Posouzení vhodnosti učení pro heuristické adaptivní řízení pohonů

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Vítězslav Hájek, CSc. (předseda) doc. Ing. Miroslav Suchánek, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Radek Vlach, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Michal Kotoul, DrSc. (člen) Ing. Lukáš Březina, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jaroslav Zapoměl, DrSc. (člen) doc. Dr. Ing. Kazimierz Peszynski (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své bakalářské práce na dobré úrovnics
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBřezina, Tomášsk
dc.contributor.authorKerek, Milansk
dc.contributor.refereeKrejsa, Jiřísk
dc.date.accessioned2019-05-17T12:14:18Z
dc.date.available2019-05-17T12:14:18Z
dc.date.created2012cs
dc.description.abstractTáto bakalárska práca je zameraná na možnosti využitia umelých neurónových sieti v regulácií nelineárnych dynamických systémoch. Ďalej je v práci ukázaná možnosť kombinácie neurónových regulátorov s lineárnymi regulátormi ako sú PID regulátor, stavový regulátor s kompenzáciou poruchy. Simulačné modely boli navrhnuté v prostredí Matlab/Simulink. Neurónové siete boli trénované pomocou Neural Network Toolbox-u. Navrhnuté regulátory boli testované na regulácií uhlovej rýchlosti nelineárneho systému 2. rádu - jednosmerného motora s cudzím budením.sk
dc.description.abstractThe bachelor thesis is aimed to explore the possibilities of using artificial neural network in order to controll nonlinear dynamic systems. In addition the document shows the options to combine neural controllers with linear controllers, such as PID regulator, state space regulator with compensation error. Simulation models were designed in environment of Matlab/Simulink. Neural networks were exploit with the help of Neural Network Toolbox-u. Designed regulators were tested on regulating angular velocity of nonlinear system of 2nd order – wound DC motor.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationKEREK, M. Posouzení vhodnosti učení pro heuristické adaptivní řízení pohonů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2012.cs
dc.identifier.other50877cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/4478
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectReguláciask
dc.subjectUmelé neurónové sietesk
dc.subjectDopredný neurónový modelsk
dc.subjectInverzný neurónový modelsk
dc.subjectStavový regulátorsk
dc.subjectPID regulátorsk
dc.subjectRegulationen
dc.subjectArtificial neural networken
dc.subjectForward neural network modelen
dc.subjectInverse neural network modelen
dc.subjectState – space controlleren
dc.subjectPID controlleren
dc.titlePosouzení vhodnosti učení pro heuristické adaptivní řízení pohonůsk
dc.title.alternativeSuitability Assessment of Learning for Heuristic Adaptive Control of Drivesen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2012-06-19cs
dcterms.modified2012-06-25-10:41:33cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid50877en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 23:03:39en
sync.item.modts2021.11.12 22:31:14en
thesis.disciplineMechatronikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav mechaniky těles, mechatroniky a biomechanikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.92 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
1.75 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_50877.html
Size:
8.11 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_50877.html
Download
Collections
2012