Отправить статью по E-mail 
АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СИНТЕЗА УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДОМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
- Авторы: Аль-Бареда А.С.1, Пупков КА1
-
Учреждения:
- Российский университет дружбы народов
- Выпуск: № 2 (2016)
- Страницы: 7-16
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rudn.ru/engineering-researches/article/view/13137
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье рассматривается задача синтеза оптимального управления. Для решения задачи используется искусственная нейронная сеть прямого действия. Нейронная сеть находится в обратной связи объекта управления. По сигналу, определяющему вектор состояния объекта, нейронная сеть вырабатывает вектор управления, который перемещает объект в терминальное состояние с оптимальным значением заданного критерия качества. Для обучения нейронной сети используется вариационный генетический алгоритм, который подбирает закодированные в коде Грея параметры сети и активационные функции каждого слоя сети. Представлен пример синтеза управления нелинейным объектом второго порядка методом искусственной нейронной сети.
Об авторах
Али Сенан Аль-Бареда
Российский университет дружбы народов
К А Пупков
Российский университет дружбы народов
Список литературы
- Long T.B., Thai L.H., Hanh T. Face Recognition Using Circularly Orthogonal Moments and Radial Basis Function Neural Network & Genetic Algorithm // 2012 7th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). P. 523-527.
- Huang Jeng-Tze, Tseng Ming-Lei. Global Adaptive Neural Tracking Control of Strict-Feedback Systems with Bounded Uncertainty // 2012 7th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications(ICIEA). P. 175-180.
- Cheng Long, Hou Zeng-Guang, Tan Min, Wang Hong-Ming. Adaptive Neural Network Tracking Control for Manipulators with Uncertainties // Proceedings of the 17th World Congress The International Federation of Automatic Control Seoul, Korea, July 6-11, 2008. P. 2382-2387.
- Bahri N., Druaux F., Atig A. Abdennour R.B., Lefebvre D. An adaptive neural controller based on neural emulator for single-input multi-output nonlinear systems // 2015 European Control Conference (ECC) July 15-17, 2015. Linz, Austria. P. 368-373.
- Lei Zhang, Zhenpo Wang, Xiaosong Hu, Dorrell David. G. Residual. Capacity Estimation for Ultracapacitors in Electric Vehicles Using Artificial Neural Network // Preprints of the 19th World Congress The International Federation of Automatic Control Cape Town, South Africa. August 24-29, 2014. P. 3899-3904.
- Xian Bin, Cui Cuijie, Huang Mu, Li Dong, Yang Kaiyan. Neural Network Based Control for a Class of Uncertain Robot Manipulator with External Disturbance // Proceedings of the 17th World Congress The International Federation of Automatic Control Seoul, Korea, July 6-11, 2008. P. 12769-12774.
- Soewandito D.B., Oetomo D., Ang Jr. M.H. The Operational Space Formulation with Neural-Network Adaptive Motion Control // Proceedings of the 17th World Congress The International Federation of Automatic Control Seoul, Korea, July 6-11, 2008. P. 12775-12780.
- Хапкина И.К., Балясный С.В. Методика синтеза системы управления роботом на базе нейронных сетей // ИзвестияТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 9. Ч. 1. С. 189-175.
- Дивеев А.И., Шмалько Е.Ю. Вариационный генетический алгоритм для решения задачи оптимального управления // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 1. URL: http://www.science-education.ru/115-11474
- Аль-Бареда А.Я.С., Пупков К.А. Решение задачи синтеза системы управления методом искусственных нейронных сетей // Фундаментальные исследования. 2015. № 11 (Ч. 5). С. 853-857.
