Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск

Нейросетевая оценка динамики системы автоматической оптимизации

https://doi.org/10.17587/mau.16.659-663

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается система автоматической оптимизации нелинейного объекта управления на основе алгоритма поиска экстремума нелинейности и запоминания экстремума. Для оценки динамики выхода объекта предложен нейросетевой метод в виде трехслойной персептронной сети с функцией активации сигмоидального типа. Неизвестные параметры сети находятся из решения нелинейной оптимизационной задачи. Приведены результаты моделирования переходного процесса поиска экстремума нелинейности нейросетевым методом.

Об авторах

Н. П. Деменков
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия


И. А. Мочалов
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия


Список литературы

1. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического управления. М.: Наука, 1975.

2. Растригин Л. А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.

3. Казакевич В. В., Родов А. Б. Системы автоматической оптимизации. М.: Энергия, 1977.

4. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под ред. К. А. Пупкова. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001.

5. Otadi M., Mosleh M. Numerical solution of quadratic Riccati differential equation by neural network // Mathematical sciences. 2011. Vol. 5, N. 3. P. 249-257.

6. Buckley J. J., Feuring T. Fuzzy differential equations // Fuzzy sets and systems. 2000. N. 11. P. 43-54.

7. Buckley J. J., Feuring T. Introduction to fuzzy partial differential equations // Fuzzy sets and systems. 1999. N. 5. P. 241-248.

8. Комарцова Л. Г., Максимов А. В. Нейрокомпьютеры. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004.

9. Галушкин А. И. Нейросетевые технологии в перспективных суперЭВМ. Концепция развития высокопроизводительных вычислений на базе супернейрокомпьютеров (2012-2020 гг.) // Информационные технологии. 2013. № 9. 32 с.


Для цитирования:


Деменков Н.П., Мочалов И.А. Нейросетевая оценка динамики системы автоматической оптимизации. Мехатроника, автоматизация, управление. 2015;16(10):659-663. https://doi.org/10.17587/mau.16.659-663

For citation:


Demenkov N.P., Mochalov I.A. Neural Network Estimation of the Dynamics of the Automatic Optimization System. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2015;16(10):659-663. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.16.659-663

Просмотров: 23


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


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)