DOI: https://doi.org/10.20535/2219-380410201442515

АДАПТИВНИЙ АЛГОРИТМ КЕРУВАННЯ ІЗ ЗАДАНОЮ ТОЧНІСТЮ ЗА НЕВИЗНАЧЕНИХ ЗОВНІШНІХ ЗБУРЕННЯХ

Александр Васильевич Збруцкий, Анастасия С. Мищук

Анотація


Запропоновано адаптивний алгоритм керування із гарантованою точністю, який залежить від прогнозування стану системи в кожен наступний момент часу. Зміна параметрів системи відбувається в залежності від прогнозованої зміни зовнішнього збурення. Розглянуто використання нейронної мережі в якості модулю прогнозування стану системи в кожен наступний момент часу. Наведено результати моделювання функціонування системи. Доведено ефективність адаптивного алгоритму для забезпечення заданої точності системи керування за довільного збурення.



Ключові слова


системи автоматичного керування; інтелектуальні системи керування; адаптивне керування; нейронні мережі

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Поляк Б. Т. Робастная устойчивость и управляемость // Б. Т. Поляк, П. С. Щербаков/ М.:"Наука", 2002. - 303 с. ISBN 5-02- 002561-5.

Буков В. Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом // В. Н. Буков / М: "Наука", 1987. -232 с.

Никифоров В. О. Интеллектуальное управление в условиях неопределенности // учебное пособие // Никифоров В. О., Слита О. В., Ушаков А. В./ – СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – 232 c.

Никифоров В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений // В. О. Никифоров /– СПб.: Наука, 2003.-282 c.

Збруцкий А. В. Обеспечение точности программного управления в условиях произвольных возмущений // А. В. Збруцкий, А. А. Прач/ Системы управления, навигации и связи.- 2007. – Вып.3 – С. 41 – 46.

Збруцький О. В. Синтез системи керування гарантованої точності // О. В. Збруцький, А. О. Прач / Наук. вісті НТУУ «КПІ».-2007.-№5.-С. 54-58.

Збруцький О. В. Адаптивний алгоритм одного класу систем керування гарантованої точності при довільних збуреннях // О. В. Збруцький, А. О. Прач / Наукові вісті НТУУ «КПІ» №2, 2008.. -c. 26-30.

Zbrutska I. Dynamic system quality providing under undetermined disturbances // Multi-dimensional case // I. Zbrutska / Information and Engineering Systems. International Book Series N11 – “Intelligent Engineering”.-2009.-pp. 136-139.

Ioannou P. Robust Adaptive Control // P. Ioannou /–Prentice Hall, 1996.

Saad D. On-line learning in Neural Networks // D. Saad / Cambridge University Press 1998, ISBN 978-0-521-65263-6

Ferrari S. Robust and Reconfigurable Flight Control by Neural Networks [Electronic resource] // S. Ferrari / Mode of access: http://fred.mems.duke.edu/LISCpapers/AIAA-38208-826_AerospaceAtInfotech.pdf.- Last access: 01.06.2013.

Barrientos A. Neural networks training architecture for uav modeling / A. Barrientos, S. M. Rodrigo, P. Gutierrez, J. Cerro// Mode of access: http://www.wacong.org/wac2006/allpapers/isora/isora_104.pdf.- Last access: 01.06.2013.

Girish C. Adaptive Neural Network Flight Control Using both Current and Recorded Data Available at: https://smartech.gatech.edu/bitstream/handle/1853/35867/chowdhary_gnc_2007_51.pdf?sequence=1 .

Кузовков Н. Т. Модальное управление и наблюдающие устройства // Н. Т. Кузовков / М.:Машиностроение, 1976. – 184 с.

.Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей // Р. Каллан / М: Издательский дом "Вильямс", 2001. - 284 с.


Пристатейна бібліографія ГОСТ






Copyright (c) 2019 Інформаційні системи, механіка та керування

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Індексування у Index Copernicus Journals Master List

Impact Factor ICV 2014: 50,96

Impact Factor ICV 2015: 62,14

Impact Factor ICV 2016: 66,68

Impact Factor ICV 2017:  

Impact Factor ICV 2018: