- •Тема 1. 4
- •Тема 1.
- •1.Регулятори. Призначення автоматичних регуляторів.
- •2. Узагальнена структурна схема автоматичних регуляторів.
- •3. Класифікація регуляторів.
- •7. По виду задающего воздействия на регулятор регуляторы делят на:
- •8. По виду настройки регуляторы могут быть :
- •4. Регулятори з типовими законами регулювання.
- •5. Позиционные регуляторы
- •6. Пропорциональный регулятор
- •7. Интегральный регулятор
- •8. Пропорционально-интегральный регулятор
- •8. Дифференциальные регуляторы (д, пд, пид)
- •9. Аналогові та цифрові регулятори.
- •10. Релейні регулятори. Динаміка процесів регулювання в системах з двохпозиційним та трипозиційним регулюванням.
- •11. Різновиди структур регуляторів. Реалізація регуляторів для статичних і астатичних оу. Передаточні функції цифрових регуляторів з лінійними законами.
- •11.2 Структуры параельного и последовательного соединение пи, пд, пид регуляторов.
- •14. Імпульсні регулятори.
- •15. Регулятори змінної структури (рзс).
- •16. Структурні схеми рзс:
- •16.1. Пропорциональное ру с переменным коэффициентом передачи
- •16.2. Интегральное ру с переменной величиной коэффициента при постоянной времени интегрирования
- •16.3. Пропорционально интегральное ру с коммутируемой п-составляющей
- •16.4. Пропорционально-интегральное ру с переменными коэффициентами при п и и - составляющих
- •16.5. Полупропорциональное ру
- •16.6. Полупропорциональное регулирующее устройство со сбросом регулирующего воздействия
- •16.7. Полупропорционально-дифференциальное регулирующее устройство
- •16.8. Пропорционально-полуинтегральное ру
- •16.9. Пропорционально-интегральное ру со сбросом и – составляющей
- •16.10. Пропорциональное ру с запоминанием и сбросом регулирующего воздействия
- •16.11. Пропорционально-интегральное ру с запоминанием и сбросом регулирующего воздействия и с введением интегральной составляющей
- •16.12. Пропорционально-интегральное ру с определением интегральной составляющей
- •16.13. Пропорционально-интегральный рпс без дифференцирования сигнала ошибки регулирования в функции переключения
- •17. Методики вибору та розрахунків налагоджуваних параметрів регулятора, виходячи з моделі та характеристик оу і завдань контурів ксу.
- •Тема 2. Особливості ксу різного функціонального призначення.
- •Слідкуючі системи (сс).
- •Загальні відомості та класифікація сс.
- •Сс з пропорційним законом, з керуванням по похибці з комбінованим управлінням.
- •Коефіцієнти похибок.
- •С труктурні схеми спу.
- •Реалізація спу.
- •Системи позиційного та контурного програмного регулювання.
- •Системи управління станків з числовим програмним керуванням.
- •Методики проектування спу.
- •Системи автоматичного контролю (сак).
- •Загальні функції сак.
- •Основні задачі та форми автоматичного контролю.
- •Структура систем збору та обробки інформації..
- •Реалізація систем автоматичного контролю.
- •Тема 3.
- •Інтелектуальні системи управління (ісу) – нові технології розробкита реалізації комп'ютеризованих систем управління.
- •Структура традиційної та інтелектуальної системи управління.
- •Концептуальні основи організації інтелектуального управління складними об'єктами.
- •Основніпоняття і визначеннятеоріїінтелектуальних систем управління.
- •Моделі та алгоритмиприйняттярішень при керуванні складними об'єктами.
- •Алгоритм принятия решений на основе действий оператора.
- •Моделі представлення знань в системах управління.
- •Технології, нечіткоїлогіки, нейромережевихструктур, експертнихсистем, асоціативноїпам'яті, генетичнихалгоритмівтаїхкомбінацій.
- •Інтелектуальні системиуправління на основі нечіткої логіки.
- •Поняття лінгвістичної моделі об'єктів управління, в середовищі нечітких множин та нечіткої логіки.
- •Загальна структура системиуправління з „нечіткими" регуляторами.
- •Принцип роботи.
- •Методики синтезу.
- •Інтелектуальнісистемиуправліннянаосновінейромережевих структур.
- •Біологічній нейрон.
- •Модель нейрона.
- •Базовийпроцесорнийелемент.
- •Різновиди функційактивації нейрона.
- •1. Единичный скачок или жесткая пороговая функция
- •2. Линейный порог или гистерезис
- •3. Сигмоидальная функция или сигмоид
- •Перцепрони.
