Системы анализа и обработки данных

СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

ISSN (печатн.): 2782-2001          ISSN (онлайн): 2782-215X
English | Русский

Последний выпуск
№1(93) Январь - Март 2024

Нейросетевая реализация и настройка ШИМ-элементов в автоматических системах

Выпуск № 3 (60) Июль - Сентябрь 2015
Авторы:

И.В. ИГУМНОВ,
Н.Н. КУЦЫЙ
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2015-3-23-31
Аннотация
Рассмотрена задача обучения нейронной сети (ОНС) применительно к дискретным автоматическим системам регулирования, содержащим звенья сШИМ-элементом, имеющим в своем составе искусственную нейронную сеть.

Как известно, системы с ШИМ относятся к существенно нелинейным, и тем самым решение задачи параметрической оптимизации, т. е. вычисление оптимальных исходя из принятого критерия значений настраиваемых параметров, наталкивается на значительные трудности.

Алгоритмические методы оптимизации позволяют уменьшить эти трудности, но они требуютприложения специального математического аппарата и тем самым специалистов достаточно высокого уровня.

Требования достаточно высокой степени полноты априорных знаний об условиях функционирования автоматических систем при применении алгоритмических методов можно снизить за счет нечеткого управления, которое в последнее время формируется на основе нейронных сетей.

В данной работе решена задача параметрической оптимизации автоматической системы с ШИМ с помощью алгоритма ОНС, сформированного на основе метода Нелдера-Мида.

Представлены структурная схема исследуемой автоматической системы и ее математическое описание. Показана архитектура нейронной сети, определяющая скважность выходных импульсов ШИМ-элемента.

Достаточно подробно описаны те особенности метода Нелдера-Мида, которые определяют реализацию алгоритма решениязадачи параметрической оптимизации рассмотренной автоматической системы, при этом особое внимание уделено построению начальных симплексов и способу уменьшения числа, что в значительной мере определяет успешность применения такого алгоритма.

Представлена блок-схема этого алгоритма, позволяющая перейти к его реализации с последующими исследованиями, цель которых – выдача конкретных рекомендаций при создании программного модуля «Оптимизация» дляконкретных промышленных автоматических систем.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, широтно-импульсная модуляция, параметрическая оптимизация, обучение нейронной сети, метод Нелдера-Мида, модуляционная характеристика, интегральный критерий качества, блок-схема

Список литературы
1. Юлиус Ю.Т. Цифровые и импульсные системы автоматического управления: пер. с англ. О.Д. Богомолова, Ю.И. Бородина. – М.: Машиностроение, 1964. – 698 с.

2. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление: пер. с англ. А.Г. Подвесовского, Ю.В. Тюменцева; под ред. Ю.В. Тюменцева. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 c.

3. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления: искусственные нейронные сети и нечеткая логика. – М.: Горячая линия–Телеком, 2004. – 143 с.

4. Сабанин В.Р., Смирнов Н.И., Репин А.И. Автоматические системы регулирования на основе нейросетевых технологий // Вестник Московского энергетического института. – 2005. – № 3. – С. 10–18.

5. Шаровин И.М., Смирнов Н.И., Репин А.И. Применение искусственных нейронных сетей для адаптации САР в процессе их эксплуатации // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2012. – № 4. – С. 27–32.

6. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. – М.: ИПРЖР, 2002. – 480 с.

7. Локтюхин В.Н., Челебаев С.В., Антоненко А.В. Нейросетевые аналого-цифровые преобразователи / под общ.ред. А.И. Галушкина. – М.: Горячая линия-Телеком, 2010. – 128 с.

8. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели: учебное пособие к курсу «Нейронные сети» для студентов 5 курса магистратуры. – Воронеж: Изд-во Воронеж.гос. ун-та, 1999. – 76 с.

9. Ловецкий К.П., Севастьянов Л.А., Бикеев О.Н. Математический синтез оптическихнаноструктур. – М.: РУДН, 2008. – 143 с.

10. Химмелъблау Д. Прикладное нелинейное программирование. – М.: Мир, 1975. – 536 с.

11.  Рыков А.С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. – М.: МИСиС, 2009. – 608 с.

12. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. – СПб: Профессия, 2003. – 752 с.

13. Игумнов И.В., Куцый Н.Н. Формирование ШИМ-элемента с использованием искусственных нейронных сетей // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2014. – № 6 (89). – С. 31–35.

14. Куцый Н.Н. Автоматическая параметрическая оптимизация дискретных систем регулирования: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.06. – М., 1997. – 386 с.

15. Слепов Н.Н., Дроздов Б.В. Широтно-импульсная модуляция: (анализ и применение в магнитной записи). – М.: Энергия, 1978. – 191 с.
Просмотров: 3067