การชดเชยความไม่เป็นเชิงเส้นสำหรับเซนเซอร์ โดยการระบุเอกลักษณ์แบบจำลองวีนเนอร์

Nonlinear Compensation for Sensors by Wiener Model Identification

Name: รัตนศิลป์ ตั้นจาด

Name: Rattanasin Tanjad

keyword: การระบุเอกลักษณ์ของระบบ

Abstract: พฤติกรรมความไม่เป็นเชิงเส้นของเซนเซอร์ เช่น การบิดเบือน (distortion) การอิ่มตัว (sturation) และ เดธโซน (dead zone) ทำให้ระบบควบคุมมีประสิทธิภาพลดลงหรือต้องการการออกแบบระบบที่ ซับซ้อนมากยิ่งขึ้น งานวิจัยนี้เสนอการชดเชยความไม่เป็นเชิงเส้นของเซนเซอร์ด้วยแบบจำลองวีน เนอร์ ซึ่งประกอบด้วยส่วนเป็นเชิงเส้นแบบไดนามิก (linear dynamic) อนุกรมกับส่วนที่ไม่เป็นเชิง เส้นแบบสตาติก (nonlinear static) การชดเชยความไม่เป็นเชิงเส้นสามารถทำได้โดยการประมาณตัว แปรกลาง (intermediate variable) โดยพิจารณาจากส่วนกลับของส่วนไม่เป็นเชิงเส้นแบบสตาติก หรือ จากการประมาณเอาท์พุตของส่วนเป็นเชิงเส้นแบบไดนามิกของแบบจำลองวีนเนอร์ ในงานนี้อธิบาย ส่วนไม่เป็นเชิงเส้นด้วยการประมาณโดยใช้ฟังก์ชันเชิงเส้นเป็นช่วง การพิจารณาโครงสร้างใช้วิธี ครอ สวาลิเดชัน (cross validation) และพิจารณาตัวชี้วัด 3 วิธี ได้แก่ FPE, PRESS, CP จากการทดลอง พบว่าวิธี FPE สามารถเลือกโครงสร้างกับจำนวนพารามิเตอร์ได้ดีที่สุด สำหรับการประมาณตัวแปร กลาง พบว่าการประมาณตัวแปรกลางจากเอาท์พุตของส่วนเป็นเชิงเส้นแบบไดนามิกจะให้ผลการ ประมาณที่ดีกว่าการประมาณจากส่วนกลับของส่วนไม่เป็นเชิงเส้นแบบสตาติก

Abstract: Nonlinearities in sensors, such as distortion, saturation, and dead-zone, can cause severe performance deterioration of control systems. In this work, nonlinear sensors are modeled using a block oriented nonlinear model, called the Wiener model, which consists of a linear dynamic system followed by a static nonlinear system. The nonlinearities are then compensated either by using an inverse static model or as the output of the linear dynamic part of the identified Wiener model. For simplicity, we propose the estimation of the static nonlinear of the Wiener model as a piecewise linear function. The selection of the optimal structure is based on cross validation. Three model selective criteria, i.e. the predicted residual error sum of squares (PRESS), the Mallow's CP (CP), and the final prediction error (FPE) have been applied and compared. Based on the simulation results, we conclude that the most leading criterion that performs well in selecting the structure with the smallest number of parameters is the FPE. We also suggest reconstructing the intermediate variable by filtering the input through the identified linear dynamic system as it gives better prediction results than the ones obtained from the inverse approach.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: info.lib@mail.kmutt.ac.th

Name: เดี่ยว กุลพิรักษ์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษา

Created: 2553

Modified: 2554-09-22

Issued: 2554-09-17

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: INC64

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมระบบควบคุมและเครื่องมือวัด

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	INC764.pdf	1.06 MB	23	2024-12-19 13:46:14
2	INC764ab.pdf	20.15 KB	9	2019-03-29 13:59:29

ใช้เวลา

0.022016 วินาที