В настоящее время нейросетевые технологии являются одной из самых быстрорастущих областей искусственного интеллекта. Он успешно применяется в различных отраслях науки, таких как системы распознавания образов [1–20], управление нелинейными динамическими системами [1], применение обработки сигналов [9, 11] и др. Это достижение обусловлено некоторыми особенностями нейронных сетей. Одной из таких особенностей является аппроксимация любой гладкой функции. Примером плавной функции является переходный процесс переменных состояния гиростабилизатора или управления по времени. Но общий алгоритм синтеза нейронной сети еще не сформулирован. Именно такие алгоритмы и являются целью ученых. В данной статье описывается разработка этого алгоритма для класса динамических систем.
Динамический канал одноосного гиростабилизатора может быть описан следующей системой линейных дифференциальных:
где: Н — кинетический момент гироагрегата, А — инерционная гироплатформа, В — инерция силового гиростабилизатора, h — коэффициент демпфирования,
— угол накачки платформы; β — угол поворота гироагрегата. Мы можем измерить только угол прецессии гироскопа β. Рассмотрена задача формирования управляющего момента для компенсации внешнего крутящего момента. Управление, как ожидается, будет формировать закон гиростабилизатора M = g (β), где g (β), в общем случае, нелинейная динамическая связь, находящаяся в контуре обратной связи. Существует несколько типов контроллеров обратной связи:
1. Корректирующий блок [17];
2. Наблюдатель с регулятором [20],
3. Нейронная сеть [4].
Рассмотрим случай, когда петля обратной связи содержит нейронную сеть.
Предложены две схемы управления. В первой схеме сигнал гироскопа вводится в блок памяти. Блок памяти генерирует вектор, содержащий текущее значение и несколько предыдущих значений вектора. Этот вектор является входным для нейронной сети.
Нейронная сеть, подключенная к двигателю. Двигатель создает момент M, который уравновешивает внешний момент Мext (случай b на рис. 1). Во втором случае нейросетевая оценка вектора состояния, который подключен к регулятору, сигнал от регулятора подключается к двигателям стабилизации (вариант «а» на рис. 1). В случае, когда гиростабилизатор имеет несколько каналов стабилизации, контур обратной связи состоит из нескольких параллельных нейронных сетей. Это позволяет снизить нагрузку на каждую нейронную сеть.