НЕЙРОНЕЧЕТКАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ

Полезная модель относиться к системам управления и предназначена для регулирования сложными динамическими объектами.
Уровень полезной модели известен из устройства, содержащего последовательно соединенные задающее устройство, устройство сравнения, регулятор, объект управления и блок наблюдателя состояния, связанный с устройством сравнения и блоком вычисления функции Гамильтона, который подключен к блоку показателей качества управления, блоку эталонной модели и блоку вычислений коэффициентов перенастройки, выход которого соединен с регулятором, а вход соединен с блоком эталонной модели, отличающаяся тем, что выход регулятора подключен к входу широтно-импульсного модулятора, выход которого соединен с блоком эталонной модели, блоком вычисления функции Гамильтона и первым входом импульсного усилителя, выход которого подключен к объекту управления, второй вход импульсного усилителя подключен к выходу анализатора начального состояния, первый вход которого соединен с выходом блока наблюдателя состояния, второй вход анализатора начального состояния соединен с выходом блока эталонной модели, подключенного к объединенным входам блока вычисления функции Гамильтона и блока вычислений коэффициентов перенастройки, третий вход анализатора начального состояния соединен с входом блока эталонной модели и выходом блока задания начального состояния (патент RU 80969 U1, опубл. 27.02.2009).
Недостатком данной системы является низкое качество управления при изменении параметров объекта управления.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемой полезной модели является адаптивная система управления для динамических объектов с периодическими коэффициентами. Техническим результатом является обеспечение асимптотической устойчивости системы управления периодическими режимами динамических объектов. В систему дополнительно введен последовательный фильтр-компенсатор, при этом вход последовательного фильтра-компенсатора соединен с выходом первого блока суммирования, выход фильтра-компенсатора подключен к первому и второму входам первого умножителя, а также ко второму входу второго умножителя, первый вход второго блока суммирования подключен к выходу первого умножителя, второй вход связан с выходом блока задержки, выход второго блока суммирования подключен к первому входу второго умножителя и к входу блока задержки, выход второго умножителя связан с входом объекта регулирования (патент RU 2427870 С 1, опубл. 27.08.2011).
Недостатком известного устройства является низкое качество управления в случае не полного математического описания динамического объекта управления.
Заявляемая полезная модель направлена на повышение качества управления. Технический результат, достигаемый в процессе решения поставленной задачи, заключается в достижении управления, которое учитывает экспертные знания и экспериментальные данные об объекте управления.
Это достигается за счет реализации нечетким регулятором, нейрорегулятором и выходным нейрорегулятором совместного регулирования объектом управления.
Указанный технический результат достигается нейронечеткой системен управления, изображенной на фиг.1, которая содержит нейрорегулятор 1, нечеткий регулятор 2, выходной нейрорегулятор 3, объект управления 4, при этом вход нейрорегулятора соединен с выходом объекта управления и с сигналом задания, вход нечеткого регулятора соединен с выходом объекта управления и с сигналом задания, вход выходного нейрорегулятора соединен с выходом нейрорегулятора и выходом нечеткого регулятора, вход объекта управления соединен с выходом выходного нейрорегулятора.
На фиг.1 для сигналов введены следующие обозначения:
U - сигнал задания
Х - выходной сигнал выходного нейрорегулятора
Y - выходной сигнал объекта управления
XN - выходной сигнал нейрорегулятора
XF - выходной сигнал нечеткого регулятора
Нейрорегулятор представляет собой нейронную сеть - трехслойный персептрон с сигмоидальными функциями активации для всех нейронов скрытого и выходного слоев. Нейроны входного слоя выполняют только распределительные функции для входных сигналов. Размерность входного слоя - n определяется суммой размерностей сигналов U, Y. Размерность выходного слоя сети - m определяется размерностью входного сигнала объекта управления X. Количество нейронов в скрытом слое изначально принимается эмпирически согласно выражению - 2(n+m). Если в процессе обучения требуемое качество управления не достигается, то количесгво нейронов в скрытом слое увеличивается. Методом обучения трехслойною персептрона нейрорегулятора является генетический алгоритм.
Выходной нейрорегулятор представляет собой нейронную сеть -трехслойный персептрон с сигмоидальными функциями активации для всех нейронов скрытого и выходного слоев. Нейроны входного слоя выполняю г только распределительные функции для входных сигналов. Размерность входного слоя - п определяется суммой размерностей сигналов XN.XF. Размерность выходного слоя сети - m определяется размерностью входного сигнала объекта управления X. Количество нейронов в скрытом слое изначально принимается эмпирически согласно выражению - 2(n+m). Если в процессе обучения требуемое качество управления не достигается, то количество нейронов в скрытом слое увеличивается. Методом обучения трехслойного персептрона выходного нейрорегулятора является генетический алгоритм.
Нечеткий регулятор изображен на фиг.2, содержит блок фазификации 5, блок правил логического вывода 6, блок дефазификации 7.
На фиг.2 для сигналов введены следующие обозначения:
DF - выходной сигнал блока фазификации
LF - выходной сигнал блока правил логического вывода
Блок фазификации преобразует входные сигналы U и Y в лингвистические переменные согласно функциям принадлежности, которые он содержит. Данные функции составляет эксперт, который определяет количество функций принадлежности, их форму и численные значения.
Блок правил логического вывода содержит алгоритм композиции и логические выражения, составленные экспертом, на основании которых происходит нечеткий логический вывод и композиция нечетких множеств. В результате происходит преобразование сигнала DF в сигнал LF.
Блок дефазификации выполняет преобразование из нечеткого значения сигнала LF к четкому значению выходному сигналу нечеткого контроллера XF согласно методу дефазификации. В качестве метода дефазификации может быть использован любой известный метод дефазификации.
Качество управления достигается за счет того, что используются экспертные знания об объекте управления посредством регулирования нечетким регулятором, совместно с управлением, использующим экспериментальные данные об объекте управления, реализуемое нейрорегулятором и выходным нейрорегулятором.
Устройство работает следующим образом. Перед началом работы выполняется настройка весовых коэффициентов нейронной сети нейрорегулятора и выходного нейрорегулятора, ввод экспертных данных в нечеткий регулятор. После выполнения настроек и ввода экспертных данных происходит отработка сигнала задания U. Так происходит до тех пор, пока все сигналы задания U не будут отработаны.
Предложенное устройство может быть реализовано программно-аппаратным способом на основе промышленной базы.