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  • 实验名称:基于Hebb学习规则的压电陶瓷驱动器单神经元自适应磁滞补偿研究方向:微纳定位实验内容:压电陶瓷驱动器存在迟滞非线性,极大降低了其运动精度,由于其迟滞存在时变与非对称特征,增大了迟滞建模与补偿的...

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    实验名称:基于Hebb学习规则的压电陶瓷驱动器单神经元自适应磁滞补偿

    研究方向:微纳定位

    实验内容:压电陶瓷驱动器存在迟滞非线性,极大降低了其运动精度,由于其迟滞存在时变与非对称特征,增大了迟滞建模与补偿的难度。本实验使用单神经元自适应控制方法,对压电陶瓷驱动器的迟滞非线性进行在线补偿,从而提高压电陶瓷驱动器的轨迹跟踪性能。

    测试目的:验证迟滞补偿算法的性能。

    测试设备:dSPACE实时采集模块,动态桥式应变仪、高压功率放大器ATA4052

    实验过程:硬件连接与软件运行界面

    被测对象为PZS001型压电陶瓷驱动器,在最大100V的驱动电压下,其最大位移为12.925μm。使用ATA-4052形放大器将控制压电放大为压电陶瓷驱动器的驱动电压。压电陶瓷驱动器上自带4个电阻应变片,组成一个4桥的电阻应变片。使用北戴河实用电子技术研究所生产的SDY2105型电桥放大器测量压电陶瓷驱动器的变形量。测试系统的硬件连接图如下所示:

    af7f117b60aa8ba9aae1cb314112a2e5.png

    测试程序在Matlab/Simulink下编写,通过Microlabbox型实时控制器运行测试程序。

    测试流程如下:首先在控制程序中生成0-10V的正弦信号,经过放大器放大之后驱动压电陶瓷驱动前前后运动,利用Microlabbox完成控制信号与位移信号的实时测量,并根据压电陶瓷的特性,编写单神经元自适应补偿算法,利用设备完成算法的性能测试。

    测试程序的Simulink代码如下图所示:

    7bfbd2ac3ac16edf70174572ceb3dbd3.png

    测试结果:

    分别测试了控制算法在跟踪正弦轨迹与三角轨迹的效果,对于正弦轨迹,单神经元自适应补偿算法可以有效地消除迟滞非线性的影响,相对于传统的PID控制,单神经元自适应补偿算法具有更高的适应性和鲁棒性,对于50Hz以内的正弦轨迹,均能很好地消除迟滞非线性。对于三角轨迹,单神经元自适应补偿算法同样能够取得类似的效果。实验结果如下图所示:

    269e89ba14bd3b6465ef0cbdabadbc65.png

    2ce74368bde057cd683cfe09c9596bc7.png

    放大器在该实验中发挥的效能:

    控制信号是弱电,其电压范围为0-10V,不足以驱动压电陶瓷驱动器。利用高压功率放大器将控制信号放大,生成驱动电压,从而驱动压电陶瓷。

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  • 基于MATLAB的模糊控制器控制规则优化研究,和大家一起学习
  • 图3-12描述了本节迄今所解释的内容。 Figure 3-12 depicts what this section hasexplained so far. 图3-12 输出层和隐藏层采用不同的增量计算公式The output andhidden layers ...关键在于当学习规则基于交叉...

    图3-12描述了本节迄今所解释的内容。

    在这里插入图片描述
    Figure 3-12 depicts what this section hasexplained so far.

    图3-12 输出层和隐藏层采用不同的增量计算公式The output andhidden layers employ the different formulas of the delta calculation

    关键在于当学习规则基于交叉熵和sigmoid函数时,输出层和隐藏层采用了不同的增量计算公式。

    The key is the fact that the output andhidden layers employ the different formulas of the delta calculation when thelearning rule is based on the cross entropy and the sigmoid function.

    这里我们将只讨论一个关于代价函数的问题。

    While we are at it, we will address justone more thing about the cost function.

    在第1章中谈到的过拟合是一个挑战性的问题,每一种机器学习技术都要面对这一问题。

    You saw in Chapter 1 that overfitting is achallenging problem that every technique of Machine Learning faces.

    你还看到,用于克服过拟合的主要方法之一是采用正则化使得模型尽可能简单。

    You also saw that one of the primaryapproaches used to overcome overfitting is making the model as simple aspossible using regularization.

    在数学意义上,正则化的本质是将权重之和累加到代价函数中,如下所示。

    In a mathematical sense, the essence ofregularization is adding the sum of the weights to the cost function, as shownhere.

    当然,应用下面的新代价函数会导致不同的学习规则。

    Of course, applying the following new costfunction leads to a different learning rule formula.

