Báo cáo thí nghiệm điều khiển thông minh

18 314 0
Báo cáo thí nghiệm điều khiển thông minh

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Báo cáo thí nghiệm điều khiển thông minh

Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh BÁO CÁO THÍ NGHIỆM ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH * * * PHẦN 1: HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ FIS I BÀI 1: TÌM HIỂU HỆ FIS Mục đích thí nghiệm Xác định đặc tính hệ thống suy luận mờ Nội dung thí nghiệm: i Vẽ sơ đồ hệ thống FIS vào ii Vẽ hàm lien thuộc mf đầu vào đầu iii Viết ma trận hợp thành iv Vẽ đặc tính vào hệ thống code: echo a=newfis('myfis1','sugeno'); a=addvar(a,'input','VAO1',[-200 250]); a=addvar(a,'output','RA1',[-50 50]); a=addmf(a,'input',1,'A1','trimf',[-201 -200 -100]); a=addmf(a,'input',1,'A2','trapmf',[-200 -100 50]); a=addmf(a,'input',1,'A3','trapmf',[0 50 150 250]); a=addmf(a,'input',1,'A4','trimf',[150 250 251]); a=addmf(a,'output',1,'B1','constant',[0]); a=addmf(a,'output',1,'B2','constant',[-50]); a=addmf(a,'output',1,'B3','constant',[50]); -1- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh a=addmf(a,'output',1,'B4','constant',[20]); rule=[1,1,1,1;2,2,1,1;3 1; 4 1]; a=addrule(a,rule); showfis(a) pause showrule(a) pause gensurf(a) pause plotmf(a,'input',1) pause %plotmf(a,'output',1) pause plotfis(a) Sơ đồ hệ thống: -2- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Hàm liên thuộc: A1 A2 A3 A4 Degree of membership 0.8 0.6 0.4 0.2 -200 -150 -100 -50 50 100 VAO1 Luật hợp thành: If (VAO1 is A1) then (RA1 is B1) (1) If (VAO1 is A2) then (RA1 is B2) (1) If (VAO1 is A3) then (RA1 is B3) (1) If (VAO1 is A4) then (RA1 is B4) (1) Đặc tính vào ra: -3- 150 200 250 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh 50 40 30 20 RA1 10 -10 -20 -30 -40 -50 -200 -150 -100 -50 50 VAO1 -4- 100 150 200 250 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh II BÀI 2: XÂY DỰNG CÁC ĐẶC TÍNH TĨNH Dùng toolbox fuzzy Hình 2: Phạm vi đầu vào: [-200 250] Phạm vi đầu : [-50 50] Tập mờ đầu vào: -5- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Tập mờ đầu : [0 -50 50 20] Luật hợp thành: -6- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Đặc tính vào ra: III BÀI 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MỜ Bộ điều khiển PI mờ PD mờ -7- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh i Sơ đồ PD mờ: Mô phỏng: Nhận xét: hệ ổn định tồn sai lệch tĩnh -8- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh ii Sơ đồ PI mờ: Mô phỏng: -9- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Nhận xét: PI mờ có khâu tích phân 1/s nên có tác dụng triệt tiêu sai lệch tĩnh Bộ điều khiển mờ tĩnh Đường đặc tính Sơ đồ cấu trúc: Kết quả: - 10 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Nếu tăng hệ số khuêch đại: Hệ số khếch đại lớn sai lệch tĩnh giảm PHẦN 2: NEURAL NETWORK I THÍ NGHIỆM NEURAL NETWORK mạng Perceptron điểm 1: (-1 ,5), (-3 ,2), (0,6), (3, 3), (-1 ,3) Điểm 0: (-5,-3),(-2 ,-1),(-1 ,-2),(2,-1),(6,-2) - 11 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh P={[-1;5] [-3;2] [0;6] [3;3] [-1;3] [-5;-3] [-2;-1] [-1;-2] [2;-1] [6;2]} T={1 1 1 0 0 0}; net=newp([-9 9; -9 9],1); while(sse(e)) [net,a,e]=adapt(net,P,T); h=plotpc(net.iw{1,1},net.b{1}); drawnow; pause; end pause net.b net.IW{1,1} pause p=cell2mat(P) t=cell2mat(T) plotpv(p,t) pause h=plotpc(net.IW{1,1},net.b{1}) Vectors to be Classified P(2) -2 -4 -6 -8 -6 -4 -2 net.b ans = [-3] net.IW{1,1} ans = -3 - 12 - P(1) 10 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh h=plotpc(net.IW{1,1},net.b{1}) h= 172.0054 Mạng Adaline T=sin(5*pi*t) t=0:0.02:0.8; P=sin(5*3.14*(t-0.02));%tre so voi T chu ky T=sin(5*3.14*t); P=con2seq(P); T=con2seq(T); net=newlin([0 10],1,[0:40],0.005); %net.trainParam.epochs=25; Pi=zeros(1,40); Pi=con2seq(Pi); net=train(net,P,T,Pi); a=sim(net,P); plot(t,[cat(2,T{:});cat(2,a{:})]); - 13 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh mạng Backpropagation p=[0:9] t=[0 -2 -3 -8 6] P=0:9; T=[0 -2 -3 -8 6]; net=newff([0 10],[10 1],{'tansig','purelin'}); net=train(net,P,T); y=sim(net,P) y= Columns through -0.0000 1.0000 -2.0000 -3.0000 4.0000 Columns through 10 2.0000 7.0000 1.0000 -8.0000 - 14 - 6.0000 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Mạng Hopfield Mẫu: Nhiễu cần nhận dạng: T=[-1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 ai=[1 -1 -1 -1 -1 -1 ai=con2seq(ai); net=newhop(T); y=sim(net,{1,15},{},ai); cell2mat(y) -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1; 1 1; 1 1; 1 1; 1 1]'; -1 -1 -1]'; kết quả: ans = Columns through -0.2018 -1.0000 -0.6135 -0.6135 -0.5837 -1.0000 -0.1029 -0.6135 