Проаналізовано шляхи побудови динамічних нейронних мереж і способів їх використання в системах автоматичного керування. Розглянуто принципи функціонування нейроних мереж та алгоритми їх навчання. Обгрунтовано шляхи побудови структури динамічної нейронної мережі на базі інформації про вид і порядок диференціального рівняння, розв'язання якого визначає бажані характристики мережі. Запропоновано новий спосіб переходу від лінійного диференціального рівняння до структури нейронної мережі. Визначено шляхи побудови нейронної мережі для відтворення функціональних залежностей, що описуються нелінійними диференціальними рівняннями. Охарактеризовано архітектуру динамічної нейронної мережі, яка використовується для реалізації пропорціонально-інтегрально-диференціального закону керування, а також її модифікований варіант, з розділеними входами. Розроблено методи визначення стійкості системи автоматичного керування з використанням синтезованого нейронного контролера, проведено порівняльний аналіз системи керування, виконаної на базі нейронного контролера, з системами керування, які реалізовані методом кореневого годографа та за допомогою частотних характеристик. Розглянуто методи навчання нейронних контролерів (з використанням нейронної моделі об'єкта, нейронних моделей оберненого об'єкта та оберненого еталона та з застосуванням нейронної моделі оберненого еталона за наявності збурень) та проведено порівняння результатів їх навчання.

  Завантажити