Синтез нейронних контролерів для керування динамічними об’єктами другого порядку - Автореферат

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наукПроведено аналіз шляхів побудови динамічних нейронних мереж і способів їх використання в системах автоматичного керування. Розглянуто принципи функціонування нейронних мереж і проаналізовано алгоритми їх навчання. Запропоновано шляхи побудови структури динамічної нейронної мережі на основі інформації про вид і порядок диференціального рівняння, розвязання якого визначає бажані характеристики мережі. Показано спосіб переходу від лінійного диференціального рівняння до структури нейронної мережі, а також розглянуто шляхи побудови нейронної мережі для відтворення функціональних залежностей, що описуються нелінійними диференціальними рівняннями.Здебільшого системи автоматичного керування складаються з нелінійних елементів, які охоплені складними оберненими звязками, а на роботу таких систем в реальних умовах впливають різноманітні шуми, завади та інші збурюючі фактори, що суттєво обмежують використання можливостей сучасної і класичної теорії керування при побудові контролерів. Протягом останніх десятиріч при реалізації стратегій керування використовувалися теорії, які базуються на ідеї лінеаризації системи, що не повною мірою відображають її фізичні властивості, а в ряді випадків, навіть при точному відтворенні залежностей між входами і виходами системи, їх використання неспроможне забезпечити адекватне керування обєктом. Метою дисертаційної роботи є побудова контролерів на базі динамічних нейронних мереж, що забезпечують керування процесами в обєктах другого порядку та обґрунтування їх переваг у порівнянні з контролерами, які реалізовані із застосуванням методів лінійної теорії автоматичного керування. Наукова новизна результатів дисертаційної роботи полягає в тому, що: · вперше, виходячи з особливостей математичної моделі обєкта, запропоновано процедуру визначення архітектури вхідних кіл скритого шару динамічної нейронної мережі, яка створюється на базі цього обєкта, що забезпечило адекватність динамічних характеристик моделі та обєкта; · вперше запропоновано реалізацію законів керування на базі динамічних нейронних мереж з використанням даних, які одержані при експериментальному дослідженні або математичному моделюванні еталонів і обєктів керування, що дало можливість синтезувати контролер без використання математичної моделі обєкта та забезпечило одержання бажаної динамічної характеристики замкненої системи керування процесом в обєкті;Це суттєво обмежує можливість використання методів лінійної теорії автоматичного керування при синтезуванні контролерів, функціонування яких повинно забезпечувати задані динамічні і статичні параметри процесу в електроприводі й відкриває можливості вирішення цієї актуальної задачі з використанням теорії нейронних мереж. Оскільки швидкодія системи визначається полюсами, які розташовані найближче до уявної осі (домінуючі корені), то корені характеристичного рівняння замкненої системи повинні бути лівіше від лінії, що проходить на комплексній площині паралельно до уявної осі через точку, положення якої визначається заданою тривалістю встановлення (для системи другого порядку Введення диференціальної складової в передавальну функцію контролера з метою покращання динамічних характеристик системи обумовлює можливість вибору коефіцієнта , при якому уявна частина коренів характеристичного рівняння є мінімальною та одночасно обидва корені максимально віддалені від уявної осі (), однак в цьому випадку система характеризується неприпустимо високою статичною похибкою, а саме: 0.625. Так, для тришарової мережі вона матиме вигляд: , (4) тут - вектор входів мережі; - вектори зміщень шарів мережі, , , - матриці вагових коефіцієнтів шарів, , , - вектори функцій активації шарів мережі; - вектор виходів мережі. Якщо обєкт (в загальному випадку нелінійний) описується диференціальним рівнянням виду: , (5) то при реалізації динамічної нейронної мережі необхідно передбачити наявність блоку відтворення похідних (це динамічна частина, в якій з використанням ліній затримок на входах нейронів першого шару відтворюються вихідні рівняння) та блоку реалізації функціональних залежностей (де обчислюються вагові коефіцієнти мережі), тут nx - максимальний порядок похідних від входів; ny - максимальний порядок похідних від виходів.На підставі розгляду можливостей використання методів кореневого годографа і частотних характеристик для синтезування контролера системи автоматичного керування лінеаризованим обєктом показано, що в процесі функціонування систем автоматичного керування, виконаних на базі контролерів, синтезованих вказаними методами, не забезпечується адекватність між бажаними і реальними значеннями регульованих величин.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