以類神經網路做系統的控制及錯誤診斷

Abstract

在過去的幾十年中數學的方法及理論已發展得相當完善且被廣泛運用於控制系統之設 計上。而最近幾年類神經網路(neural networks) 亦因其具有多樣化的結構及學習法 則也漸受肯定與重視，且在圖形識別(pattern recognition) 語音辯認(speech recognition)和控制應用等等各方面也都有相當成功的結果出現。 在本論文中主要是利用多層神經網路(multi-layer nerual networks) 改變其輸入層 (input layer) 的結構做動態系統的控制及錯誤診斷(fault diagnosis) 。在控制方 面是利用串連的兩個順向(feedforward) 類神經網路來設計一個控制器(neural controller) 做系統之即時控制(on-line control) 使得其輸出是我們想要的值。在 此我們將修改已被廣為使用的逆送誤差法(back-propagation error method) 來調整 類神經網路控制器的參數(weights) 。而當系統的某些元件有不正常的情形發生時如 何能在最短的時間內偵測出來以免發生極大的損失是件非常重要的工作，目前已有多 種方法被提出及應用。在此我們將利用類神經網路設計一個監視器(neural monitor) 來監視系統的運作狀況使得當系統一有錯誤的情況產生時能迅速的偵測出來。這個以 類神經網路為基礎的監視器系統具有三層結構分別做訊號的正規化，錯誤偵測及錯誤 診斷。它可以找出致動器(actuator)及感測器(sensor)的錯誤及出錯的元件。最後我 們拿風洞(wind tunnel) 這個具有多個輸入多輸出(MIMO)的非線性動態系統以模擬驗 証所發展之錯誤診斷系統。