Устройство управления электроприводом нелинейных объектов на основе нейронных сетей

Предполагаемое устройство относится к области разработки систем автоматического управления с обратной связью электроприводом нелинейных объектов и может быть использовано в различных образцах техники, в которых на объект управления воздействуют случайные не контролируемые внешние возмущающие воздействия представленные, например, виде белого или цветного шумов.
Известна система робастного оптимального управления дискретными объектами (патент №59278, МПК: G05D 3/12, G05D 3/20, опубл. 10.12.2006 г.), содержащая связанные последовательно задающее устройство, устройство сравнения, цифровой регулятор, объект управления и блок наблюдателя состояний, причем блок наблюдателя состояния связан с устройством сравнения и с цифровым регулятором, а также блок показателей качества управления и блок вычисления функции Гамильтона, подключенный к цифровому регулятору, блоку наблюдателя состояний, блоку эталонной модели и блоку показателей качества управления, блок вычислений коэффициентов перенастройки связан с блоком эталонной модели и с цифровым регулятором, с блоком вычисления функции Гамильтона.
Недостатком данной системы управления является то, что в ней отсутствует классификация переменных состояний объекта управления, связанного с линейностью закона управления в структуре наблюдателя состояний при действии неконтролируемых внешних возмущений и изменении параметров в структуре объекта управления.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемой полезной модели является система управления объектом с переменной структурой на основе нейронных сетей (патент №108666, МПК: G06F 15/18, опубл. 20.09.2011 г.). Данная система содержит объект управления, нейрорегулятор, нейроклассификатор, блок весовых коэффициентов, при этом на вход блока весовых коэффициентов подается выходной сигнал нейроклассификатора, вход нейроклассификатора соединен с выходом объекта управления, выход нейрорегулятора соединен с входом объекта управления, вход нейрорегулятора соединен с выходом блока весовых коэффициентов, с выходом объекта управления и с сигналом задания.
Недостатком данной системы является низкая производительность, медленная скорость схождения и достоверность распознавания при обучении нейронных сетей Кохонена с алгоритмом обратного распространения ошибки, вследствие отсутствия априорной информации переменных состояний об объекте управления.
Поставленная задача полезной модели направлена на повышение качественных показателей регулирования системы управления. Технический результат, достигаемый в процессе решения поставленной задачи, заключается в достижении заданного качества регулирования объектом управления при действии неконтролируемых внешних возмущений и изменении параметров в структуре объекта управления.
Для получения указанного технического результата в устройство управления электроприводом нелинейных объектов на основе нейронных сетей, содержащее блок весовых коэффициентов, дополнительно введены последовательно соединенные задающее устройство, первый блок суммирования, блок оптимизатора и блок приводного преобразователя, выход которого предназначен для подключения к объекту управления, а также блок функционала качества, выход которого соединен со вторым входом блока оптимизатора, блок прогнозирующих моделей, выход которого подключен ко второму входу первого блока суммирования, второй блок суммирования, выход которого подключен ко входу блока весовых коэффициентов и блок нейроидентификатора, первый вход которого предназначен для подключения к выходу объекта управления и к первому входу второго блока суммирования, второй вход подключен к выходу блока приводного преобразователя, а третий вход соединен с выходом блока весовых коэффициентов, выход блока нейроидентификатора подключен ко второму входу второго блока суммирования и к входу блока прогнозирующих моделей.
Сущность технического решения поясняется чертежом (фиг. 1), на котором представлена структурная схема устройства управления электроприводом нелинейных объектов на основе нейронных сетей. На чертеже изображено:
1 - задающее устройство (УС);
2 - первый блок суммирования (ПБС);
3 - блок оптимизатора (БО);
4 - блок функционала качества (БФК);
5 - блок прогнозирующих моделей (БМП);
6 - блок приводного преобразователя (БПП);
7 - объект управления (ОУ);
8 - второй блок суммирования (ВБС);
9 - блок нейроидентификатора (БНИ);
10 - блок весовых коэффициентов (БВК).
Устройство управления электроприводом нелинейных объектов на основе нейронных сетей (фиг. 1), содержит связанные последовательно задающее устройство 1 (ЗУ), первый блок суммирования 2 (ПБС), блок оптимизатора 3 (БО), блок приводного преобразователя 6 (БПП), выход которого предназначен для подключения к объекту управления 7 (ОУ), блок функционала качества 4( БФК), выход которого соединен со вторым входом блока оптимизатора 3 (БО), блок прогнозирующих моделей 5 (БПМ), выход которого подключен ко второму входу первого блока суммирования 2 (ПБС), второй блок суммирования 8 (ВБС), выход которого подключен ко входу блока весовых коэффициентов 10 (БВК) и блок нейроидентификатора 9 (БНИ), первый вход которого предназначен для подключения к выходу объекта управления 7 (ОУ) и к первому входу второго блока суммирования 8 (ВБС), второй вход подключен к выходу блока приводного преобразователя 6 (БПП), а третий вход соединен с выходом блока весовых коэффициентов 10 (БВК), выход блока нейроидентификатора 9 (БНИ) подключен ко второму входу второго блока суммирования 8 (ВБС) и к входу блока прогнозирующих моделей 5 (БПМ)
При этом блок оптимизатора 3 (БО), блок функционала качества 4 (БФК) и блок прогнозирующих моделей 5 (БМП) выполняют функцию цифрового прогнозирующего регулятора. Из блока нейроидентификатора 9 (БНИ) и блока весовых коэффициентов 10 (БВК) состоит нейросетевой наблюдатель.
