Аппаратно-программная реализация интеллектуальных регуляторов в быстродействующих системах автоматического управления

• Автор: Лысов, Никита Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 203 с. : ил.

Введение. ГЛАВА 1. Перспективы применения интеллектуальных регуляторов. ГЛАВА . ШИМ и силовых преобразователей. ГЛАВА 3. Синтез оптимальных но быстродействию регуляторов на основе многослойной нейронной сети прямого распространения. Выводы по третьей главе. ГЛАВА 4. Экспериментальные исследования быстродействующих следящих приводов с интеллектуальными
4. Аппаратное обеспечение экспериментального оборудования. Заключение. Приложение 3. Приложение 4. ПИ лятора. Приложение 5. Приложение 6. Приложение 7. Приложение 8. Приложение 9. Приложение . Функционирование ЭР условно разбито на три этапа, из которых режиму реального времени соответствует третий. На первом этапе решаются задачи проектирования системы управления выбор структуры и определение параметров модели объекта управления, выбор структуры и параметров регулятора, настройка регулятора е помощью процедур оптимизации по заданному пользователем критерию качества. На втором этапе решается задача обучения экспертного регулятора при изменении параметров модели системы в окрестности рабочей точки.


Применение технологии нейросетсвых структур НС в задачах управления основано на использовании таких свойсгв НС, как массивнопараллельная обработка сигналов, высокая отказоустойчивость, возможность обучения, классификации и аппроксимации входных данных, заложенная в структуре и принципах действия, обеспечили применение НС в области управления, где их комплексное использование дает1 возможность построения систем управления с высокой степенью автономности и надежности. Высокая скорость преобразований сигналов НС позволяет использовать ее в качестве регулятора в контуре управления САУ, реализующего требуемые законы управления оптимальное быстродействие, минимальное энергопотребление и т. Для построения регуляторов систем автоматического управления наибольшее применение получила многослойная нейронная сеть прямого распространения МНСПР 5. Идея включения НС в адаптивную САУ заключается в частичной или полной замене функциональных блоков адаптивного управления на нейросетевые структуры, что позволяет распространить их на более широкий класс динамических объектов. В основе построения большинства нейросетевых регуляторов НСР лежит свойство МНСПР, которое заключается в том, что данные НС формируют каргу преобразования входвыход, аппроксимирующую функцию с требуемой точностью. Теоретически на НС можно получить аппроксимацию любой функции, а ограничения на вид и точность реализации накладываются лишь числом используемых нейронов. При разумном сочетании временных и точностных требований это свойство позволяет применять НС в задачах идентификации и адаптации. Высокая скорость обработки, пластичность структуры, возможность реализации существенно нелинейных функций эти особенности НС позволяют успешно использовать их для создания самообучающихся систем. В работе 2 предложена структура системы управления для работы со стационарной системой, где НС реализует алгоритм настройки линейного регулятора.