Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 137 стр.

   Задание 2. Создать нейронную модель регулятора с использова-
нием нелинейной авторегрессии со скользящим средним. Управляе-
мым объектом является магнит, который движется в электромагнит-
ном поле электромагнита. Уравнение движения этой системы имеет
вид
                 d2y          α i 2 (t ) β dy (t )
                      = − g +           −          ,
                 dt 2         Μ y (t ) Μ dt
где y(t) – расстояние движущегося магнита от электромагнита;
   g – ускорение силы тяжести;
   α – постоянная магнитного поля, зависящая от числа витков об-
мотки и намагниченности электромагнита;
   i(t) – управляющий ток электромагнита:
   М – масса магнита;
   β – коэффициент вязкого трения.

   Задание 3. Создать нейронную модель регулятора на основе эта-
лонной модели. Регулируемым объектом является звено робота, опи-
сываемое дифференциальным уравнением
                   d 2ϕ                 dϕ
                      2
                        = −10 sin ϕ − 2    +u,
                   dt                   dt
где φ – угол поворота звена;
   u – момент, развиваемый двигателем постоянного тока.
   Цель обучения регулятора состоит в том, чтобы положение звена
отслеживало выход эталонной модели
                    d 2 yr             dy
                        2
                           = −9 y r − 6 r + 9 r ,
                     dt                dt
где yr – выход эталонной модели;
   r – задающий сигнал на выходе модели.
   Основные этапы синтеза нейронного регулятора таковы:
   1. Построение модели Simulink для управляемого объекта и эта-
лонной моделей и их исследование.
   2. Идентификация объекта и синтез его нейронной модели.


                                137