Приведены результаты теоретических и опытно-конструкторских работ в области прикладной гироскопии, выполненных коллективом кафедры «Приборы управления» Института высокоточных систем им. В.П. Грязева Тульского государственного университета. Рассмотрены характеристики инерциальных приборов (акселерометры, гироскопы) и измерительно-управляющих систем на их основе для стабилизации полезной нагрузки, определения угловых координат и навигационных параметров объектов различного базирования.

В статье описан алгоритм синтеза нейронных сетей для управления гиростабилизатором. Нейронная сеть выполняет роль наблюдателя вектора состояния. Роль такого наблюдателя заключается в обеспечении обратной связи гиростабилизатора, что проиллюстрировано в статье. Гиростабилизатор — гироскопическое устройство, предназначенное для стабилизации отдельных предметов или приборов, а также для определения угловых отклонений предметов. Системы гиростабилизаторов будут более широко использоваться, поскольку они обеспечивают эффективное средство управления движением с рядом существенных преимуществ для различных конструкций. В статье подробно рассматривается вопрос о специфических стадийных особенностях классических алгоритмов: выборе архитектуры сети, обучении нейронной сети и проверке результатов управления с обратной связью. В последние годы нейронные сети становятся все более мощным инструментом в научных вычислениях. Универсальная теорема аппроксимации утверждает, что нейронная сеть может быть построена для аппроксимации любой заданной непрерывной функции с требуемой точностью. Алгоритм обратного распространения также позволяет эффективно оптимизировать параметры при обучении нейронной сети. Благодаря использованию графических процессоров обеспечивается возможность эффективных вычислений для научных и инженерных задач. В статье представлена оптимальная конфигурация нейронной сети, такая как глубина памяти, количество слоев и нейронов в этих слоях, а также функции слоя активации. Он также предоставляет данные о динамических системах для улучшения обучения нейронной сети. Также предусмотрена оптимальная схема обучения.

В статье описан алгоритм синтеза нейронных сетей для управления гиростабилизатором. Нейронная сеть выполняет роль наблюдателя вектора состояния. Роль такого наблюдателя заключается в обеспечении обратной связи гиростабилизатора, что проиллюстрировано в статье. Гиростабилизатор — гироскопическое устройство, предназначенное для стабилизации отдельных предметов или приборов, а также для определения угловых отклонений предметов. Системы гиростабилизаторов будут более широко использоваться, поскольку они обеспечивают эффективное средство управления движением с рядом существенных преимуществ для различных конструкций. В статье подробно рассматривается вопрос о специфических стадийных особенностях классических алгоритмов: выборе архитектуры сети, обучении нейронной сети и проверке результатов управления с обратной связью. В последние годы нейронные сети становятся все более мощным инструментом в научных вычислениях. Универсальная теорема аппроксимации утверждает, что нейронная сеть может быть построена для аппроксимации любой заданной непрерывной функции с требуемой точностью. Алгоритм обратного распространения также позволяет эффективно оптимизировать параметры при обучении нейронной сети. Благодаря использованию графических процессоров обеспечивается возможность эффективных вычислений для научных и инженерных задач. В статье представлена оптимальная конфигурация нейронной сети, такая как глубина памяти, количество слоев и нейронов в этих слоях, а также функции слоя активации. Он также предоставляет данные о динамических системах для улучшения обучения нейронной сети. Также предусмотрена оптимальная схема обучения.