Введение
ГЛАВА 1. Искусственные неГфонные сети и их применение для решения задач управления.
1.1. Искусственные нейронные сети общие положения.
1.2. Искусственные нейронные сети основные решаемые задачи
1.3. Обучение искусственных нейронных сетей
1.4. Этапы развития искусственных нейронных сетей с позиций сегодняшнего дня1
1.5. Статические нейронные сети и динамические задачи управления
1.6. Классификация и обзор нейросетевых приемов управления.
1.6.1. Непосредственное инверсное управление i Iv .
1.6.2. Инверсное управление с пассивной адаптацией i I .
1.6.3. Адаптивное нейроуправление с эталонной моделью iv
1.6.4. Адаптивный нейроПИД регулятор.
1.6.5. Адаптивнокритическая схема iv ii
1.6.6. Прогнозирующее нейроуправление iiv ГЛАВА 2. Нейросетевые модели динамических объектов и системы управления на их основе
2.1. Непосредственное инверсное нейроуправление основной принцип и связанное с ним заблуждение
2.2. Новый подход к построению систем непосредственного инверсного нейроуправления
2.3. Экспериментальное сравнение предложенного подхода с современными методами синтеза систем нейроуправления.
2.4. Теоретические свойства и практические трудности построения нейросетевых моделей динамических объектов.
2.5. Выводы по главе.
ГЛАВА 3. Системы адаптивного нейроуправления с эталонной моделью анализ и новое решение
3.1. Простая альтернатива методу обратного распространения ошибки регулирования сквозь структуру нейросетевой модели прямой динамики объекта для систем адаптивного нейроуправления
3.2. Адаптивное нейроуправление с эталонной моделью критический анализ основного принципа и его связь с ПИрегулированием
3.3. Новый подход к построению систем адаптивного нейроуправления с эталонной моделью и его сравнение с альтернативными методами управления
3.4. Выводы по главе.
ГЛАВА 4. Линейные законы регулирования в нелинейных САУ потенциал и связь с нелинейными подходами
4.1. Об использовании линейных законов регулирования в нелинейных САУ
4.2. Два шага от предложенной схемы адаптивного нейроуправления к предлагаемой структуре модифицированного ПИДрегулирования.
4.3. О связи ПИДмрегулирования с известными подходами к решению задачи управления
4.4. Экспериментальное сравнение линейного ПИДмрегулирования с распространенными методами нелинейного нейросетевого управления
4.5. Некоторые теоретические аспекты ПИДм регулирования и его связь с принципами построения систем с переменной структурой
4.6. Практический эксперимент управление нелинейным многосвязным аэродинамическим объектом.
4.6.1. Описание лабораторной модели
4.6.2. Практические результаты различных методов управления лабораторной установкой СЕ0 i .
4.7. Выводы по главе
Выводы по главам 1 4. Общий критический анализ широко
распространенных методов нейроуправлеиия
В.1. Необходимые признаки конкурентоспособной системы
нейроуправления.
ГЛАВА 5. Безмодельное прогнозирующее нейроуправление
5.1. Общий принцип предлагаемого подхода к синтезу систем безмодельного прогнозирующего нейроуправления прогнозирование через воспоминания.
5.2. Безмодельное прогнозирующее инверсное нейроуправление
5.2.1. Свойства систем безмодельного прогнозирующего инверсного нейроуправления в зависимости от горизонта прогноза.
5.2.2. Экспериментальное исследование некоторых свойств систем безмодельного прогнозирующего инверсного нейроуправления
5.3. Прогнозирующее релейное нейроуправление
5.3.1. Экспериментальное исследование некоторых свойств систем безмодельного прогнозирующего релейного нейроуправления.
5.4. Выводы по главе
ГЛАВА 6. Сравнительное исследование предложенных подходов к синтезу САУ на примерах упраления реальными объектами.
6.1. Описание экспериментальных установок.
6.2. О возможности редукции размерностей ретроспективных векторов
6.3. Системы управление положением звена планарного манипулятора
6.4. Системы управления положением лопасти в воздушном потоке.
6.5. Системы управления вертолетом
6.5.1. Системы управления углом азимута
6.5.2. Системы управления углом азимута в условиях возмущения со стороны угла атаки
6.5.3. Системы двухкоординатного управления
6.6. Экспериментальное подтверждение влияния фактора неопределенности динамики.
6.7. Выводы по главе
Заключение.
Приложение 1. О пропорциональной связи приращений выходной
координаты и управления в линейной дискретной системе.
Приложение 2. Условия достаточности теоремы Фельдбаума о числе
переключений для частного случая
Список использованных источников
- Киев+380960830922