Исследование устойчивости системы с нейроконтроллером

Здебільшого динаміка об’єктів систем автоматичного керування описується нелінійними рівняннями. Зокрема, електропривід руки робота, виконавчим механізмом якого є електричний двигун постійного струму, – це один з таких прикладів. На сьогодні апарат теорії нейронних мереж дозволяє враховувати такі нелінійності. Використовуючи методологію теорії цифрового фільтрування, запропоновано цілеспрямовано формувати структуру вхідного кола контролера, яке визначається вибраним законом керування, в нашому випадку – пропорційно-інтегрально-диференційним. В статті, виходячи з бажаної динаміки процесу, обґрунтовано вибір математичної моделі еталона, описано навчання нейронної мережі з використанням алгоритму оберненого розповсюдження похибки. Для забезпечення потрібних динамічних показників процесу керування була запропонована модифікація вхідних кіл нейронного контролера – розділення входів. В цьому випадку на вхід контролера замість традиційної різниці між вихідним сигналом об’єкта та вхідним сигналом еталона кожен із цих сигналів подавався на свій окремий вхід нейроконтролера і збіжність вихідних сигналів об’єкта та еталона виявилась кращою. Для дослідження стійкості системи з пропонованим нейроконтролером його структуру було переформатовано в еквівалентну замкнену систему, охоплену від’ємним зворотнім зв’язком. Імітаційне моделювання в середовищі Simulink підтвердило стійкість такої системи керування.In most cases, the dynamics of objects of automatic control systems described by nonlinear equations. In particular, one of such example is electric robot arm with an electric DC motor as an actuator. Today the neuron networks theory takes into account such nonlinearity. It is proposed to form (by using the methodology of the theory of digital filtering) specifically the structure of the input range of the controller, which is determined by the selected control law, in our case this is the proportional integral differential law. Based on the desired dynamics of the process, the article is justified choice of the mathematical model of etalon, described neural network training using back propagation algorithm. To provide the required dynamic of the control process it was proposed the modification of the input circuits of neurocontroller (the separation of inputs). In this case, instead of the traditional difference between the object output signal and the etalon input signal each of these signals fed to a separate input of the neurocontroller and output signals convergence of the object and the etalon was better. To investigate the stability of the system with proposed neurocontroller its structure was reformatted into an equivalent closed system covered by negative feedback. Simulation in the Simulink environment confirmed the stability of this control system.В основном динамика объектов систем автоматического управления описывается нелинейными уравнениями. В частности, электропривод руки робота, исполнительным механизмом которого является электрический двигатель постоянного тока – это один из таких примеров. На сегодня аппарат теории нeйрoнных сетей позволяет учитывать такие нелинейности. Используя методологию теории цифрового фильтрования, предложено целенаправленно формировать структуру входной цепи контроллера, которое определяется выбранным законом управления, в нашем случае – пропорционально-интегрально-дифференциальным. В статье, исходя из желаемой динамики процесса, обоснован выбор математической модели эталона, описано обучения нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения погрешности. Для обеспечения требуемых динамических показателей процесса управления была предложена модификация входных цепей нейронного контроллера – разделение входов. В этом случае на вход контроллера вместо традиционной разницы между выходным сигналом объекта и входным сигналом эталона каждый из этих сигналов подавался на свой отдельный вход нейроконтроллера и сходимость выходных сигналов объекта и образца оказалась лучшей. Для исследования устойчивости системы с предлагаемым нейроконтроллером, его структуру переформатировано в эквивалентную замкнутую систему, охваченную отрицательной обратной связью. Имитационное моделирование в среде Simulink подтвердило устойчивость такой системы управления

Stability of system with neurocontroller

W artykule rozpatrzono sposób syntezy regulatorów neuronowych, które wykorzystuje się do sterowania dynamicznymi obiektami nieliniowymi. Zbadano stabilność układu sterowania z regulatorem neuronowym, którego struktura została zaprojektowana według pożądanej reguły sterowania. Zaproponowano strukturę, w której w przeciwieństwie do zwykle stosowanego wprowadzenia uchybu regulacji na wejście regulatora podaje się sygnał wejściowy oraz wyjściowy na dwa oddzielne wejścia, co powoduje większą skuteczność działania systemu sterowania, a mianowicie polepszenie, jakości sterowania oraz przyśpieszenie reakcji systemu na sygnały wymuszające.The nature of nonlinearities in the objects of control particularly in the drives of robotic systems as dynamic objects of the second order is analyzed and shown that under the influence of some loads the mathematical model of such object is nonlinear and its linearization leads to disregard factors that significantly affect the dynamics of the object. The controllers which are built using classical methods in the process of system operation do not provide full adequacy between the values of specified and actual controlled variables of nonlinear control objects. An application of neural controllers promises the best prospects. We consider features of construction of dynamic neural network and the mathematical models of standard carried the review of functions of activation neurons and feasibility of using gradient algorithms including the algorithm Levenberg Marquardt for training dynamic neural networks. It is supposed that the system is based on the proportional-integral-differential law. The stability of the system supported by neurocontroller with two separated inputs is discussed. Obviously the control action of such dynamic system is corresponded with the difference between output signals of the non-linear object and the chosen standard. On contrary to a typical structure it was proposed to put these signals on two separate inputs. During the training procedure everyone weight is found one from another independently. This task has been considered which include the location of the dominant roots of the characteristic equation of the closed-loop system in a given area of the complex plane of the roots and then return back to the open-loop system. The comparison of obtained errors in traditional and proposed structures of neurocontroller showed that the last one is the most effective in quality and productivity sense