1.0000 -0.5037 -1.0000 -0.5795 -0.5795 -0.4942 -1.0000 -0.3709 -0.5795 1.0000 -0.6041 -1.0000 -0.6260 -0.6260 -0.4831 -1.0000 -0.4605 -0.6260 1.0000 - 15 - -0.6599 -1.0000 -0.6936 -0.6936 -0.4949 -1.0000 -0.5186 -0.6936 1.0000 -0.7073 -1.0000 -0.7710 -0.7710 -0.5172 -1.0000 -0.5786 -0.7710 1.0000 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh 0.2018 0.5037 0.6041 0.6599 0.1195 -0.0213 0.0102 0.0887 0.0552 -0.1304 -0.1331 -0.0813 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.6314 0.9954 1.0000 1.0000 0.1029 0.3709 0.4605 0.5186 0.1029 0.3709 0.4605 0.5186 0.7073 0.1882 -0.0030 1.0000 1.0000 0.5786 0.5786 Columns through 10 -0.7554 -1.0000 -0.8572 -0.8572 -0.5475 -1.0000 -0.6488 -0.8572 1.0000 0.7554 0.3047 0.0966 1.0000 1.0000 0.6488 0.6488 -0.8072 -1.0000 -0.9537 -0.9537 -0.5858 -1.0000 -0.7322 -0.9537 1.0000 0.8072 0.4395 0.2180 1.0000 1.0000 0.7322 0.7322 -0.8645 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.6324 -1.0000 -0.8309 -1.0000 1.0000 0.8645 0.5954 0.3633 1.0000 1.0000 0.8309 0.8309 -0.9270 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.7076 -1.0000 -0.9306 -1.0000 1.0000 0.9270 0.7576 0.5382 1.0000 1.0000 0.9306 0.9306 -0.9995 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.8196 -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 0.9995 0.9215 0.7416 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 11 through 15 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -0.9605 -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 - 16 - Báo Cáo Thí Nghiệm 0.9591 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Điều khiển thông minh 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Số lần học 12 Mẫu cần nhận dạng kq nhận dạng - 17 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh - 18 - [...].. .Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Nếu tăng hệ số khuêch đại: Hệ số khếch đại càng lớn thì sai lệch tĩnh càng được giảm PHẦN 2: NEURAL NETWORK I THÍ NGHIỆM NEURAL NETWORK 1 mạng Perceptron điểm 1: (-1 ,5), (-3 ,2), (0,6), (3, 3), (-1 ,3) Điểm 0: (-5,-3),(-2 ,-1),(-1 ,-2),(2,-1),(6,-2) - 11 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh P={[-1;5] [-3;2] [0;6] [3;3]... -1.0000 -1.0000 -1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 - 16 - Báo Cáo Thí Nghiệm 0.9591 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Điều khiển thông minh 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Số lần học là 12 Mẫu cần nhận dạng kq nhận dạng - 17 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh - 18 - ... - 13 - Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh 3 mạng Backpropagation p=[0:9] t=[0 1 -2 -3 4 2 7 1 -8 6] P=0:9; T=[0 1 -2 -3 4 2 7 1 -8 6]; net=newff([0 10],[10 1],{'tansig','purelin'}); net=train(net,P,T); y=sim(net,P) y= Columns 1 through 5 -0.0000 1.0000 -2.0000 -3.0000 4.0000 Columns 6 through 10 2.0000 7.0000 1.0000 -8.0000 - 14 - 6.0000 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh 4 Mạng Hopfield... 10 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh h=plotpc(net.IW{1,1},net.b{1}) h= 172.0054 2 Mạng Adaline T=sin(5*pi*t) t=0:0.02:0.8; P=sin(5*3.14*(t-0.02));%tre so voi T 1 chu ky T=sin(5*3.14*t); P=con2seq(P); T=con2seq(T); net=newlin([0 10],1,[0:40],0.005); %net.trainParam.epochs=25; Pi=zeros(1,40); Pi=con2seq(Pi); net=train(net,P,T,Pi); a=sim(net,P); plot(t,[cat(2,T{:});cat(2,a{:})]); - 13 - Báo Cáo Thí. .. -0.4831 -1.0000 -0.4605 -0.6260 1.0000 - 15 - -0.6599 -1.0000 -0.6936 -0.6936 -0.4949 -1.0000 -0.5186 -0.6936 1.0000 -0.7073 -1.0000 -0.7710 -0.7710 -0.5172 -1.0000 -0.5786 -0.7710 1.0000 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh 0.2018 0.5037 0.6041 0.6599 0.1195 -0.0213 0.0102 0.0887 0.0552 -0.1304 -0.1331 -0.0813 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.6314 0.9954 1.0000 1.0000 0.1029 0.3709 0.4605 0.5186 0.1029 ... vào: -5- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Tập mờ đầu : [0 -50 50 20] Luật hợp thành: -6- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh Đặc tính vào ra: III BÀI 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN... KHIỂN MỜ Bộ điều khiển PI mờ PD mờ -7- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh i Sơ đồ PD mờ: Mô phỏng: Nhận xét: hệ ổn định tồn sai lệch tĩnh -8- Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh ii Sơ... -3- 150 200 250 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh 50 40 30 20 RA1 10 -10 -20 -30 -40 -50 -200 -150 -100 -50 50 VAO1 -4- 100 150 200 250 Báo Cáo Thí Nghiệm Điều khiển thông minh II BÀI 2:

Ngày đăng: 01/04/2016, 13:24

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan