Одержання високої якості систем автоматичного керування складними електромеханічними об'єктами вимагає самоналаштування та оптимізації режимів роботи в реальному часі. Для цього потрібне швидке моделювання керованого об'єкта з урахуванням його нелінійностей. До нових високопродуктивних засобів моделювання динамічних систем на сьогодні належать штучні нейронні мережі, які обробляють інформацію в паралельній формі. Це пояснює актуальність тематики щодо застосування нейронних мереж для задач моделювання, проте не всі важливі аспекти цієї тематики достатньо вивчені. Мета роботи - дослідження питання апроксимації типових нелінійних ланок систем автоматичного керування за допомогою нейронних мереж прямого передавання сигналу. Розглянуто характеристики наступних однозначних нелінійностей: зона нечутливості, зона насичення, двопозиційне реле, трипозиційне реле, а також таких неоднозначних (гістерезисних) нелінійностей, як люфт і реле з гістерезисом. Для вирішення завдання апроксимації за основу було взято нейронну мережу прямого передавання сигналу з одним захованим шаром нейронів та одним вихідним нейроном. Функціями активації цих нейронів були гіперболічний тангенс і лінійна залежність відповідно. Для апроксимації гістерезисних нелінійностей статична нейронна мережа була трансформована в динамічну шляхом уведення двох елементів затримки сигналу в часі. Результати виконаних досліджень дозволили дати обгрунтовані відповіді на два важливих питання. Перше з них полягає у виборі способу формування навчальної множини даних, при якому процес навчання нейронної мережі є ефективним. Друге питання стосується встановлення необхідної кількості нейронів у захованому шарі нейронної мережі, за якою мережа досить точно апроксимує характеристику заданої нелінійної ланки. У підсумку проведені дослідження засвідчили, що однозначні й неоднозначні характеристики типових нелінійних ланок автоматичних систем можуть бути успішно апроксимовані нейронною мережею прямого передавання сигналу з досить невеликою кількістю нейронів.

  Повний текст PDF - 384.518 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"