JARiTS. – 2019. – № 15
https://doi.org/10.26160/2474-5901-2019-15-99-102
Neural network supervisor of PID controller with genetic tuning
Burakov M.V.
Синтез нейрорегулятора ПИД-типа методом обратного распространения ошибки
Бураков М.В.
Full text (Полный текст) PDF
Keywords: adaptation, PID controller, supervisor, neural networks, genetic algorithms.
Ключевые слова: управление, нейронная сеть, метод обратного распространения, моделирование.
Abstract. In this paper describe a structure of neural supervisor of PID-controller for plants with variable parameters. To describe a supervisor, a linear neural network is used. The supervisor parameters are determined with a genetic algorithm. Simulation results are presented in MatLab Simulink. It is shown that PID-controller with neural supervisor can reduce overshoot and static error during transient process.
Аннотация. Рассматривается алгоритм синтеза последовательного нейроконтроллера для линейного динамического объекта. На первом этапе конструируется обратная модель объекта управления. На втором этапе формируется выборка для обучения нейроконтроллера. На последнем этапе синтезируется нейроконтроллер методом обратного распространения ошибки. Приводятся результаты моделирования в MatLab Simulink, которые показывают эффективность предлагаемой методики.
