СПОСОБ УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ОБЪЕКТАМИ НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Аннотация

Статья посвящена проблеме автоматического управления на основе нейронных сетей. Предлагается способ управления промышленным объектом на основе нейронной сети долгой краткосрочной памяти и многослойного персептрона, который позволяет улучшить показатели качества управления, такие как время регулирования, перерегулирование и интегральный квадратичный показатель качества управления, при изменении параметров объекта управления в ходе работы. Сеть долгой краткосрочной памяти (LSTM) – рекуррентная нейронная сеть, основной особенностью которой является способность построения долгосрочных зависимостей. Способ управления заключается в распознавании значений параметра объекта управления е коэффициентов ПИД регулятора для распознанного объекта. Обучение сетей проводится на данных, полученных в ходе активного эксперимента. Данными для обучения и настройкявляются входной и выходной сигналы объекта управления. После обучения сети включаются систему управления.