Implementacja estymatora neuronowego dla obiektu wielomasowego

Autor:         mgr inż.  Adrian Wójcik

Promotor:    dr inż. Dominik Łuczak

Praca dyplomowa magisterska.

W pracy dokonano przeglądu literatury z zakresu modelowania napędu elektrycznego ze sprężystym połączeniem z maszyną roboczą oraz neuronowego estymatora stanu dla części mechanicznej napędu. Omówiono technikę programowania obiektowego w kontekście mikroprocesorowego systemu sterowania i pomiaru. Przeprowadzono implementację zestawu modeli symulacyjnych w środowisku MATLAB/Simulink, które pozwoliły na wykonanie badań wpływu struktury sztucznych sieci neuronowych rozważanego estymatora stanu na jakość estymacji. Dokonano implementacji i testów estymatora neuronowego w języku C++ z wykorzystaniem techniki programowania obiektowego. Docelową platformą kodu jest procesor sygnałowy z rodziny SHARC.