Метод синтеза регуляторов с использованием нейронных сетей для нелинейных объектов
Основными вариантами использования нейронных сетей для решения задач синтеза систем автоматического управления являются: использование их для корректировки значений коэффициентов регулятора; использо-вание нейронного регулятора, при котором его обучение выполняется различными способами, в частности по заранее рассчитанным данным (ошибок и известного управления) или путем оптимизации с целью минимиза-ции ошибки выходного сигнала объекта. Предлагается метод синтеза нейронного регулятора для нелинейных объектов на основе структуры предварительно рассчитанного регулятора для линеаризованной модели объекта. К основным шагам предлагаемого метода относятся: синтез регулятора для линеаризованной модели объекта; получение значений сигналов регулятора при моделировании с использованием сигнала «белого шума»; обучение нейронного регулятора; последовательное выполнение процедуры оптимизации и увеличение диапазона уставки до требуемых значений. Приводится пример применения методики на объекте модели угла отклонения θ объекта перевернутого маятника.
Авторы: А. А. Воевода, Д. О. Романников
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: Нейронные сети, регулирование, замкнутые системы, нелинейные объекты, оптимизация
θ
Открыть полный текст статьи