Определение структуры входа нейросетевой модели (нейроэмулятора) динамического объекта регулирования. Разработка алгоритмического и программного обеспечения построения нейроэмулятора нелинейного динамического стационарного объекта регулирования.
Аннотация к работе
При настройке параметров ПИД-регулятора на практике в ряде случаев отсутствует аналитическое описание объекта регулирования, которое в дискретном виде имеет следующий вид: где - значение регулируемой величины (выход объекта регулирования), - управляющее воздействие в момент времени , q - время задержки значений выхода объекта, p - время задержки управляющего воздействия. В случае задания выборки (2) и известных значений временных задержек p, q модель объекта (1) целесообразно строить в виде нейронной сети (многослойного персептрона с одним скрытым слоем), которая называется нейроэмулятором (рис. Для определения структуры входного и скрытого слоев нейроэмулятора в работе предлагаются новые методика и алгоритм, основанные на совместном использовании нейросетевого подхода и генетического алгоритма. В диссертационной работе для определения структуры входа и числа скрытых нейронов нейроэмулятора предлагается использовать генетический алгоритм. Во второй главе проводится анализ возможных методов настройки параметров ПИД-регулятора для динамических объектов; определяются методы, которые могут эффективно использоваться для настройки параметров для нелинейных динамических стационарных объектов, не испытывающих внешних возмущений; предлагается алгоритм определения области возможных значений вектора параметров ПИД-регулятора и их настройки на основе нейроэмулятора и генетического алгоритма.