Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 123 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

123
Блок NN Predictive Controller находится в библиотеке инстру-
ментов MatLab в папке Neural Network Blockset/Control Systems
(см. Приложение 1).
При управлении на основе авторегрессии со скользящим сред-
ним регулятор представляет собой достаточно простую реконструк-
цию модели управляемого процесса. Такой регулятор требует наи-
меньшего объема вычислений. Вычисления в реальном времени
связаны только с реализацией нейронной сети. Недостаток метода
состоит в том, что модель процесса должна быть задана в канони-
ческой форме пространства состояния, что может приводить к вы-
числительным погрешностям.
Принципиальная идея NARMA–L2 (Nonlinear Autoregressive –
Moving Average (нелинейная авторегрессия со скользящим сред-
ним)) заключается в представлении нелинейной системы в виде
линейной модели [47].
Модель NARMA имеет вид
1 11 1( ) [ ( ), ( ),..., ( ), ( ), ( ),..., ( )],yk d Nyk yk yk n uk uk uk n+ = - -+ - -+
где y(k) – выход модели; d – число тактов предсказания; u(k) – вход
модели.
На стадии идентификации необходимо обучить ИНС аппрокси-
мировать нелинейную функцию N. Эта идентификационная проце-
дура использует NN Predictive Controller.
Если требуется обеспечить соответствие выхода системы эталон-
ному выходу y(k + d) = y
r
(k + d), то следующий шаг заключается в
разработке нелинейного контроллера в форме
11 1 1( ) [ ( ), ( ),..., ( ), ( ), ( ),..., ( )].
r
uk Gyk yk yk n y k d uk uk m= - -+ + - - +
Для того чтобы ИНС аппроксимировала функцию G с минималь-
ной среднеквадратической ошибкой, необходимо использовать ди-
намический алгоритм ее обратного распространения, что приводит
к необходимости чрезмерного объема вычислений.
Решение, предложенное в [48], предполагает использование
приближенной модели с выделенной составляющей управления.
Такая модель, именуемая NARMA–L2, имеет вид
1 11 1
1 11 1
ˆ
( ) [ ( ), ( ),..., ( ), ( ),..., ( )]
[ ( ), ( ),..., ( ), ( ),..., ( )] ( ).
yk d fyk yk yk n uk uk m
gyk yk yk n uk uk m uk
+ = - -+ - - + +
+ - -+ - - +
Преимущество этой формы состоит в том, что теперь текущее
управление можно вычислить непосредственно, если известны же-

Страницы