Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/62672
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสุวลัย กลั่นความดี-
dc.contributor.authorวิบูลย์ ธรรมทินโน-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย-
dc.date.accessioned2019-08-13T07:50:44Z-
dc.date.available2019-08-13T07:50:44Z-
dc.date.issued2539-
dc.identifier.isbn9746352695-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/62672-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2539-
dc.description.abstractงานวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้ทำการศึกษาผลของสัญญาณรบกวนที่เกิดขึ้นกับระบบและความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการวัดทั้งแบบที่เป็นชนิดขาวแบบเกาส์และชนิดสีแบบเกาส์ ระหว่างตัวควบคุมฟัซซีชนิดที่มีการปรับตัวและตัวชดเชยที่ใช้ตัวกรองคาลมาน โดยทดสอบกับเพนดูลัมผกผัน ผลการทดสอบด้วยแบบจำลองโดยใช้คอมพิวเตอร์ พบว่าตัวควบคุมฟัซซีชนิดที่มีการปรับตัวสามารถลดผลของสัญญาณรบกวนที่เกิดขึ้นกับระบบ และความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการวัดทั้งแบบที่เป็นชนิดขาวแบบเกาส์และชนิดสีแบบเกาส์ได้ดีกว่าตัวชดเชยที่มีตัวกรองคาลมาน แม้ว่าสัญญาณรบกวนที่เข้าสู่ระบบจะมีค่าความแปรปรวนเปลี่ยนไปจากที่กำหนดไว้ในการออกแบบตัวกรองคาลมานหรือใช้ในการเรียนรู้ตัวควบคุมฟัซซีชนิดที่มีการปรับตัว นอกจากนี้ตัวควบคุมฟัซซีชนิดที่มีการปรับตัวยังสามารถลดผลของสัญญาณรบกวนได้ดีเมื่อแบบจำลองระบบมีความไม่เป็นเชิงเส้น ในขณะที่ความสามารถในการลดผลของสัญญาณรบกวนของตัวกรองคาลมานลดลง-
dc.description.abstractalternativeIn this thesis, adaptive fuzzy control system is developed and compared with kalman filter control system for inverted pendulum. The Kalman filter is an optimal stochastic linear filter and requires an explicit mathematical model of how control outputs depend on control inputs Fuzzy controller does not require a mathematical model. Fuzzy controller also differ in the type of uncertainty. Simulation tested each system’s response to a different family of uncertainty environment. Under normal operating conditions, when the unmodeled effects noise variance is small, the controllers perform very well. Under move uncertain condition their performance differs. Simulations suggest that fuzzy controller may provide a robust effective alternative to linear Kalman filter.-
dc.language.isoth-
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.subjectฟัสซีลอจิก-
dc.subjectสัญญาณรบกวนทางไฟฟ้า-
dc.subjectการกรองแบบคาลแมน-
dc.subjectFuzzy logic-
dc.subjectElectric noise-
dc.subjectKalman filtering-
dc.titleการเปรียบเทียบระหว่างตัวควบคุมแบบฟัซซีชนิดที่มีการปรับตัว กับตัวควบคุมที่ใช้คาลมานฟิลเตอร์-
dc.title.alternativeComparison of adaptive fuzzy controllers and Kalman filter controller-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต-
dc.degree.levelปริญญาโท-
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์-
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Wiboon_th_front.pdf9.79 MBAdobe PDFView/Open
Wiboon_th_ch1.pdf2.41 MBAdobe PDFView/Open
Wiboon_th_ch2.pdf9.18 MBAdobe PDFView/Open
Wiboon_th_ch3.pdf11.87 MBAdobe PDFView/Open
Wiboon_th_ch4.pdf11.68 MBAdobe PDFView/Open
Wiboon_th_ch5.pdf1.64 MBAdobe PDFView/Open
Wiboon_th_back.pdf13.62 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.