Здебільшого динаміка об'єктів систем автоматичного керування описується нелінійними рівняннями. Зокрема, електропривід руки робота, виконавчим механізмом якого є електричний двигун постійного струму - це один з таких прикладів. На сьогодні апарат теорії нeйрoнних мeрeж дозволяє враховувати такі нелінійності. Використовуючи методологію теорії цифрового фільтрування, запропоновано цілеспрямовано формувати структуру вхідного кола контролера, яке визначається вибраним законом керування, в нашому випадку - пропорційно-інтегрально-диференційним. Виходячи з бажаної динаміки процесу, обгрунтовано вибір математичної моделі еталона, описано навчання нейронної мережі з викoристанням aлгoритму oбeрнeнoгo рoзпoвсюджeння похибки. Для забезпечення потрібних динамічних показників процесу керування запропонована модифікація вхідних кіл нейронного контролера - розділення входів. В цьому випадку на вхід контролера замість традиційної різниці між вихідним сигналом об'єкта та вхідним сигналом еталона кожен із цих сигналів подавався на свій окремий вхід нейроконтролера і збіжність вихідних сигналів об'єкта та еталона виявилась кращою. Для дослідження стійкості системи з пропонованим нейроконтролером його структуру було переформатовано в еквівалентну замкнену систему, охоплену від'ємним зворотнім зв'язком. Імітаційне моделювання в середовищі Simulink підтвердило стійкість такої системи керування.

  Повний текст PDF - 239.132 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"