Введение к работе
Актуальность теш. Использование высоких технологий з производстве предъявляет все возрастающие требования к системам автоматического управления (САУ) по их производительности, сроку службы, точностным характеристикам и проч.. Обеспечение предъявляемых к качеству системы управления требований, включая ее адаптивные свойства при изменении параметров объекта и условий внешней среды, требует применения нетривиальных законов управления, использование которых ограничено как способом их аппаратной реализации так и величиной временных затрат при расчете управляющих воздействий на вычислительных устройствах, стоящих в контуре управления.
Существование проблемы совершенствования САУ и необходимость ее разрешения требует формирования новых подходов к задаче конструирования регуляторов для высококачественных систем. Одним из таких подходов является использование в качестве регулирующего элемента замкнутой системы управления искусственной нейронной сети (ИНС).
На основании использования особенностей биологических нейронных структур в настоящее время построен ряд простых моделей ИНС, которые обладают спещфическим с точки зрения традиционных решений, но сходным с биологическими прототипами характером функционирования: обучаемостью на примерах (неалгоритмические вычисления), массивно-параллельной обработкой сигналов, высокой отказоустойчивостью, способностью к аппроксимации, обобщению и
классификации входных данных. Достижения в технологии производства кремниевых интегральных схем создали базу также и для аппаратной реализации ИНС, которая реально используются в основном при создании систем распознавания образов и речи, различного рода классификаторов и т.п.
Перечисленные выше свойства и состояние технологической базы говорит о том, что в настоящее время складываются реальные предпосылки для использования ИНС не только в качестве устройств обработки информации, но и в качестве быстродействующих устройств управления, которые будем называть нейросетевыми регуляторами (НСР). Вместе с тем отсутствие возможности непосредственного использования существующей теории и результатов практической реализации ИНС к синтезу НСР, равно как и необходимость целостного решения задачи использования ИНС в предметной области автоматического управления актуализирует задачи разработки общих принципов, методик, алгоритмов и программных средств для проектирования нейросетевых регуляторов.
Целью работы является:
разработка научно-обоснованной методологии проектирования НСР для САУ;
разработка методик, алгоритмов и программных средств, соответствующих всем этапам проектирования;
разработка НСР, обеспечивающего оптимальное по быстродействию управление динамической системой.
Задачи исследования. Указанная цель предопределяет необходимость решения следующих задач:
- разработку принципов функционирования НСР, определение
структуры включения НСР в контур управления системы и ограниче-
ний на условия его работы;
разработку структуры НСР. способного реализовать требуемые свойства.функционирования, и определение состава его элементов, позволяющих обеспечить простую техническую реализацию;
разработку алгоритмов формирования обучающей выборки, соответствующих приншіпу функционирования НСР и обеспечивающих работоспособность для широкого класса объектов управления;
разработку эффективных методов обучения НСР по полученной обучающей выборке;
разработку модели САУ с НСР и методов исследования ее динамики с учетом влияния способа технической реализации;
исследование вариации функционального преобразования НСР по параметрам его настройки.
Методы исследования. Поставленные задачи решены методами теории автоматического управления, методами нелинейного программирования.
Научная новизна работы состоит в следующем:
разработаны общие этапы проектирования НСР для систем автоматического управления;
разработаны алгоритмы формирования обучающей выборки для настройки НСР на оптимальный принцип функционирования для линейных и определенного класса нелинейных объектов управления;
разработан алгоритм синтеза достаточной размерности НСР;
разработан алгоритм численного синтеза НСР;
предложена модель для исследования системы автоматического управления с НСР.
Практическая ценность. На основе анализа свойств и характерных особенностей ИНС различного типа обоснована перспектив-
ность их применения в системах управления и сформулированы основные этапы проектирования НСР и требования, предъявляемые к НСР при управлении сложными динамическими объектами. Разработанный НСР позволяет повысить качество управления динамическими системами, упростить техническую реализацию. Разработанный программный комплекс позволяет проводить полный синтез, т.е. определять размерность и параметры НСР по модели объекта управления.
Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты, полученные при проектировании НСР, были использованы з НИР "Клон-МН" "Поискозые исследования и разработка интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами, включая боевые роботы и робототехничэские системы произвольных кинематических структур, в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности", выполняемой по заданию секции прикладных проблем при Президиуме РАН, в НИР "Нейро-регулятор" по теме "Разработка математических моделей алгоритмических и программных средств нейроподобных частотно-импульсных зистем", выполняемой в рамках работ, поддержанных Российским Фондом Фундаментальных Исследований, в учебном процессе кафедры "Проблемы управления" МИРЭА. Кроме того, на основании материалов диссертационной работы разработаны:
программа учебного курса "Нейронные сети в интеллектуальных системах управления";
лабораторный практикум по курсу "Принципы технической имитации интеллекта";
раздел компьютерного учебника по робототехнике "Интеллектуальные системы управления роботами на базе нейронных се-
тей" для специализации "Робототехнические интеллектуальные системы" специальности 2103 "Роботы и робототехнические системы".
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на семинарах и конференциях МИРЭА. на II и III международных научно-технических семинарах "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний" (Рыбачье, 1993, 1994 г.).
Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 6-х печатных работах и 2-х научно-технических отчетах.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (86 источников) и двух приложений, содержащих листинги основных модулей программного комплекса настройки НСР, актов внедрения и состоит из 119 страниц основного текста, 6 таблиц. 62 рисунков.
