Исследование системы автоматического управления с нейросетевым регулятором.
Аннотация
АННОТАЦИЯ
Злобин Н.П. Исследование системы автоматического управления с нейросетевым регулятором. Выпускная квалификационная работа. Бакалавриат по направлению 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств». УрФУ, кафедра электронного машиностроения, 2017.
Ключевые слова: система автоматического управления САУ, нейрон, нейронная сеть, нейронносетевой регулятор, компьютерное моделирование, Matlab.
Актуальность выполненной работы заключается в исследовании возможностей применения нейронных сетей в качестве управляющих устройств систем автоматического управления. В первую очередь такие устройства могли бы использоваться для сложных объектов управления, свойства в большинстве которых, являются нелинейными, многомерными, стохастическими могут иметь переменные параметры и структуру. Для таких объектов требуется адаптивная система управления, так как классический подход к синтезу систем на основе заранее известной математической модели объекта управления, как правило, оказывается, не пригоден.
Целью работы является исследование альтернативного подхода к синтезу регулятора, который представляет собой динамическую нейронную сеть. Не смотря на большое количество исследований в данной области, на сегодняшний день отсутствует ясная и однозначная методика синтеза таких регуляторов.
Основные результаты работы обладают новизной и заключаются в следующем.
1. В обучении нейронносетевого регулятора, заменяющим ПИД регулятор, для получения желаемой переходной характеристики всей системы управления.
2. Использование и исследование различных алгоритмов обучения.
Злобин Н.П. Исследование системы автоматического управления с нейросетевым регулятором. Выпускная квалификационная работа. Бакалавриат по направлению 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств». УрФУ, кафедра электронного машиностроения, 2017.
Ключевые слова: система автоматического управления САУ, нейрон, нейронная сеть, нейронносетевой регулятор, компьютерное моделирование, Matlab.
Актуальность выполненной работы заключается в исследовании возможностей применения нейронных сетей в качестве управляющих устройств систем автоматического управления. В первую очередь такие устройства могли бы использоваться для сложных объектов управления, свойства в большинстве которых, являются нелинейными, многомерными, стохастическими могут иметь переменные параметры и структуру. Для таких объектов требуется адаптивная система управления, так как классический подход к синтезу систем на основе заранее известной математической модели объекта управления, как правило, оказывается, не пригоден.
Целью работы является исследование альтернативного подхода к синтезу регулятора, который представляет собой динамическую нейронную сеть. Не смотря на большое количество исследований в данной области, на сегодняшний день отсутствует ясная и однозначная методика синтеза таких регуляторов.
Основные результаты работы обладают новизной и заключаются в следующем.
1. В обучении нейронносетевого регулятора, заменяющим ПИД регулятор, для получения желаемой переходной характеристики всей системы управления.
2. Использование и исследование различных алгоритмов обучения.