(34.201.11.222) 您好!臺灣時間:2021/02/25 04:53
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:蕭曾立
研究生(外文):Hsiao Chen Li
論文名稱:附帶神經網路之非線性系統狀態估測器
論文名稱(外文):An Observer Incorporating Neural Network for State Estimation of Nonlinear Dynamic Systems
指導教授:黃孝平黃孝平引用關係
指導教授(外文):Huang Hsiao Ping
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:化學工程研究所
學門:工程學門
學類:化學工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:中文
論文頁數:127
中文關鍵詞:類神經網路狀態估測器均勻漸進穩定
外文關鍵詞:Neural NetworksState ObserverUniformly Asympotically Stable
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:128
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
  在對非線性系統的狀態估測器設計中,起始狀態的不可知,以及未知
模式的擾動,一直是影響狀態估測器品質及韌性的重要因素。在本文中,
我們嘗試提出一個以類神經網路為結構的初值預測器,它的責任是在啟動
估測器之前,根據程序的輸入及輸出資料來預測系統狀態值,而後傳給估
測器,做為估測器的初值。希望估測器能利用此近似初值開展,利用區域
線性化法進而在程序動態中估算狀態以及未知模式的擾動。而後並分析估
測系統的穩定性,提出估測器漸近收斂的條件。由理論分析及模擬結果顯
示,本文所提出的估測器設計方法確實可避免有限操作範圍的限制, 而
且能容忍未知擾動且具良好之估測品質。

The ignorance of the process's state information and the
unmodeled disturbance are the main effects which rise the
perbutation of an observer system. In this thesis, we perform
a it initial state predictor which constructed by a neural
networks and it can predict the current state by using the
current and priori information of the measurable input/output
data. Moreover, a new observer design algorithm based on the
Lyapunov linearization method is presented. Combing the
initial state predictor to the observer system, all the state
variables and unmodeled disturbance are estimated. With the
stability analysis, a constrain of choosing observer pole is
declared and guarantees the uniformly asympotical stablility of
the observer. Simulation results show that the proposed method
is less restrictive than other method and able to obtain
resonable performance for state estimation and unmodeled
distburance.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