Решение задач оптимального управления с использованием математической системы MATLAB и пакета имитационного моделирования SIMULINK. Сивохин А.В - 212 стр.

   Для проектирования нейронных регуляторов на основе эталонной модели
запуск инструментальных средств производится исполнением команд
mrefrobotarm (без нормализации данных) или mrefrobotarm2 (с нормализацией
данных) и затем активизацией блока Model Reference Controller двойным щелчком
левой кнопки мыши. В результате появляется диалоговая панель Model Reference
Controller, которая позволяет определить архитектуру нейронной сети регулятора
и произвести ее обучение. Однако, без идентификации объекта управления
синтезировать нейрорегулятор невозможно. Поэтому необходимо открыть другую
панель Plant Identification (идентификация механизма), щелкнув по кнопке Plant
Identification.
   Диалоговая панель для идентификации управляемого процесса Plant
Identification входит в состав раздела Control Systems библиотеки нейронных
блоков системы Simulink, является универсальным средством и может быть
использована для построения нейросетевых моделей любых динамических
объектов, которые могут быть представлены блоками этой системы.
   С помощью управляющих элементов панели Plant Identification можно задать
архитектуру нейронной сети, параметры обучающей последовательности и
параметры обучения, а также управлять процессом идентификации и оценивать
качество этого процесса.
   Набор управляющих элементов для задания архитектурных параметров
нейронной сети следующий:
   6. Size of the Hiden Layer – количество нейронов во входном, или скрытом слое;
   7. No. Delayed Plant Inputs – число задержек для входного слоя;
   8. No. Delayed Plant Outputs – число задержек для выходного слоя;
   9. Samling Interval – интервал квантования или шаг дискретности, в секундах,
между двумя последовательными моментами отсчёта данных;
   10.      Notmalize Training Data – переключатель нормирования для
преобразования обучающих данных к диапазону [0 1].
   Набор управляющих элементов для задания характеристик обучающей
последовательности таков:
   10.      Training Samples – число точек отсчёта для получения обучающей
последовательности в виде пар значений вход-выход для управляемого процесса,
определяемого моделью Simulink;
   11.      Maximum Plant Input – максимальное значение входного сигнала;
   12.      Minimum Plant Input – минимальное значение входного сигнала;
   13.      Maximum Interval Value (sec) – максимальный интервал идентификации
(в секундах);
   14.      Minimum Interval Value (sec) – минимальный интервал идентификации
(в секундах);
   15.      Limit Output Data – переключатель для ограничения значений
выходного сигнала;
   16.      Maximum Plant Output – максимальное значение выходного сигнала,
задаваемое при включённом переключателе Limit Output Data;

                                       212