Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Нейронна мережа для пошуку функцій перетворення, що пов'язують змінні лінійних і нелінійних моделей в ГТУ(Одеська національна академія зв'язку імені О. С. Попова, 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій Юрійович; Главчев, Дмитро МаксимовичГеометрична теорія управління (ГТУ) – один з перспективних методів при пошуку оптимальних управлінь технологічними процесами, так як вона дозволяє відмовитися від синтезу законів управління для нелінійних об'єктів і шляхом еквівалентних перетворень за допомогою зворотного зв'язку в просторі "вхід-стан" отримувати лінійні системи, для яких добре розроблені методи теорії управління. Після синтезу регуляторів або законів управління для лінійних систем здійснюється перехід в простір початкової нелінійної системи. Широкому застосуванню ГТУ заважають дві причини, перша з яких – трудомісткі аналітичні перетворення, пов'язані з обчисленням похідних Лі, визначенням інволютивними розподілів, обчисленням функцій перетворення, що зв'язують змінні лінійних і нелінійних моделей. Друга – помітні обмеження на праві частини звичайних диференціальних рівнянь, що описують об'єкт управління – праві частини рівнянь, як правило, не повинні містити більше одного-двох одночленів. Це пов'язано з тим, що для визначення функцій перетворення необхідно вирішувати систему рівнянь в приватних похідних при обмеженнях у вигляді диференціальних неравенств. Розв'язання цієї системи не викликає особливих труднощів при виконанні зазначених обмежень, але дуже ускладнюється при їх недотриманні. У зв'язку з цим необхідні нові конструктивні підходи для розв'язання вказаної системи рівнянь в приватних похідних.Документ Синтез автоматизованої системи управління рухомим складом на основі геометричної теорії керування та нейронних мереж(НТУ "ХПІ", 2017) Заковоротний, Олександр ЮрійовичДисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Дисертація присвячена вирішенню науково-прикладної проблеми розробки бортової системи підтримки прийняття рішень машиністом, що створена на основі узагальнених математичних моделей та засобів оптимізації динаміки рухомих об'єктів з використанням нових методів та програмного забезпечення, а також нової технології обробки інформації на основі стабільно-пластичних нейронних мереж та нових моделей асоціативної пам'яті, яка створює теоретичну передумову розробки автоматичних систем керування рухомим складом та дозволяє поліпшити його енергетичні характеристики. Розроблено модель дизель-поїзда, що враховує основні види коливань вагонів та розподіл сил взаємодії між ними, а також паралельну роботу тягових двигунів обмоторених вагонів, що адекватно відображає процеси, які протікають на реальному об'єкті. Розроблено спеціалізоване програмне забезпечення, що реалізує людино-машинну систему, яка дозволяє автоматизувати аналітичні перетворення геометричної теорії керування при синтезі моделей у формі Бруновського. На основі нейронних мереж, що здатні вирішувати завдання з декількома рішеннями, розроблено новий метод пошуку функцій переходу між змінними нелінійних і лінійних моделей у формі Бруновського. Розроблені стабільно-пластичні нейронні мережі Хеммінга, Хебба та мережі на основі перцептрона, здатні розпізнавати нову інформацію й донавчатися в процесі функціонування, та модифікацію нейронної мережі Хеммінга, що здатна визначати декілька рішень. Розроблено структуру та складові бортової системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє в реальних умовах експлуатації рухомого складу й поточній зміні дорожньої обстановки видавати машиністу закон керування, при якому дотримується графік руху за мінімальних витрат паливо-енергетичних ресурсів. Проведені дослідження на математичних моделях і реальному об'єкті, результати яких підтверджують правильність запропонованих рішень, методів та алгоритмів.