THỰC NGHIỆM ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT DÙNG MẠNG NƠ-RON MỜ HỒI QUY TRÊN HỆ ỔN ĐỊNH LƯU LƯỢNG CHẤT LỎNG

Mạng nơ-ron mờ hồi quy (recurrent fuzzy neural networks - RFNNs) đã được nhiều nghiên cứu kiểm chứng thành công trên mô phỏng. Tuy nhiên, các thực nghiệm điều khiển thiết bị vẫn còn hạn chế. Thậm chí có quan điểm cho rằng với tốc độ huấn luyện trực tuyến chậm, RFNNs khó đảm bảo yêu cầu truyền thông tín hiệu. Nghiên này tiến hành kỹ thuật giám sát dùng hệ ổn định lưu lượng chất lỏng RT020 của hãng Gunt-Hamburg, Đức. Giải cập nhật tham số bộ RFNN tin Jacobian cung cấp từ nhận dạng hình không đối tượng, cũng một khác. Các thấy làm giảm thời gian xác lập khoảng 12 giây, xuống 8±0,5 xuất hiện sai và vọt lố đáng kể. Bên cạnh đó, khi giả sự tác động yếu tố bên ngoài lên bằng cách cưỡng bức suất máy bơm, kết quả minh hoạt hiệu trong việc đưa đáp ứng tượng quay về giá trị khảo nhanh chóng định.