Аннотация
В статье предлагается метод регулирования технической системы, в котором, в отличие от традиционных подходов, основанных на использовании теории автоматического управления, предлагается использовать нейронную сеть. Нейронная сеть предназначается в данной системе для того, чтобы с ее помощью решать задачу классификации для определения управляющего воздействия в бинарном виде, т. е. в виде включения/отключения управляющего механизма. Рассмотрен пример применения предложенного способа к решению задачи слежения за движущейся по вертикальной линии предметом. В качестве элемента, который следит за передвижением, выступает механизм, способный менять свой угол наклона к горизонту. В качестве управляющего сигнала можно подавать на механизм команды перемещения «вниз» и «вверх». Приведена нейронная сеть, представленная в виде программы на языке Matlab, которая производит построение нейронной сети многослойного персептрона с одним скрытым слоем из десяти нейронов, обучение сети и ее проверку. Также разработана программа, которая генерирует данные для обучения сети. Обученная сеть протестирована на векторе входных данных, которые представляют собой пары положения передвижного механизма и текущего угла наклона.

Несмотря на то что предложенный способ напоминает простой П-регулятор, использование нейронной сети оправдано в случае увеличения параметров входного вектора Х, что свойственно реальным задачам, в которых размерность вектора Х может составлять более 1000. Также преимуществом данного метода является простое по сравнению с ТАУ обучение, в котором не предполагается решения задач идентификации исходной системы.