Розробка комбінованої системи автоматичного керування рухом підводного апарата на базі регулятора з передбаченням та NARMA-L2-радником

Serhii V. Blintsov

Анотація


Розглянуто синтез нейромережевого регулятора на базі алгоритму NARMA-L2, а також удосконалення за його допомогою нейрорегулятора з передбаченням для автоматичного керування швидкістю руху підводного апарата. Досліджено ефективність вказаних системи керування.

Ключові слова


підводний апарат; система автоматичного керування; штучна нейронна мережа; інтелектуальне керування

Повний текст:

PDF

Посилання


Blintsov S.V., Doan Fuk Tkhy. Neirokeruvannia rukhom pidvodnoho aparata v umovakh nevyznachenosti na bazi rehuliatora z peredbachenniam (Neural control of the motion of the underwater vehicle under the conditions of uncertainty based on the prediction controller). Elektronne vydannia «Visnyk Natsionalnoho universytetu korablebuduvannia» − NUS Journal. Electronic Edition, 2014, no. 1. Available at: http://ev.nuos.edu.ua.

Dubrova T.A. Statisticheskie metody prognozirovaniya: ucheb. posobie dlya vuzov [Statistical prediction methods]. Moscow, YuNITI-DANA Publ., 2003.

Kuznetsov B.I., Vasilets T.Ye., Varfolomeev A.A. Neyroupravlenie nelineynym dinamicheskim obektom s ispolzovaniem metoda obobshchennogo upravleniya s predskazaniem [Neural control of the nonlinear dynamic object using the method of generalized predictive control]. Elektrotekhnika i elektromekhanika − Electrical Engineering and Electromechanics, 2008, no. 4, pp. 34−41.

Podvodnye tekhnologii i sredstva osvoeniya Mirovogo okeana [Underwater technologies and means of development of the World ocean]. Moscow, Oruzhie i tekhnologii Publ.,2011. 780 p.

Hagan M.T., Jesus O.De, Schultz R. Training Recurrent Networks for Filtering and Control. Recurrent Neural Networks: Design and Applications, Chapter 12, pp. 311–340.

Steven W. Moore, Harry Bohm, Vickie Jensen Underwater Robotics: Science, Design & Fabrication. Marine Advanced Technology Education (MATE) Center, 2010. 770 p.

Narendra K.S., Kumpati S., Kannan Parthasarathy Learning Automata Approach to Hierarchical Multiobjective Analysis. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1991, vol. 20, no. 1, January/February, pp. 263–272.

Narendra K.S., Mukhopadhyay S. Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models. IEEE Transactions on Neural Networks, 1997, vol. 8, pp. 475–485.




DOI: http://dx.doi.org/10.15589/evn20140303

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.