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!
4.3 (248 отзывов)
4.9 (343 отзыва)
4.9 (826 отзывов)
4.8 (9 отзывов)
4.8 (13 отзывов)
4.9 (5 отзывов)
4.7 (96 отзывов)
4.1 (20 отзывов)
4.9 (66 отзывов)
