3. Порядок выполнения домашнего задания

1. Получение обучающих образцов

Рассмотрим тестовый динамический объект управления, представленный на следующей схеме создания обучающей выборки:

Рис. 8 Схема для создания обучающей выборки.

здесь u — входной сигнал управления; y — выходной сигнал

Для формирования инверсной модели (регулятора) объекта управления на основе автономного обучения необходим набор обучающих образцов «вход-выход», который был получен путем подачи плавно нарастающего управляющего сигнала на вход объекта управления(ОУ).

При этом в каждый момент дискретного времени снимались показания выходной координаты.

Динамическая характеристика ОУ представлена на рис 9.

А

Б

Рис. 9 Обучающие образцы: а)вход; б)выход

2. Обучение сети инверсной динамике ОУ.

Cинтезировать дискретную следящую НСУ объектом в рамках следующей структуры закона управления:

U(t) = NC(ZAD(t), Y(t-1), Y(t-2), Y(t-3)).

Здесь NC(∙) — осуществляемое нейронной сетью функциональное преобразование; ZAD — сигнал задания (установка) НСУ; Y  — выходная координата.

Целью обучения является определение оптимальных значений синаптических параметров, обеспечивающих минимум интегральной оценки качества работы НСУ при подаче на ее вход тренировочных сигналов.

Составить программу для обучения НС обратной динамике ОУ по обучающей выборке:

y=y';

y1=y1';

y2=y2';

y3=y3';

yy=[y;y1;y2;y3];

net=newff([0 750; 0 750; 0 750; 0 750], [15 1], {'tansig' 'purelin'});

net.trainParam.epochs=100;

net=train(net,yy,u);

gensim(net, -1);

Описание блоков для моделирования системы управления и операторов программы приведено в приложении №1.

3. Моделирование нейросетевой системы управления

Обученную НС необходимо исследовать по схеме управления объектом представленной на рис. 10

Задание

Рис. 10 Нейросетевая система управления

Необходимо подать на систему следующие тестовые воздействия:

1. Задания в виде константы

2. Задания в виде синусоидально меняющегося сигнала

3. Задания в виде ступенчато нарастающего сигнала

4. Сделать выводы по работе

4. Требования к оформлению домашнего задания

1.Отчет оформляется на листах формата А4.

2.Отчет должен содержать:

а. Индивидуальное задание

б. Схему получения обучающих образцов

в. График динамической характеристики ОУ

г. Программу обучения нейросетевого регулятора

д. Схему нейросетевой системы управления

е. Результат моделирования СУ по отработке тестовых воздействий

7. Выводы по работе и письменную оценку результатов

Список литературы

1. Сигеру, Омату. Нейроуправление и его приложения. Кн. 2 [Текст] / Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсоф; пер. с англ. Н.В. Батина; под ред. А.И. Галушкина, В.А. Птичкина. – М.: ИПРЖР, 2000. – 272 с.: ил.; 21 см. – Библиогр.: с. 249-264. – Перевод изд.: Neuro – control and its application / Sigeru Omatu? Marzuki Khalid, Rubiyan Yusof. – 3000 экз. – ISBN 5-93108-006-6.

2. Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления. Кн. 8 [Текст]: Учеб. пособие для вузов / В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин. – Общая ред. А.И. Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2002. – 480 с.: ил; 20 см.- (Нейрокомпьютеры и их применение). – Библиогр.: с. 472-479. – 1000 экз. – ISBN 5-93108-016-3.

3. Лазарев, Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB [Текст]: Учебный курс. / Ю. Лазарев. - Спб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005, 512с.: ил.; 23 см.; 3000 экз. – ISBN 5-469-00600-Х.