В качестве задающего устройства 1 (ЗУ) может быть использован цифровой генератор или персональный компьютер, который формирует задающий сигнал управляющего воздействия, объектом управления 7 (ОУ) может выступать технологическое оборудование, функционирование которого во времени описано системой дифференциальных и алгебраических уравнений.
В качестве блока приводного преобразователя 6 (БПП) могут быть использованы транзисторные инверторы на IGBT транзисторах. Для реализации блоков суммирования 2 (ПБС), 8 (ВБС), блока оптимизатора 3 (БО), блока функционала качества 4 (БФК), блока прогнозирующих моделей 5 (БМП), блока нейроидентификатора 9 (БНИ) и блока весовых коэффициентов 10 (БВК) могут быть использованы вычислительные и программные средства программируемого логического контроллера (ПЛК) фирмы «OMRON» (Япония).
Предполагаемое устройство работает следующим образом. Задающий сигнал управляющего воздействия формируется в задающем устройстве 1 (ЗУ), который подключается к первому блоку суммирования 2 (ПБС) для вычитания прогнозирующего сигнала отрицательной обратной связи. Прогнозирующий сигнал формируется блоком прогнозирующих моделей 5 (БМП), в блоке которого выполняется интегрирование оценки переменных состояний объекта управления для предсказания будущего управляющего сигнала на несколько шагов вперед в течение диапазона прогнозирования. Прогнозирующий сигнал рассогласования у выхода первого блока суммирования 2 (ПБС) поступает на блок оптимизатора 3 (БО), в блоке которого выполняется оптимизация программного управления по квазиньютоновскому критерию, выраженному в блоке функционала качества 4 (БФК). Критерий оптимизации в блоке функционала качества 4 (БФК) синтезируется таким образом, чтобы минимизировать среднеквадратичную ошибку регулирования между задающим управляющим сигналом и выходным сигналом блока прогнозирующих моделей 5 (БМП) с заданной точностью. В результате получается найденный оптимальный управляющий сигнал, подключенный через блок приводного преобразователя 6 (БПП) к объекту управления 7 (ОУ) на который воздействуют неконтролируемые внешние возмущающие воздействия (например: белый или цветной шумы).
u
y
Восстановление полного вектора состояний объекта управления и вычисление оценок неизмеряемых параметров состояния объекта осуществляется наблюдателем состояний с помощью известных алгоритмов идентификации, использующих нейронные сети. Структура блока нейроидентификатора 9 (БНИ) представляет собой рекуррентную нейронную сеть, основанную на «модели нелинейной авторегрессии с экзогенными входами» (Nonlinear Auto Regressive with Exogenous inputs), которая называется рекуррентной нейронной сетью NARX или моделью NARX [Хайкин С.Нейронные сети: полный курс // Пер. с англ. М.: Вильяме, 2006. С. 919-989]. Эта компьютерная модель продемонстрировала, что хорошо подходит для идентификации нелинейных систем управления. Архитектурное строение модели NARX может принимать множество различных форм, но, самая простая форма, с использованием архитектурной нейронной сети с обратными связями. Эта модель имеет единственный вход, который применяется к памяти на линиях задержки, состоящих из d элементов. Она имеет единственный выход, замкнутый на вход через память на линиях задержки, которые также содержат d элементы. Динамика модели NARX описывается следующим нелинейным уравнением:
u
y
у(k+1)=σ{u(k), u(k-1), …, u(k-d), у(k), y(k-1), …, y(k-d),},
где u(k) - вход модели NARX; у(k) - выход модели NARX; σ(⋅) - функции активации. При этом в структуре рекуррентной нейронной сети NARX содержится два слоя. Первый слой - скрытый слой с сигмоидальными функциями активации в виде гиперболического тангенса, второй слой - выходной слой с тождественными функциями активации. Методом обучения рекуррентной нейронной сети NARX в блоке нейроидентификатора 9 (БНИ) является алгоритм обратного распространения ошибки во времени. Этот алгоритм является расширением стандартного алгоритма обратного распространения ошибки и позволяет провести обучение алгоритмом градиентного спуска значительно быстрее и получить хорошую сходимость и лучшее обобщение. Сигнал рассогласования вектора состояний объекта управления у выхода второго блока суммирования 8 (ВБС) подключен к входу блока весовых коэффициентов 10 (БВК). Блок весовых коэффициентов 10 (БВК) содержит матрицу весовых коэффициентов функций активации нейронных сетей в блоке нейроидентификатора 9 (БНИ) для каждого класса из множества изменений параметров состояний объекта управления 7 (ОУ). Эта матрица весовых коэффициентов ставится каждому классу во взаимно-однозначное соответствие. При переходе структуры объекта управления 7 (ОУ) из одного класса в другой происходит замена матрицы весовых коэффициентов на матрицу весовых коэффициентов, соответствующую новому классу. В результате чего определяется восстанавливаемый сигнал полного вектора состояния объекта управления у выхода блока нейроидентификатора 9 (БНИ), подключенного к входу блока прогнозирующих моделей 5 (БМП) и ко второму входу второго блока суммирования 8 (ВБС). Процесс работы устройства управления продолжается до тех пор, пока не будет полностью отработано задающее управляющее воздействие.
В результате получаем улучшение качественных показателей регулирования процессов в системе управления электроприводом нелинейных объектов.