Naslov
Kompenzacija trenja zasnovana na neuronskim mrežama u sustavu krana s ovješenim njihalom
(Neural Network-based Friction Compensation for Gantry Crane Control System)

Autori
Lešić, Vinko

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
12.07

Godina
2010

Stranica
98

Mentor
Matuško, Jadranko

Neposredni voditelj
Ileš, Šandor

Ključne riječi
RBF neuronske mreže; on-line učenje; stabilnost po Ljapunovu; kompenzator u unaprijednoj vezi; nelinearnosti sustava; trenje; tenzorski umnožak; paralelno distribuirana kompenzacija; linearne matrične nejednadžbe; kran s ovješenim njihalom; precizno pozicioniranje
(RBF neural networks; on-line learning; Lyapunov stability; feedforward compensation; system nonlinearities; friction; tensor product model transformation; parallel distributed compensation; linear matrix inequalities; single pendulum gantry; position control; swing angle control)

Sažetak
U ovom radu razmatran je problem preciznog pozicioniranja u sustavim transporta tereta. Poseban je naglasak stavljen na utjecaj nelinearnog efekta trenja koji je neizbježan u takvim sustavima. U tom je smislu u ovom radu razmatrana primjena umjetnih neuronskih mreža s ciljem eliminacije utjecaja trenja. U radu su prikazane dvije strukture upravljanja u kombinaciji s neuronskim kompenzatorom trenja: klasično upravljanje po varijablama stanja i upravljanje zasnovano na tenzorskom umnošku. Za obje strukture izveden je stabilan zakon adaptacije parametara neuronske mreže, zasnovan na Ljapunovljenoj teoriji stabilnosti. Provjera analiziranih upravljanja i kompenzacije provedena je simulacijski korištenjem Matlab/Simulink programskog okruženja te eksperimentalno na laboratorijskoj maketi krana s ovješenim njihalom.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA