跳到主要內容

簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 廖承偉
Cheng-Wei,Liao
論文名稱: 以類神經網路演算法水壓及水流同步控制器之研發
指導教授: 黃衍任
Yean-Ren, Huang
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 光機電工程研究所
Graduate Institute of Opto-mechatronics Engineering
論文出版年: 2016
畢業學年度: 104
語文別: 中文
論文頁數: 93
中文關鍵詞: 類神經網路微控制器倒傳遞演算法
相關次數: 點閱:7下載:0
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  •   流量控制在於 各種產業、生活中應用相當廣泛。配合控制法則與感測器技術,利用程式進行各項參數之輸出,達到精確 輸出控制,如加工產業、醫療用途民生水等。然而針對水壓與流同步控制並未有相關研究,故本文 提出 利用類神經網路達到水壓水流同步控制方法。
      本論文利用PC-based設計水流控制設備,結合Arduino微控制器透過藍芽無線傳輸模組接收與發送感測器訊號以及控制訊號。利用LabVIEW將水壓、流量以及其控制訊號透過類神經網路及倒傳遞演算法,進行類神經網路訓練,將其輸出達到最小誤差符合需求。將訓練好的類神經網路參數透過LabVIEW人機介面作為類神經網路參數值,使得水流控制系統能夠達到我們設定之輸出。並且將水壓與流量輸出透過藍芽通訊模組回傳至人機介面上,讓使用者能夠隨時觀察當前水壓與流量輸出狀況。
      


    Flow control is widely used in various industries and human lift e. Combined control’s law and sensor technology, we can precisely control the flow system by from a computer program to modify the every parameter. Flow control has a very wide range of application like processing industries, medical applications and people’s livelihood water. However, the water pressure and flow synchronization control doesn’t have the relevant research. Therefore, this paper proposes the use of neural network control methods control the pressure and flow of water synchronously.
    In this paper, we use PC to design the flow control equipment, and combined with Arduino micro controller receiving and transmitting sensor’s signals and control’s signal by Bluetooth wireless transmission module. We used LabVIEW software to pressure, flow, and control signals through the neural network training, minimum error output in line with demand. We used LabVIEW software to compute pressure, flow, and control signals through the neural network training, and let output in the minimum error. The trained neural network parameters as neural network parameters through HMI LabVIEW makes flow control system to achieve the output we have set. And the pressure and flow rate output via Bluetooth communication module back to the man-machine interface, allowing users to always observe the current output pressure and flow situation.

    摘要 i Abstract ii 誌謝辭 iii 目錄 iv 圖目錄 viii 表目錄 xi 緒論 1 1-1 前言 1 1-2 動機 1 1-3 文獻回顧 2 1-4 內容架構 3 第二章 類神經網路 5 2-1 類神經網路簡介 5 2-2 類神經網路基本架構 8 2-3 類神經網路分類 9 2-4 類神經網路的學習方式 12 2-5 倒傳遞演算法 14 第三章 硬體架構 23 3-1 水流控制端 26 3-2 量測端 37 3-3 無線通訊模組 41 第四章 控制系統架構 43 4-1 系統流程 43 4-2 通訊介面 48 4-3 LabVIEW 人機介面 50 第五章 實驗內容 55 5-1 實驗流程 55 5-2 界定水流控制之邊界與學習範圍 56 5-3 神經元個數 57 5-4 建立學習樣本與系統各項參數 65 5-5 實際輸出測試 71 第六章 實驗結論 76 6-1 研究成果 76 6-2 未來展望 77 第七章 參考文獻 79 第八章 附錄 81

    [1]D.E.Rumelhart and J.L.McClelland, eds.,Parallel Distributed Processing :Explorations
    in the Microstructure of Cognittion, Vol. 1, Cambridge,MA : MIT Press, 1986.
    [2]D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representation by back
    propagating errors”, Nature, Vol. 323, pp. 533-536,1986.Urbanska,
    [3]M.; Blazejczyk, M.; Jaworski, J. (2008). "Molecular basis of dendritic arborization".Acta
    neurobiologiae experimentalis 68 (2): 264–288.
    [4]Kai Wu, Xiaoming Wu,” A wireless mobile monitoring system for home healthcare and
    community medical services”, International Conference on Bioinformatics and
    Biomedical Engineering, pp.1190-1193,2007.
    [5]S. Bhutada, S. Shetty, R. Malye, V. Sharma, S. Menon, and R.Ramamoorthy,
    “ Implementation of a fully automated Greenhouse using SCADA tool like LabVIEW”,
    Proceedings of IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics,
    pp.741-746,2005.
    [6]A. Baccigalupi, C.D. Capua, A.Liccardo,”Overview on Development of Remote
    Teaching Laboratories:from LabVIEW to We.
    [7]Temam, Roger,”Navier–Stokes Equations, Theory and Numerical Analysis”, AMS
    Chelsea, pp. 107–112,2001.
    [8] Fluid Mechanics(Schaum's Series), M. Potter, D.C. Wiggert, Schaum's Outlines,
    McGraw-Hill (USA), 2008, ISBN 978-0-07-148781-8.
    [9] Vectors, Tensors, and the basic Equations of Fluid Mechanics, R. Aris, Dover
    Publications, 1989, ISBN (10) 0-486-66110-5.
    [10]Yau, K. W. (1976). "Receptive fields, geometry and conduction block of sensory
    neurones in the central nervous system of the leech". The Journal of Physiology 263 (3):
    513–38.
    [11]Alberts, Bruce (2009). Essential Cell Biology (3rd ed.). New York: Garland Science.
    ISBN 978-0-8153-4129-1.
    [12]Carlson, Neil R. (2013). Physiology of Behavior (11th ed.). Boston:
    Pearson. ISBN 978-0-205-23939-9.
    [13]王進德、蕭大全編著,「類神經網路與模糊控制理論入門」,全華圖書,1995。
    [14]張斐章、張麗秋、黃浩倫著,「類神經網路 : 理論與實務」,台灣東華,2003。
    [15]蘇木春、張孝德編著,「機械學習:類神經網路、模糊系統以及基因演算法則」,
    全華圖書,2007。
    [16]朱明輝、彭增榮編著,「類神經網路控制系統」,新文京開發,2008。
    [17]黃煌翔編著,「介面技術與周邊設備」,全華圖書,2012。
    [18]惠汝生編著。「LabVIEW 8.X 圖控程式應用」,全華圖書,2008。
    [19]高俊傑,「結合類神經網路與LabVIEW 實驗PC-based 自走車控制避障之研究」,
    國立海洋大學,2010。
    [20]李彥廷,「以類神經網路建構區域電離層模型」,國立政治大學地政學系,2011。
    [21]林逸塵,「類神經網路應用於空氣品質預測之研究」,國立中山大學環境工程研究
    所,2002。
    [22]http://www.cpu.com.tw

    QR CODE
    :::