[특허]Universal process control using artificial neural networks

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IPC분류정보
국가/구분	United States(US) Patent 등록
국제특허분류(IPC7판)	G06F-015/46
출원번호	US-0596056 (1990-10-11)
발명자 / 주소	Lu Yong-Zai (Sacramento CA) Cheng George S. (Sacramento CA) Manoff Michael (Sacramento CA)
출원인 / 주소	Western Thunder (Sacramento CA 02)
인용정보	피인용 횟수 : 43 인용 특허 : 0

초록 ▼

Adaptive control for a wide variety of complex processes is provided by an ANN controller with input and hidden layers having a plurality of neurons, and an output layer with a single neuron. The inputs to the ANN are a time sequence of error values, and the neuron paths are weighted as a function of these error values and the present-time process output. The present-time error value may be added to the output layer of the ANN to provide faster response to sudden input changes. The controller of this invention can efficiently handle processes with nonlinear, time-varying, coupled and variable-structure behaviors as well as process parameter and/or structure uncertainties. Large steady-state gains in the process can be compensated by attenuating the ANN block output.

대표청구항 ▼

A control system for controlling an open-loop stable process, said process having a process output represented by a process output signal, and being responsive to a control signal for changing said process output as a function of said control signal, said system comprising: a) setpoint selection means for generating a setpoint signal representative of a desired value of said process output; b) comparator means connected to said setpoint selection means and said process output for comparing said process output signal to said setpoint signal and for deriving from said comparison an error signal representative of the difference between said process output signal and said setpoint signal; c) sampling means connected to said comparator means for producing time-spaced samples of said error signal at selected time intervals; and d) control means connected to said sampling means and said process, said control means being responsive to said error signal samples for generating said control signal, e) said control means being an artificial neural network, said network including a plurality of layers of neurons connected so as to interact with each other in accordance with variable weights, a first of said layers having a plurality of neuron inputs, and another of said layers having a network output; and f) said sampling means being so connected to said network as to simultaneously apply to individual ones of said neuron input signals representative of individual ones of said time-spaced error signal samples, and also to simultaneously vary individual ones of said weights as a function of individual ones of said time-spaced error signal samples.

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A62	인명구조; 소방(사다리 E06C)
A62B	인명구조용의 기구, 장치 또는 방법(특히 의료용에 사용되는 밸브 A61M 39/00; 특히 물에서 쓰이는 인명구조 장치 또는 방법 B63C 9/00; 잠수장비 B63C 11/00; 특히 항공기에 쓰는 것, 예. 낙하산, 투출좌석 B64D; 특히 광산에서 쓰이는 구조장치 E21F 11/00)
A62B-1/08	.. 윈치 또는 풀리에 제동기구가 있는 것

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