Browsing by Author "王偉彥 博士"

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    簡化的蟻群最佳演算法與其在模糊類神經網路之應用
    (2009) 陳俊堯; Chun-Yao Chen
    在本論文中，提出一個簡化的蟻群最佳演算法與其在模糊類神經網路之應用。傳統上螞蟻群聚最佳演算法屬於在解離散組合最佳化問題，其需要複雜的演算流程。因此，在本篇論文中提出一個連續最佳化的方法。並將此方法與模糊類神經網路做結合，應用於函數近似、非線性系統的模組化、以及非線性系統的控制。針對函數近似與非線性系統的模組化的應用，模糊類神經網路的權重值因子能透過離線學習的程序來做調整。於非線性系統控制應用上，分別考慮多輸入多輸出、狀態與輸出回授之非線性系統，藉由即時調整模糊類神經網路的參數以完成控制目的。在多輸入多輸出非線性系統控制設計中，其控制觀點結合了倒階的設計技術與模糊類神經網路。根據其控制的技術，其模糊類神經倒階控制器經由蟻群最佳演算法的方法來做參數的即時調整。針對狀態或輸出回授控制設計，藉著使用直接型控制器的設計概念，與在本篇論文中所提出的簡化的蟻群最佳演算法為基礎的B-spline模糊類神經控制器來控制非線性系統。為了要線上調整這些參數與評估閉迴路系統穩定性的目的，我們提出一個能量適應函數於簡化的蟻群最佳演算法中。並藉著Lyapunov函數來做閉迴路系統的穩定度分析。另外，為了保證閉迴路系統的穩定度，監督式控制器會被利用來與簡化的蟻群最佳演算法為基礎的B-spline模糊類神經控制做結合。最後從模擬結果驗證其所提出方法的可行性與適用性。
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    非線性系統之倒階適應性類神經控制器設計
    (2009) 李正皓; Zheng-Hao Lee
    本篇論文提出三種非線性系統的控制方法。首先，在第一章先提出一個B-spline適應性倒階典型非線性系統的控制器。這個控制器結合B-spline類神經近似器與強建控制器。主要控制器為B-spline類神經近似器而強建控制器符合 的追蹤效能。B-spline類神經再局部調整的能力比其他類神經來的優異許多，所以非常適合透過內部參數(控制點或是結點)的訓練來即時估測未知的動態系統，為了及時調整這些參數，本篇論文提出均值定理來取代泰勒級數展開的方式避免B-spline基底高次項微分的問題。在第二章我們提出一個B-spline適應性倒階非典型非線性系統的控制器。這個控制系統包含B-spline均值估測類神經網路倒階控制系統設計，而此系統利用均值的觀念來設計即時的更新律。最後，本篇論文提出結合B-spline適應性倒階與一階濾波器得設計概念來控制非典型非線性系統。在n階到階設系統設計的過程中都會發生運算量激增的問題，所以為了克服這問題在本章再傳統到階設計時的每一階步驟都引入一階濾波器的觀念來解決這類問題。