Нейросетевые модели динамических объектов (НСМ ДО) относятся к так называемым неявным динамическим моделям, т. е. для математического описания таких моделей не требуется аналитически выводить системы дифференциальных или разностных уравнений, а также приводить обоснованные допущения о применимости этих систем уравнений. Нейросетевые модели можно рассматривать как «черный ящик», имеющий «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы, при этом процессы, происходящие в ходе работы системы, разработчику могут быть неизвестны. Предполагается, что состояние выходов функционально зависит от состояния входов. Описанная особенность является существенным преимуществом нейростетевого подхода при решении задач построения наблюдателей состояния асинхронных двигателей.
Нейросетевые модели представляют собой нейросетевые структуры, призванные осуществлять преобразование сигналов подобно нелинейным динамическим элементам, известным в теории автоматического управления (ТАУ). В ТАУ к основным фундаментальным проблемам следует отнести проблему организации управления с заданным качеством и проблему динамической идентификации параметров и переменных состояния управляемых сложных нелинейных динамических объектов. Для решения проблемы организации управления в системе служат нейроконтроллеры, представляющие собой альтернативу классическим регуляторам, таким как ПИ- и ПИД-регуляторы. Для решения проблемы наблюдения за состоянием динамического объекта служат рекуррентные нейронные сети – нейроэмуляторы и нейропредикторы.
Нейропредикторы (рис. 1) служат для краткосрочного прогнозирования состояния динамического объекта и описываются следующим нелинейным уравнением [1]:
где NN(·) – нелинейное преобразование вход-выход, выполняемое искусственной нейронной сетью (ИНС);
l 1 – глубина задержки обратной связи по выходу нейропредиктора;
l 2 – глубина задержки по входу нейропредиктора.
На вход нейропредиктора поступают входные сигналы и их задержки, а также выходные сигналы объекта управления и их задержки. Входные и выходные сигналы объекта управления измеряются соответствующими датчиками.