Preview

Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don)

Расширенный поиск

Комплексное применение синергетического подхода и нейросетевых структур к проблеме синтеза интеллектуальной системы управления электроприводом

https://doi.org/10.12737/7165

Аннотация

Рассматривается применимость искусственных нейронных сетей к синтезу интеллектуальных систем с синергетическим законом управления. Изложены основные положения синергетического подхода к проблеме системного синтеза. Рассмотрен пример синергетического синтеза закона управления электроприводом робота в условиях неконтролируемого изменения его параметров и внешних возмущений. Представлен алгоритм синтеза нейросетевого регулятора на основе заданного синергетического закона управления. Алгоритм базируется на поведении синергетического регулятора, моделируемом искусственной нейронной сетью в результате ее обучения посредством гармонических сигналов различной частоты. Особенность предложенного комплексного подхода к синтезу интеллектуальной системы управления заключается в том, что он предполагает комбинацию принципа единства процессов самоорганизации и обучения нейронной сети на предварительном этапе. Таким образом обеспечивается последующее устойчивое функционирование системы.

Об авторах

Игорь Владимирович Колесников
Ростовский государственный университет путей сообщения , Россия
Россия


Даниил Витальевич Маршаков
Институт энергетики и машиностроения Донского государственного технического университета (ИЭиМ ДГТУ), Россия
Россия


Андрей Размикович Айдинян
Донской государственный технический университет, Россия
Россия


Список литературы

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.


Рецензия

Для цитирования:


Колесников И.В., Маршаков Д.В., Айдинян А.Р. Комплексное применение синергетического подхода и нейросетевых структур к проблеме синтеза интеллектуальной системы управления электроприводом. Вестник Донского государственного технического университета. 2014;14(4):60-71. https://doi.org/10.12737/7165

For citation:


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

Просмотров: 613


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2687-1653 (Online)