計與應用研究,碩士論文,國立台灣師範大學工業教育研究所,民國九十二年六月。
[14]曹建和,具殘差修正之模糊小腦模型控制器設計及其應用研究,碩士論文,國立台灣師範大學工業教育研究所,民國九十二年六月。
[15]連國欽,藉由小腦模型達成模糊控制器的效能改善,碩士論文,大同大學電機工程研究所,民國九十一年六月。
[16]林碧輝,使用基底函數之小腦模型控制器的效能改善研究,碩士論文,大同大學電機工程研究所,民國九十年六月。
[17]駱佑瑋,輪型足球機器人之整合型小腦模型控制器設計與路徑規劃,碩士論文,淡江大學電機工程學系,民國九十四年六月。
[18]王柏涵,適應性小波小腦模型之研究及其在非線性控制與影像壓縮之應用,碩士論文,元智大學電機工程學系,民國九十四年六月。
[19]游章充,可微分小腦模型控制器於雷射二極體之溫控研究,碩士論文,臺灣大學機械工程學研究所,民國九十四年六月。
[20]曾俊翰,模糊小腦模型控制器於高性能感應馬達控制系統之設計,碩士論文,國立臺北科技大學機電整合研究所,民國九十四年六月。
[21]曾子瑜,具小腦模型之無刷直流馬達控制器之設計與實現,碩士論文,大同大學電機工程研究所,民國八十九年六月。
[22]高啟瑞,使用小腦模型控制器於智慧型汽車追隨控制,碩士論文,元智大學電機工程學系,民國九十二年六月。
[23]卓聖誌,小腦模型應用於質子交換膜燃料電池之非線性系統建模,碩士論文,明道管理學院材料暨系統工程研究所,民國九十三年六月。
[24]林立祥,植基於適應性向量控制器系統之小腦模型估測器設計,碩士論文,國立台北科技大學機電整合研究所,民國九十二年六月。
[25]陳儒賢,小腦模型估測器應用於適應性向量控制系統之設計,碩士論文,國立台北科技大學機電整合研究所,民國九十二年六月。
[26]張簡子介,用小腦模型在FPGA上作車牌辨識,碩士論文,國立台灣師範大學工業教育研究所,民國九十二年六月。
[27]周旭東和王國棟,CMAC神經網路的概念映射演算法,東北大學學報,自然科學版, 維普資訊,1996。
[28]孫增圻,鄧志東類似CMAC的模糊神經網路及其在控制中的應用- 清華大學學報: 自然科學版, 維普資訊,1996。
[29]蔡鶴皋,徐文軍,孫立寧,基於模糊CMAC神經網路的並聯機器人自適應力控制研究機器人, 萬方資料資源系統,1999。
[30]毛知新,孫煒,模糊CMAC及其在交流伺服控制中的應用,電氣傳動自動化 ,2003年03期。
[31]陳宏謀,植基於小腦模型補償之狀態回授控制器設計,碩士論文,立台灣師範大學工業教育研究所,民國九十一年十二月。
[32]蔡自興,智能控制-基礎與應用,國防工業出版社,1998年10月。
[33]G. F. Franklin, J. D. Powell and E. N. Abbas, Feedback Control of Dynamic Systems, Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1994.
[34]R. Smalz and M. Conrad, “Combining Evolution with Credit Apportionment: A New Learning Algorithm for Neural Nets,” Neural Networks, vol. 7, no. 2, 1994, pp. 341-351.
[35]S. L. Gay, Affine Projection Algorithms, Least-Mean-Square Adaptive Filters, John Wiley & Sons Inc., 2003, pp. 241.
[36]G. C. Goodwin and Kwai Sang Sin, Adaptive Filtering Prediction and Control, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1984, pp. 50.
[37]周仁祥,植基於投影演算法之線上PID型小腦模型控制器設計,碩士論文,國立台北科技大學電機工程系研究所,民國九十三年七月。
[38]林首壯,高性能PID型小腦模型控制器設計,碩士論文,國立台北科技大學電機工程系研究所,民國九十五年七月。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
1. 6.卜家翔,2002,「公務機關績效指標建構之研究」,審計季刊,第2期,第23卷,頁74-84。
2. 12.李弘暉、吳瓊治,2004,「提昇績效評估『可靠度品質』之探討」,品質月刊,1月,頁93-97。
3. 16.李書行,1995,「過程結果並重,個人群體兼顧-務實創新的策略性績效評估」,會計研究月刊,第113期,頁15-23。
4. 20.邱吉鶴,2003,「英美兩國績效評估制度之研究」,研考雙月刊,27卷5期。
5. 22.吳安妮,1999,「績效評估觀念在交友上之運用」,會計研究月刊,第164期,頁118-20。
6. 24.吳安妮,2003a,「平衡計分卡之精髓、範疇及整合(上)」,會計研究月刊,211期,頁45-54。
7. 25.吳安妮,2003b,「平衡計分卡在公務機關實施之探討」,研考雙月刊,27卷5期,頁45-61。
8. 27.吳嘉陵、謝忠武,2001,「公務人力發展機構績效指標之釐定以平衡計分卡的觀點」,公教資訊季刊,第5卷第3期,頁3。
9. 32.柯承恩、羅澤裕,1998,「跨世紀管理控制新方法-平衡計分卡規劃與設計之本土經驗」,會計研究月刊,第155期。
10. 33.范祥偉、王崇斌,2000,「政府績效管理:分析架構與實務策略」,中國行政評論,第10卷第1期,頁169-170。
11. 37.黃一峰,2003,「行政機關業務評估指標建構:以衛生署為例」,研考雙月刊,10月,27卷,5期,頁33-44。
12. 46.彭火樹,李誠修,2002,「平衡計分卡制度建構之探討-以計畫性生產工廠為例」,當代會計,第2卷第1期,頁47-79。
13. 50.鄭惠之,2000,「平衡計分卡與績效管理」,會計研究月刊,第179期,頁21-22。
14. 54.韓慧林,2001,「組織績效評估與管理」,陸軍學術月刊,第37卷第431期,頁46-51。