INTEGRATED APPLICATION OF SYNERGETIC APPROACH AND NEURAL NETWORK STRUCTURES TO THE PROBLEM OF ELECTRIC DRIVE INTELLECTUAL CONTROL SYSTEM SYNTHESIS
Abstract
The applicability of the artificial neural networks to the synthesis of the intellectual systems with the synergetic control law is considered. The key points of the synergetic approach to the system synthesis problem are stated. An example of the synergetic synthesis of the robot electrodrive control law under the conditions of its uncontrolled parametric variation and external disturbances is considered. An algorithm for synthesis of the neural network controller based on a predetermined synergetic control law is presented. The algorithm is based on the synergetic controller behavior simulated by an artificial neural network as a result of its training through harmonic signals of different frequencies. The key element of the proposed integrated approach to the synthesis of the intelligent control system is that it involves a combination of the self-organization unity principle and the training of the neural network at the preliminary stage. This ensures a subsequent stable system operation.
About the Authors
А. А. KolesnikovRussian Federation
D. V. Marshakov
Russian Federation
Andrey Razmikovich Aydinyan
Russian Federation
References
1. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. — Москва : Физматлит, 2001. — 576 с.
2. Колесников, А. А. Синергетические методы управления сложными системами: теория си-стемного синтеза / А. А. Колесников. — Москва : Едиториал УРСС ; КомКнига, 2006. — 240 с.
3. Заковоротный, В. Л. Синергетическая концепция при построении систем управления точностью изготовления деталей сложной геометрической формы / В. Л. Заковоротный, М. Б. Флек, Фам Динь Тунг // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2011. — Т. 11, №10 (61). — С. 1785–1797.
4. Атрощенко, О. И. Синергетический синтез управлений для нелинейного объекта управления / О. И. Атрощенко // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2008. — Т. 8, № 3. — С. 245–251.
5. Колесников, А. А. Синергетический подход к проблеме формирования искусственной само-организации управляемых систем. Часть 1 / А. А. Колесников, Б. В. Топчиев // Мехатроника, автомати-зация, управление. — 2005. — № 1. — С. 2–6.
6. Omatu, S. Neuro-Control and its applications / S. Omatu, M. Khalid, R. Yusof. — London : Springer-Verlag, 1995. — 255 p.
7. Терехов, В. А. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин. — Москва : Высшая школа, 2002. — 183 с.
8. Haykin, S. Neural networks and learning machines / S. Haykin. — 3rd edition. — New Jersey : Prentice Hall, 2009. — 936 p.
9. Колесников, А. А. Синергетический подход к проблеме формирования искусственной само-организации управляемых систем. Часть 2 / А. А. Колесников, Б. В. Топчиев // Мехатроника, автомати-зация, управление. — 2005. — № 2. — С. 2–11.
10. Медведев, В. С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В. С. Медведев, В. Г. Потемкин. — Москва : Диалог-МИФИ, 2002. — 496 с.
Review
For citations:
Kolesnikov А.А., Marshakov D.V., Aydinyan A.R. INTEGRATED APPLICATION OF SYNERGETIC APPROACH AND NEURAL NETWORK STRUCTURES TO THE PROBLEM OF ELECTRIC DRIVE INTELLECTUAL CONTROL SYSTEM SYNTHESIS. Vestnik of Don State Technical University. 2014;14(4):60-71. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/7165