Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 118 стр.

118

Поэтому при обучении целесообразно использовать ошибку вы-

хода объекта e

y

(t), а не ошибку управления e

u

(t).

В методе специализированного инверсного нейроуправления

(рис. 4.27) проблема обучения инверсной динамике решается пу-

тем аппроксимации аналитической модели управляемого объекта

и вычисления локальных значений якобиана для различных обла-

стей пространства состояний.

где α – коэффициент скорости обучения.

ет собой якобиан объекта управления, значение которого можно

найти аналитически по заданной математической модели объекта

управления. На практике для получения приемлемого качества

управления часто бывает достаточно вычислить лишь знак якобиа-

на [26]. Коррекция значений весовых коэффициентов продолжает-

ся до достижения приемлемого качества управления.

Нейронная сеть обучается с целью минимизации ошибки управ-

ления e

y

(t). Метод может обеспечить оптимальное решение, если

ошибка измеряется надежно.

y

(k)

Алгоритм

обучения

–

Объект