40. Интеллектуальные системы управления на основе нейронных сетей.

Нейроуправление представляет собой новое высокотехнологичное направление в теории управления, активно развивающееся во всем мире с конца 70-х годов. Нейронные сети являются предметом исследования целого ряда дисциплин. С точки зрения теории управления нейронные сети выбираются в качестве модели объекта управления или непосредственно регулятора, а динамический процесс ее настройки представляет собой процесс синтеза системы управления.

Проблема синтеза регуляторов рассматривается с двух позиций, а именно: прямые методы и косвенные методы синтеза нейросетевых систем управления:

1)прямые методы синтеза - регулятор реализуется непосредственно на нейросети. Применение метода не вызывает трудностей, однако необходимость постоянного переобучения нейросети приводит к ряду проблем;

2) косвенные методы синтеза - нейросеть используется в качестве модели объекта управления, а синтез регулятора осуществляется традиционным методом.Рассмотрим динамическую систему, заданную совокупностью {u(t), y(t)}, где u(t) является входным управляющим воздействием, а y(t) - выходом системы в момент времени t. В системах управления с эталонной моделью целью управления является расчет такого входного воздействия u(t), при котором система следует по желаемой траектории, диктуемой эталонной моделью. Примером является оптимальное управление двигателем.

41) Применение нейронных сетей для управления мехатронными системами.

Нейронная сеть (НС) как универсальное средство решения задач планирования и управления движением может быть использована на всех иерархических уровнях мехатронной системы. Нейроконтроллеры позволяют управлять движением машины на базе накопленных знаний.

Известен целый ряд разработок регуляторов исполнительного уровня на базе НС для управления движением мехатронных модулей. В таких нейро-контроллерах на вход поступает информация о переменных состояния системы (механического устройства, двигателей, силовых преобразователей), действующих обобщенных силах и моментах, а также векторы задающих и возмущающих воздействий.

Выходом НС является вектор управляющих сигналов, выдаваемых устройством управления на исполнительные приводы.

На тактическом уровне управления НС часто используются как средство решения обратных кинематических задач для многозвенных механизмов, когда найти решение геометрическим и даже численным путями в ряде случаев не удается. Особенно этот подход эффективен для механизмов с избыточными степенями подвижности (п>6).

Для решения научно-технической задачи обучения нейронной сети на основе мультисенсорной информации было разработано оригинальное программное обеспечение. В его состав входят следующие специальные программные модули:

создание графической модели среды (Виртуальная Среда) для обучения робота;

создание графической модели робота - Виртуального Робота, движущегося в виртуальной среде;

человеко-машинный     интерфейс      и      специальный     язык программирования движений Виртуального Робота в Виртуальной Среде;

программа моделирования работы всех сенсоров информационной системы;

модуль принятия решений о поведении робота.

Процесс обучения заканчивается, когда Виртуальный Робот в состоянии без помощи оператора выполнить заданные движения без столкновения с препятствиями.