- •Статичні одно- та багатошаровінейроннімережі.
- •Нейромережі з радіально-базовимифункціямиактивації.
- •Динамічнібагатошаровінейромережі.
- •НейромережаХопфілда.
- •Властивостібагатошаровихнейромережевих структур.
- •Принципи та алгоритминавчання і тренуваннянейроних мереж.
- •Системиуправліннянаосновінейромережевих структур.
- •Архітектура експертного регулятора.
- •Етапи функціонування експертного регулятора.
- •Порядок формування теоретичних знань по використанню алгоритмів ідентифікації, емпіричних знань, стратегій та евристик, знань про динаміку нелінійної системи, синтезу регулятора.
- •2. Формирование теоретических знаний об областях использования алгоритмов идентификации
- •3. Формирование эмпирических знаний, стратегий и эвристик
- •3.1. Формирование знаний о динамике линейной системы автоматического управления.
- •Адаптивна система управління на основі експертного регулятора.
- •Інтелектуальні системи управління на основі асоціативної пам'яті.
- •Класифікація і способи реалізації асоціативноїпам'яті.
- •Структури систем управління на основі асоціативної пам'яті першого и другого роду.
- •Ієрархічні інтелекту альні системи управління першого і другого роду.
- •Адаптивна система управління на основі асоціативної пам'яті.
Адаптивна система управління на основі експертного регулятора.
Інтелектуальні системи управління на основі асоціативної пам'яті.
Класифікація і способи реалізації асоціативноїпам'яті.
Ассоциативная память (АП) является особым видом машинной памяти, используемой в приложениях очень быстрого поиска. Известна также как память, адресуемая по содержимому,ассоциативное запоминающее устройство, контентно-адресуемая память или ассоциативный массив, хотя последний термин чаще используется в программировании для обозначения структуры данных.
Применение ассоциативной памяти позволяет существенно повысить скорость выборки и упростить доступ к данным. Так как при выборке происходит ряд логических операций по отбору данных, то отпадает необходимость в специальных программных конструкциях по ускорению доступа: сортировках и хешировании, а индексы потребуются только для обеспечения уникальности записей и задания связей между таблицами. Уже создан ряд микросхем ассоциативной памяти, их применение позволяет существенно повысить производительность.
Так как устройство с ассоциативной памятью предназначено для повышения скорости доступа при работе с базами данных, то наиболее целесообразно выполнить его в виде отдельной платы расширения для компьютера. Впоследствии на основании этой платы может быть создан сопроцессор данных (SQL-сопроцессор).
Автоассоциативной памятью — называют память, которая может завершить или исправить образ, но не может ассоциировать полученный образ с другим образом. Данный факт является результатом одноуровневой структуры ассоциативной памяти, в которой вектор появляется на выходе тех же нейронов, на которые поступает входной вектор. Такие сети неустойчивы. Для устойчивой сети последовательные итерации приводят к все меньшим изменениям выхода, пока в конце концов выход не становится постоянным. Для многих сетей процесс никогда не заканчивается. Неустойчивые сети обладают интересными свойствами и изучались в качестве примера хаотических систем. В определенном смысле, это может быть достигнуто и без обратных связей, например перцептроном для случаев когда устойчивость важнее изучения хаотических систем.
Гетероассоциативной памятью — называют память, в которой при поступлении стимула на один набор нейронов, реакция по обратной связи появляется на другом наборе нейронов.
Первая модель автоассоциативной памяти была разработана Хопфилдом — Нейронная сеть Хопфилда. Чтобы добиться устойчивости пришлось весовые коэффициенты выбирать так, чтобы образовывать энергетические минимумы в нужных вершинах единичного гиперкуба.
Впоследствии Коско развил идеи Хопфилда и разработал модель гетероассоциативной памяти — двунаправленная ассоциативная память (ДАП).
Человеческая память ассоциативна, т. е. некоторое воспоминание может порождать большую связанную с ним область. Например, несколько музыкальных тактов могут вызвать целую гамму чувственных воспоминаний, включая пейзажи, звуки и запахи. Напротив, обычная компьютерная память является локально адресуемой, предъявляется адрес и извлекается информация по этому адресу.
Сеть с обратной связью формирует ассоциативную память. Подобно человеческой памяти по заданной части нужной информации вся информация извлекается из «памяти». Чтобы организовать ассоциативную память с помощью сети с обратными связями, веса должны выбираться так, чтобы образовывать энергетические минимумы в нужных вершинах единичного гиперкуба.
Хопфилд разработал ассоциативную память с непрерывными выходами, изменяющимися в пределах от +1 до 1, соответствующих двоичным значениям 0 и 1.
