微型温室嵌入式控制系统的神经控制器实现
Vasyl Teslyuk1, Ivan Tsmots1, Natalia Kryvinska2
1Department of Automated Control Systems, Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine.
PeerJ. Computer science
|December 11, 2023
概括
本研究介绍了嵌入式系统的模块化神经控制器,利用人工神经网络进行高效的控制. 基于STM32微控制器的硬件为智能控制应用提供了具有成本效益的解决方案.
科学领域:
- 控制系统工程 控制系统工程
- 人工智能的人工智能
- 嵌入式系统 嵌入式系统
背景情况:
- 传统的控制系统在嵌入式应用中面临着局限性.
- 神经网络提供了先进的控制能力,但也带来了实施挑战.
- 现有的解决方案往往缺乏模块化和成本效益.
研究的目的:
- 为嵌入式系统提出一种新的神经控制器.
- 为快速发展设计一个模块化神经控制器结构.
- 通过使用STM32微控制器来证明成本效益高的实现.
主要方法:
- 开发一个模块化的神经控制器架构.
- 使用人工神经网络设计一个运行算法和数据处理模型.
- 使用STM32微控制器,传感器和执行器的硬件实现.
主要成果:
- 一个功能性神经控制器,可以处理技术数据.
- 一个模块化设计,在开发过程中促进系统的改进.
- 一个低成本的硬件实现,适合嵌入式应用程序.
结论:
- 拟议的神经控制器有效地将人工神经网络集成到嵌入式控制系统中.
- 模块化设计和基于软件的神经网络实现允许快速适应和改进.
- 基于STM32的系统为智能控制提供了实用和经济的解决方案,以迷你温室应用为例.
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