АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В АДАПТИВНЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ (2023)
Проведён анализ применения нейронных сетей в адаптивных системах управления на основе вторичных источников. Обобщены результаты современных исследований в данном направлении и сделаны выводы о перспективах развития интеллектуальных адаптивных систем.
Идентификаторы и классификаторы
Цель данной статьи — определить целесообразность применения нейросетей в адаптивных системах управления, проанализировать возможность использования нейросетевых технологий и сравнить эффективность их применения с точки зрения влияния на показатели качества САУ или получения каких-либо существенных технических преимуществ. Основные исследования в области АдСУ на сегодня направлены на совершенствование методов математического описания и идентификации АдСУ в режиме реального времени в целях увеличения точности расчёта.
Так, проблема АдСУ заключается, например, в фактическом отклонении параметров в режимах управления реальных систем по сравнению с их математическими моделями, что приводит к неточности принятия решений. Основная задача синтеза АдСУ, поскольку он сопряжён с некоторым уровнем неопределённости, — обработка большого объёма информации. Касается это прежде всего самоорганизующихся систем, где определённость может быть структурной, параметрической и функциональной (для самонастраивающихся систем — определённость с идентификатором и предиктором). Вместе с тем синтез САУ, содержащей нейронные сети и технические средства, обеспечивающие алгоритмы расчёта, анализа, идентификации, управления и т. д., не всегда целесообразен. Исходя из этого, анализ практики применения нейросетей в АдСУ и обоснование их эффективности для конкретных целей управления техническими системами — задача актуальная и своевременная.
Список литературы
- Бугаков С. С. Перспективы внедрения нейронных сетей в реализацию систем поддержки принятия решений // Молодой ученый. 2016. № 4 (108). С. 343-346. EDN: VORBGF
- Зо Мин Кхаинг, Щагин А. В. Управление угловым положением вала электродвигателя постоянного тока с помощью адаптивного нейросетевого регулятора // Известия высших учебных заведений. Физика. 2016. Т. 59. № 8/2. С. 41-44.
- Краснов С. С., Куралесова Н. О. Выбор модели нейронной сети для системы принятия решений при управлении сложными техническими устройствами // Вестник ВУиТ. 2013. №4 (22). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vybor-modeli-neyronnoy-seti-dlya-sistemy-prinyatiya-resheniy-pri-upravlenii-slozhnymi-tehnicheskimi-ustroystvami (дата обращения: 20.03.2023). EDN: SDNBTZ
- Попова Ю. Б. Искусственная нейронная сеть в обучающей системе CATS // Цифровая трансформация. 2019. № (2). С. 53-59. EDN: XBUNWD
- Смородин В. С., Прохоренко В. А. Применение интеллектуальных технологий при оптимизации структуры управляемых технологических систем // Доклады БГУИР. 2018. №8 (118). [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-intellektualnyh-tehnologii-pri-optimizatsii-struktury-upravlyaemyh-tehnologicheskih-sistem (дата обращения: 04.07.2023). EDN: YBWHMF
- Буянкин В. А. Управление электроприводами для механизмов параллельной кинематики робота манипулятора типа “хобот” // Робототехника и мехатроника. 2012. № 1. С. 31-39.
- Стафейчук Б. Г., Шакирова А. Я. Исследование адаптивной системы автоматического регулирования с применением нейросетевых технологий на имитационной модели реактора // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. 2019. № 2. С.70-81. EDN: SUSKQX
- Бахирев И. В., Кавалеров Б. В. Применение нейросетевой идентификации для адаптивного управления газотурбинными электростанциями // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2022. № 43. С. 182-191. EDN: BBHIIW
- The synthesis of the algorithms for adaptive control by nonlinear dynamic objects on the basis of the neural network / V. E. Bolnokin, D. I. Mutin, E. I. Mutina, S. V. Storozhev [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/333854346_The_synthesis_of_the_algorithms_for_adaptive_control_by_nonlinear_dynamic_objects_on_the_basis_of_the_neural_network (accessed: 04.07.2023).
-
IDAR-camera fusion for road detection using fully convolutional neural networks / L. Caltagirone, M. Bellone, L. Svensson, M. Wahde // Robotics and Autonomous Systems [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/327835385_LIDAR-Camera_Fusion_for_Road_Detection_Using_Fully_Convolutional_Neural_Networks (accessed: 04.07.2023).
-
Elbuluk M. E., Liu Tong, Husain I. Neural-network-based model reference adaptive systems for high-performance motor drives and motion controls // IEEE Transactions on industry Applications [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/3171364_Neural-network-based_model_reference_adaptive_systems_for_high-performance_motor_drives_and_motion_controls (accessed: 04.07.2023).
-
Graph neural networks for decentralized multi-robot path planning / Q. Li, F. Gama, A. Ribeiro, A. Prorok // RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems [Web]. URL: http://ras.papercept.net/images/temp/IROS/files/2777.pdf (accessed: 04.07.2023).
