V THE HYBRID NEURAL NETWORK/FUZZY L

V THE HYBRID NEURAL NETWORK/FUZZY LOGIC
MODEL
The proposed hybrid vector control model is shown in
fig. 7. For a varying command speed with a predictable
trajectory, the switch S switches to the neural network
model. For a constant speed operation, S switches to the
fuzzy logic model.
A trained neural network model will be able to
anticipate the optimum output that follows if the
command speed varies according to a predetermined
pattern. Meanwhile a fuzzy model can adjust better to the
unpredictable disturbances that occur during the period of
constant speed operation. By switching to the appropriate
models by referring to the command speed requirements,
a control model that combines the benefits of both models
can be realized.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

V การไฮบริประสาทเครือข่าย/ตรรกศาสตร์แบบจำลองแสดงแบบจำลองการควบคุมเวกเตอร์ไฮบริดที่นำเสนอในfig. 7 สำหรับความเร็วคำสั่งแตกต่างกับการคาดเดาได้วิถี สวิตช์ S สลับเครือข่ายประสาทแบบจำลอง สำหรับการผลิตความเร็วคง S สลับไปแบบจำลองตรรกศาสตร์แบบจำลองโครงข่ายประสาทผ่านการฝึกอบรมจะได้คาดว่าจะมีผลผลิตสูงสุดต่อไปนี้ถ้าการคำสั่งความเร็วแตกต่างกันไปตามที่กำหนดไว้รูปแบบการ ในขณะเดียวกัน แบบชัดเจนสามารถปรับปรุงดีกว่านี้แปรปรวนไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นในระหว่างรอบระยะเวลาการดำเนินการความเร็วคง โดยการสลับไปยังที่เหมาะสมรูปแบบ โดยอ้างอิงถึงข้อกำหนดความเร็ว คำสั่งแบบควบคุมที่ผสมผสานประโยชน์ของทั้งสองรุ่นสามารถเป็นจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

V ประสาท HYBRID เครือข่าย / FUZZY LOGIC
รุ่น
เวกเตอร์ไฮบริดที่นำเสนอรูปแบบการควบคุมจะแสดงใน
รูป 7. สำหรับความเร็วในคำสั่งที่แตกต่างกันกับที่คาดการณ์
วิถี, S สวิทช์สวิทช์เครือข่ายประสาท
แบบ สำหรับการดำเนินงานที่ความเร็วคงที่, S สลับไป
แบบตรรกศาสตร์.
รูปแบบเครือข่ายประสาทรับการฝึกอบรมจะสามารถที่จะ
คาดว่าจะมีการส่งออกที่ดีที่สุดที่เป็นไปตามถ้า
ความเร็วคำสั่งแตกต่างกันไปตามที่กำหนดไว้
ในรูปแบบ ในขณะที่รูปแบบเลือนสามารถปรับดีกว่าที่จะ
คาดเดาไม่ได้รบกวนที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาของ
การดำเนินงานที่ความเร็วคงที่ โดยสลับไปที่ที่เหมาะสม
รูปแบบโดยอ้างถึงความต้องการความเร็วคำสั่ง
รูปแบบการควบคุมที่รวมผลประโยชน์ของทั้งสองรุ่น
สามารถรับรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในโครงข่าย Hybrid / ตรรกะแบบฟัซซี่

แบบผสมควบคุมเวกเตอร์รูปแบบแสดงในรูปที่ 7
. สำหรับการสั่งความเร็วกับวิถีทาย
, สลับเป็นสลับ
แบบจำลองโครงข่ายประสาท สำหรับการดำเนินงานความเร็วคงที่ ด้วยสวิทช์แบบฟัซซี่ลอจิก
.
เครือข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรมจะสามารถคาดการณ์ปริมาณผลผลิตที่

) ถ้าสั่งความเร็วแตกต่างกันตามที่กำหนดไว้
รูปแบบ ในขณะที่แบบจำลองฟัซซีสามารถปรับดีกว่า
ไม่แน่นอนแปรปรวนที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาของ
ปฏิบัติการความเร็วคงที่ โดยสลับไปที่รูปแบบเหมาะสม
โดยอ้างถึงคำสั่งความเร็วความต้องการ
การควบคุมแบบที่รวมประโยชน์ของทั้งสองรุ่น
สามารถคิดได้