Наконечний Юрій Маркіянович. Синтез нейронних контролерів для керування об'єктами другого порядку : Дис... канд. техн. наук: 05.13.05 / Національний ун-т "Львівська політехніка". — Л., 2006. — 172арк. : рис. — Бібліогр.: арк. 146-150.
Анотація до роботи:
Наконечний Ю.М. Синтез нейронних контролерів для керування динамічними об’єктами другого порядку. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – Елементи та пристрої обчислювальної техніки та систем керування. – Національний університет “Львівська політехніка”, Львів, 2006
Проведено 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, розв’язання 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. Розглянуто архітектуру динамічної нейронної мережі, яка використовується для реалізації пропорціонально-інтегрально-диференціального закону керування, а також модифікований варіант такої мережі з розділеними входами. Вказано шляхи 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, а також з використанням нейронної моделі оберненого еталона за наявності збурень) та проведено порівняння результатів їх навчання.
Проведені в дисертаційній роботі дослідження дозволяють зробити такі висновки:
1. На основі аналізу динамічних режимів роботи двигунів постійного струму запропоновано їх лінеаризовані моделі в системі Simulink і встановлено, що при врахуванні дії моменту повороту руки робота, двигун описується нелінійним диференціальним рівнянням другого порядку.
2. На підставі розгляду можливостей використання методів кореневого годографа і частотних характеристик для синтезування контролера системи автоматичного керування лінеаризованим об’єктом 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.
Оскільки застосування класичних методів лінійної теорії автоматичного керування не забезпечує адекватність динамічних характеристик еталона та системи керування, то доцільне використання динамічних нейронних мереж для ідентифікації лінійних і нелінійних динамічних об’єктів, а також побудова на їх основі контролерів для керування процесами в таких об’єктах.
З метою оптимального синтезування нейронного контролера розглянуто особливості побудови, способи математичного подання і алгоритми навчання нейронних мереж і обґрунтовано доцільність використання градієнтних методів для навчання динамічних нейронних мереж, зокрема, методу оберненого розповсюдження похибки з використанням алгоритму Левенберга – Марквардта.
5. На підставі теоретично обґрунтованої процедури визначення архітектури вхідних кіл динамічної нейронної мережі доцільно синтезувати нейронні контролери з використанням даних, які одержані при експериментальних дослідженнях динамічних об’єктів і еталонів або при дослідженні їх математичних моделей.
6. На основі результатів моделювання системи автоматичного керування з лінеаризованою моделлю об’єкта із використанням контролера, що побудований на базі динамічної нейронної мережі з розділеними входами встановлено, що такий синтезований контролер забезпечує ефективне керування процесами в моделях, як лінійних, так і нелінійних об’єктів.
Публікації автора:
Наконечний Ю.М. Методи навчання нейронних мереж. – // Міжвідомчий науково-технічний збірник Національного університету "Львівська політехніка" "Вимірювальна техніка та метрологія". 2002. № 61 с. 114-118
Наконечний Ю.М. Застосування штучних нейронних мереж в задачах ідентифікації і керування // Збірник наукових праць Української академії друкарства "Комп’ютерні технології друкарства" №9, 2002 с. 150-157.
Наконечний Ю.М. Використання градієнтних алгоритмів для навчання нейронних мереж // Збірник наукових праць Української академії друкарства «Комп’ютерні технології друкарства». № 10, 2003 с. 89-98.
Наконечний М.В., Наконечний Ю.М. Аналіз математичної моделі двофазного керованого генератора в системі регулювання швидкістю обертання вала асинхронного двофазного двигуна // Вісник НУ «Львівська політехніка» «Автоматика, вимірювання та керування» № 475, 2003 ст. 164-170.
Наконечний Ю.М. Способи керування асинхронним двофазним двигуном // Вісник НУ «Львівська політехніка» «Автоматика, вимірювання та керування» № 445, 2002 ст. 114-120
Наконечний М.В., Наконечний Ю.М. Про можливість застосування алгоритму Левенберга-Марквардта для навчання динамічних нейронних мереж // Збірник наукових праць Української Академії друкарства «Комп’ютерні технології друкарства» №14 , 2005р. 121-127c.
Наконечний Ю.М. Особливості використання алгоритму оберненого розповсюдження похибки для навчання динамічних нейронних мереж // Вісник «Методи та прилади контролю якості» м. Івано-Франківськ № 15 2005р. 28-31с.
Наконечний М.В., Муравчук П.В., Наконечний Ю.М. Аналіз шляхів побудови нейроконтролерів для систем автоматичного керування динамічними об’єктами // Збірник наукових праць VIII Міжнародної конференції «Контроль і управління в складних системах» (КУСС–2005) м. Вінниця