-
Ma T., Antoniou C., Toledo T. Hybrid machine learning algorithm and statistical time series model for network-wide traffic forecast // Transportation Research Part C: Emerging Technologies [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/338457368_Hybrid_machine_learning_algorithm_and_statistical_time_series_model_for_network-wide_traffic_forecast (accessed: 04.07.2023).
-
Shahid N., Rappon T., Berta W. Applications of artificial neural networks in health care organizational decision-making: A scoping review // PloS one, [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/331214237_Applications_of_artificial_neural_networks_in_health_care_organizational_decisionmaking_A_scoping_review (accessed: 04.07.2023).
-
Dynamic scheduling for stochastic edge-cloud computing environments using a3c learning and residual recurrent neural networks / S. Tuli, S. Ilager, K. Ramamohanarao, R. Buyya // IEEE transactions on mobile computing [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/344150431_Dynamic_Scheduling_for_Stochastic_Edge-Cloud_Computing_Environments_using_A3C_learning_and_Residual_Recurrent_Neural_Networks (accessed: 04.07.2023).
-
The power of quantum neural networks / A. Abbas, D. Sutter, C. Zoufal, Lucchi, A. Figalli, S. Woerner // Nature Computational Science. 2021. № 1 (6). P. 403-409. EDN: ABBFUF
-
Zawmin Khaing, Schagin A. V. Research of temperature controller for diffusion process based on Neural Network //2016 IEEE NW Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (EIConRusNW) [Web]. URL: https://www.researchgate.net/publication/301574826_Research_of_temperature_controller_for_difussion_process_based_on_neural_network (accessed: 04.07.2023).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Рассмотрены вопросы построения и применения диагностического компьютерного комплекса для работы в полевых условиях. Комплекс предназначен для автоматизированного функционального контроля и поиска неисправных блоков, агрегатов и узлов в электронных системах автомобильной техники. Он позволяет проверять автомобильную технику в автоматизированном и ручном режимах в полевых условиях.
Предложен метод получения аналитического решения линейного дифференциального уравнения второго порядка посредством решения вспомогательного уравнения, соответствующего исходному уравнению в виде степенного ряда.
Разработаны геометрические модели в виде замкнутых ломаных линий для двадцати плоских одиночных стрелковых мишеней, характеризующих статичный фронтальный силуэт пехотинца. Приведены матрицы координат их вершин, оценены площади полученных фигур и положения их центроидов. Представлен способ формирования и оценки характеристик групповых мишеней.
Предложена методика аналитического расчёта вероятности попадания в силуэт авианосца, построенного на основе упрощённой пространственной фигуры, имитирующей его геометрию. Описаны методика создания двухмерных силуэтов корабля и способы вычисления вероятностей попадания в них. В средах MathCAD и OpenSCAD выполнены каркасная модель корабля и его твердотельная реализация. В результате проецирования трёхмерной модели на картинную плоскость, отвечающей конечному участку траектории средства воздушного нападения, сформирован двухмерный силуэт корабля. На основе последнего осуществлена оценка вероятности попадания.
Предложена технология создания приложения для расчёта теплового режима электронного блока типовой конструкции при использовании принудительного воздушного охлаждения с учётом фактической производительности вентилятора. В первой части работы даны определения тепловых режимов электронных блоков, выбраны формулы для расчёта тепловых режимов и приведены разработанные схемы приложения; во второй описаны разработанные экранные формы и структура приложения; в третьей приведены тексты расчётных процедур и некоторые характерные фрагменты текста, написанные на языке Delphi. В данной статье предложен алгоритм расчёта с использованием созданного приложения CCoolEn.exe.
Рассмотрены основные инструменты перспективного планирования качества. Представлены описание и особенности применения данных инструментов в отечественных организациях на этапах проектирования и разработки, а также на начальных этапах производства.
Предложена структура привода для дистанционного управления спусковым механизмом зенитной установки. Выполнено моделирование нагрузочных характеристик спускового механизма. Проведён анализ быстродействия привода с учётом параметров спускового механизма.
Предложен способ аналого-цифрового преобразования сигналов, обеспечивающий уменьшение относительной погрешности преобразования аналоговых сигналов, изменяющихся в широком диапазоне, в цифровой код в области их малых значений с сохранением широкого диапазона преобразования. Отмечено, что данный способ позволяет осуществлять преобразование физических величин в цифровой код с точностью, достаточной для достижения требуемых показателей качества систем автоматического регулирования, с использованием встроенных аналого-цифровых преобразователей микропроцессоров и микро-ЭВМ.
Издательство
- Издательство
- АО "НТЦ Элинс"
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 124460, город Москва, город Зеленоград, Панфиловский пр-кт, д. 4 стр. 1, пом V; ком 1-9
- Юр. адрес
- 124460, город Москва, город Зеленоград, Панфиловский пр-кт, д. 4 стр. 1, пом V; ком 1-9
- ФИО
- Тикменов Василий Николаевич (Руководитель)
- Сайт
- https://elins.ru/