    当某个输出误差和权重保持较大时,则该代价函数保持较大的值。

    This cost function maintains a large valuewhen one of the output errors and the weight remain large.

    因此,仅使输出误差为零就不足以降低代价函数。

    Therefore, solely making the output errorzero will not suffice in reducing the cost function.

    为了减小代价函数的值,应尽可能减小误差和权重。

    In order to drop the value of the costfunction, both the error and weight should be controlled to be as small aspossible.

    然而,如果权重足够小,则意味着相关节点实际上断开连接。

    However, if a weight becomes small enough,the associated nodes will be practically disconnected.

    因此,不必要的节点连接被消除,神经网络将变得更简单。

    As a result, unnecessary connections areeliminated, and the neural network becomes simpler.

    因此,可以通过向代价函数中添加权重和来改善神经网络的过拟合,可以有效减少过拟合。

    For this reason, overfitting of the neuralnetwork can be improved by adding the sum of weights to the cost function,thereby reducing it.

    总之,神经网络监督学习的学习规则是根据代价函数推导的。

    In summary, the learning rule of the neuralnetwork’s supervised learning is derived from the cost function.

    学习规则和神经网络的性能与代价函数的选择有关。

    The performance of the learning rule andthe neural network varies depending on the selection of the cost function.

    最近,交叉熵函数作为代价函数已经引起极大关注。

    The cross entropy function has beenattracting recent attention for the cost function.

    用于处理过拟合的正则化过程是作为代价函数的变化来实现的。

    The regularization process that is used todeal with overfitting is implemented as a variation of the cost function.

    ——本文译自Phil Kim所著的《Matlab Deep Learning》

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  • 这个等式意味着所有的增量规则都是基于SGD方法的。 This equation implies that all the deltarules of the previous sections are based on the SGD approach. ——本文译自Phil Kim所著的《Matlab Deep Learning》...

    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述

    这个等式意味着所有的增量规则都是基于SGD方法的。

    This equation implies that all the deltarules of the previous sections are based on the SGD approach.

    ——本文译自Phil Kim所著的《Matlab Deep Learning》

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  •  即,值为1的像素按照一定规则连接在一起的集合,值为0的像素代表的是背景。 1.2像素的连接类型  分为:4-连接和8-连接。 2、对象标记和选择 2.1对象标记 函数:bwlabel 例1:标记下面图像中矩阵中的对象: BW ...

    1、对象及边沿连接方式

    1.1二值图像中对象的概念

         即,值为1的像素按照一定规则连接在一起的集合,值为0的像素代表的是背景。

    1.2像素的连接类型

         分为:4-连接和8-连接。

    2、对象标记和选择

    2.1对象标记

    函数:bwlabel
    例1:标记下面图像中矩阵中的对象:
     BW = [1     1     1     0     0     0     0     0
                   1     1     1     0     1     1     0     0
                   1     1     1     0     1     1     0     0
                   1     1     1     0     0     0     1     0
                   1     1     1     0     0     0     1     0
                   1     1     1     0     0     0     1     0
                   1     1     1     0     0     1     1     0
                   1     1     1     0     0     0     0     0]
     L = bwlabel(BW,4)
    结果如下:
    BW =
         1     1     1     0     0     0     0     0
         1     1     1     0     1     1     0     0
         1     1     1     0     1     1     0     0
         1     1     1     0     0     0     1     0
         1     1     1     0     0     0     1     0
         1     1     1     0     0     0     1     0
         1     1     1     0     0     1     1     0
         1     1     1     0     0     0     0     0
    L =
         1     1     1     0     0     0     0     0
         1     1     1     0     2     2     0     0
         1     1     1     0     2     2     0     0
         1     1     1     0     0     0     3     0
         1     1     1     0     0     0     3     0
         1     1     1     0     0     0     3     0
         1     1     1     0     0     3     3     0
         1     1     1     0     0     0     0     0


    2.2对象选择

    函数:bwselect
    例2:提取文本中的字符对象
    BW1 = imread('text.png');
    c = [43 185 212];
    r = [38 68 181];
    BW2 = bwselect(BW1,c,r,4);
    subplot(121),imshow(BW1);
    subplot(122),imshow(BW2)
    效果图如下:


    2.3种子填充

    函数:imfill
    例3:填充二值图像中的空洞
    BW4 = im2bw(imread('coins.png'));
    BW5 = imfill(BW4,'holes');
    subplot(121),imshow(BW4);
    subplot(122),imshow(BW5)
    效果图如下:




    3、边界标记

    例4:标记二进制图像的边界
    BW1 = imread('circbw.tif');
    BW2 = bwperim(BW1,8); 
    subplot(121),imshow(BW),title('原始图像');
    subplot(122),imshow(BW2),title('边界提取图像');
    效果图如下:


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