Нейросетевая настройка коэффициентов усиления системы управления
В работе рассматривается структура системы управления на основе использования асимптотического ПИД-регулятора. Для ряда практических задач подобраны параметрические зависимости для коэффициентов усиления. Предлагается метод программной настройки коэффициентов усиления для выбранной структуры управления. Для нейросетевого расчёта коэффициентов ПИД-регулятора использована нейронная сеть с учителем на базе выбранной структуры программной настройки коэффициентов усиления.
Введение 3
Постановка задачи 9
Обзор литературы 10
Глава 1. Описание модели управления на базе асимптотиче-
ского ПИД-регулятора 12
§1. Общий вид закона системы управления . . . . . . . . . . . . . 12
§2. Модель орбитального спуска, согласованная по углу вращения 15
§3. Задача позиционирования яхт в судовом доке . . . . . . . . . 17
Глава 2. Программная настройка коэффициентов усиления 20
§1. Формализация метода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
§2. Определение условий оптимальности закона управления . . . 23
§3. Построение функций структуры производной функционала . 27
Глава 3. Нейросетевая настройка в задачах автоматического
управления 29
§1. Настройка коэффициентов усиления . . . . . . . . . . . . . . . 29
§2. Модификация метода В. И. Зубова программной настройки
коэффициентов усиления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Выводы 35
Заключение 36
Список литературы 37
Приложение 39
Управление динамическими объектами с помощью нейронных сетей
является новым, к тому же, перспективным направлением науки, которое
находится на стыке таких дисциплин, как искусственный интеллект, ав-
томатическое управление или нейрофизиология. В сравнении с другими
методами нейронные сети имеют ряд достоинств, которые делают их мощ-
ным инструментом в теории управления. Например, нейронные сети об-
ладают способностью к обучению на конкретных примерах и дальнейшей
обработкой данных, способностью адаптироваться под внешнюю среду или
к изменению характеристик самого объекта управления. Также нейронные
сети обладают высокой устойчивостью к повреждениям своих элементов в
силу выбранного структурного параллелизма.
Нейронная сеть представляет собой некоторую последовательность
нейронов, соединенных между собой особой связью (см. рис. 1). Нейрон-
ные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта,
а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных
систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую струк-
туру мозга. С помощью такой структуры компьютер или машина могут не
только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из
своей памяти.
За последние 20 лет нейроуправление получило значительное разви-
тие. В одном из первых обзоров данной области было обозначено, что зада-
чи разработки нейросистем для управления нелинейными динамическими
объектами является наиболее перспективными. Действительно, доминиру-
ющая доля внимания была уделена именно этим задачам. Как результат,
было получено множество успешных примеров работающих систем опи-
санного вида, а разработанный относительно недавно метод адаптивной
критики получил статус эффективного и универсального метода нейро-
управления. Кроме того, была продемонстрирована наилучшая адаптация
рекуррентных сетей типа NARX для моделирования динамическими си-
стемами в сравнении с другими типами сетей, что привело к их распро-
странению в качестве идентификаторов объектов управления в непрямых
и прогнозирующих методах нейроуправления.
В данной работе показана возможность построения системы управле-
ния на базе ПИД-регулятора. На примере практических задач представлен
метод настройки коэффициентов усиления, определяющий программные
управления на основе предложенной структуры. Математическим моде-
лированием в системе Simulink проверено, что полученные коэффициенты
усиления можно использовать в качестве коэффициентов ПИД-регулятора,
гарантирующего требуемое качество управления.
Результаты были представлены на LI международной научной кон-
ференции аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость»,
а также вошли в статью Кондратюк А. С., Давыденко А. А., Степенко Н. А.
Регулировка коэффициентов усиления системы управления на основе ПИД-
регулятора // Процессы управления и устойчивость. СПб.: Издательский
Дом Федоровой Г. В., 2020.
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.9 (5 отзывов)
4.9 (35 отзывов)
4.2 (13 отзывов)
4.8 (30 отзывов)
4.9 (522 отзыва)
5 (428 отзывов)
4.7 (82 отзыва)
4.9 (343 отзыва)
4.2 (25 отзывов)
