НАВЧАННЯ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛІННЯ ДИНАМІЧНОЮ СИСТЕМОЮ З ПІД-РЕГУЛЯТОРОМ НЕЙРОМЕРЕЖЕЮ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

НАВЧАННЯ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛІННЯ ДИНАМІЧНОЮ СИСТЕМОЮ З ПІД-РЕГУЛЯТОРОМ НЕЙРОМЕРЕЖЕЮ

12.06.2024 23:22

[3. Technical sciences]

Author: Кучеров Дмитро Павлович, доктор технічних наук, професор, Національний авіаційний університет, м. Київ; Халімон Наталія Федорівна, кандидат технічних наук, доцент, Національний авіаційний університет, м. Київ


ORCID: 0000-0002-4334-4175 Кучеров Д.П.

ORCID: 0000-0002-7159-6740 Халімон Н.Ф.

В статті розглядається система управління динамічним об’єктом з ПІД-регулятором в замкненому контурі управління, налаштування якого забезпечується нейромережею. Динамічним вважається об’єкт, координати якого змінюються з часом в просторі. Вихідні координати при моделюванні знаходяться рішенням системи диференціальних рівнянь в однорідному вигляді для відомої вхідної дії, або неоднорідному у випадку вільної чи невідомої вхідної дії. Як завжди, типовим регулятором у промисловому виконанні використовується так званий ПІД-регулятор, якій у своєму складі має пропорційну, інтегральну і диференціальні ланки з відповідними органами налаштовування параметрів відповідних ланок.

Налаштовування ПІД-регулятора являє собою трудомісткий процес і вимагає від інженера-конструктора системи певних навичок із-за взаємного негативного впливу налаштовуваних параметрів регулятора, а також врахування дії перешкод. До налаштовуваних параметрів відносяться коефіцієнти передавання відповідних ланок регулятора. Такими коефіцієнтами є коефіцієнти передавання kp, ki і kd пропорційної, інтегральної і диференціальної ланок управління відповідно. При цьому, звичайно, діапазон значень цих коефіцієнтів знаходиться в межах певних інтервалів, які мають нижню та верхню границі регулювання. Якщо збільшувати коефіцієнт передавання пропорційної ланки kp збільшує швидкодію, позитивно впливає на зменшення помилки, але знижує запас по стійкості системи, перешкоди також підсилюються. Наявність інтегральної ланки призводить до зменшення помилки в системі та зменшення впливу перешкод, невеликі значення і завеликі значення коефіцієнту ki можуть вплинути на стійкість системи. Вплив коефіцієнту kd збільшує запас стійкості в системі, але при цьому зростає вплив перешкод, які призводять до зриву стійкості в системі. 

Окрім перешкод динамічний об’єкт при функціонуванні підлягає впливу навантаження, а також в результаті тривалого застосування зносу та деградації матеріалів, тобто старіння, що також призводить до зміни його параметрів, а значить переналаштування. Таким чином, однократне налаштування також може оказатися не придатним в існуючих умовах. В такому разі, природним чином, виникає проблема підтримки заданих параметрів системи управління. Одним з можливих шляхів уникнення цього є підналаштовування в процесі функціонування за рахунок ітеративних методів адаптації або навчання в існуючих умовах функціонування. Широко розповсюдженим засобом налаштування систем з невідомими або змінними параметрами динамічних об’єктів є нейронна мережа.

Нехай існує динамічна система, що описується системою диференційних рівнянь першого порядку в матричній формі виду




В (1) введено такі позначення: x – вектор стану, x є Rn, u – вектор управління, u є Rm, y – вектор виходу, y є Rp, а A, B, C – матриці, A є Rnхn, B є Rnхm, C є Rpхn. Вектори x, y, u змінюються в часі, змінна часу t в (1) опущена для скорочення запису, компоненти матриць А і С вважаються заданими, не залежать від часу t, що відповідає стаціонарній системі, а матриця B містить невідомі параметри, асоційовані з коефіцієнтами підсилення в системі. Відомий також початковий стан системи x(0) в момент t=0, x(0) є Rn, що передбачає, що система не знаходиться на початку координат координатної сітки, і кінцевий стан x(tk), який знаходиться в ε-околиці початку координат, тобто {x(tk): d(x(tk),0) < ε}, що відповідає розгляду динаміки системи відносно помилки.

Передбачається далі, що координати вектору стану x вимірюються обмеженим набором шумливих датчиків, в каналах виміру присутній шум ξ невідомої природи, тобто маємо    - вимірюваний вектор стану. Таке передбачення ґрунтується на тому факті, що у дослідника немає достатньої кількості даних для визначення статичних властивостей шуму чи не достає часу для вивчення його статистичних властивостей. Про сигнал шуму ξ відомо тільки лиш, що він обмежений за амплітудою, тобто - максимальний рівень шуму в датчиках 

Навчання нейромережі за сигналами, викривленими перешкодами, які в інтересах задачі описувались рівномірним розподілом, відбувалося в середовищі Matlab з використанням функції feedforwardnet. В моделюванні нейромережа подавалася двома шарами, в першому схованому шарі використано 17 нейронов з нелінійною функцією активації, у вихідному шарі достатньо одного нейрона з лінійною функцією активації. В якості алгоритму навчання використаний алгоритм Левенберга-Макквардта, критерієм якості навчання нейромережі визначено середньоквадратичну похибку. Результат управління динамічним об’єктом з двома нульовими полюсами навченою нейромережею за сигналами з перешкодами, в передбаченні, що вимір вихідних сигналів відбувається без перешкод, показаний на рисунку.




Рис. Управління динамічної системи нейромережею для забезпечення максимальної швидкодії

Література

1. Kucherov D.P., Kozub A.M., Rasstrygin A.A., Sushchenko O.A., Zhdanov S.V., Synthesis of the switching control law for a quadrotor autopilot, International Journal of Engineering & Technology, Vol. 7, No 4 (2018), pp. 3065 – 3069. doi: 10.14419/ijet.v7i4.16368. DOI: 10.14419/ijet.v7i4.16368.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення