EconPapers    
Economics at your fingertips  
 

О РАЗРАБОТКЕ МЕТОДА ВЫБОРА СТРУКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ АДАПТАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ

Еременко Юрий Иванович and Глущенко Антон Игоревич

Управление большими системами: сборник трудов, 2016, issue 62, 75-123

Abstract: Рассмотрена проблема выбора структуры нейронной сети (НС), осуществляющей в составе нейросетевого оптимизатора настройку параметров П-, ПИили ПИД-регулятора в реальном времени при управлении нелинейными объектами. Предложен подход, позволяющий без построения модели объекта управления (ОУ) определять количество слоев сети и нейронов в них, функции активации и время задержки сигналов выхода ОУ, подаваемых на вход НС. Разработан алгоритм построения и инициализации НС нейросетевого оптимизатора. Результаты численных экспериментов на моделях ОУ и практической реализации для двух электронагревательных печей показали экономию времени и энергоносителя на выполнение графика заданий при использовании оптимизатора по сравнению с обычным линейным регулятором, что подтверждает адекватность предложенного подхода.

Keywords: НЕЙРОННАЯ СЕТЬ; АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ; ПИД-РЕГУЛЯТОР; НЕЙРОСЕТЕВОЙ ОПТИМИЗАТОР; ВЫБОР СТРУКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ; ВРЕМЯ ЗАДЕРЖКИ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ.; NEURAL NETWORK; ADAPTIVE CONTROL; PID-CONTROLLER; NEURAL TUNER; NEURAL NETWORK STRUCTURE SELECTION; INPUT SIGNALS DELAY TIME (search for similar items in EconPapers)
Date: 2016
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/o-razrabotke-meto ... ineynyh-regulyatorov

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:022092:17025629

Access Statistics for this article

More articles in Управление большими системами: сборник трудов from CyberLeninka, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().

 
Page updated 2025-03-20
Handle: RePEc:scn:022092:17025629