Синтез системы управления неминимально-фазовыми объектами на основе искусственной нейронной сети

Abstract

Рассматривается задача управления неминимально-фазовой системой. Предложенный регулятор состоит из многослойной нейронной сети и ПИД-регулятора. Нейроконтроллер адаптивно изменяет управляющие воздействия, вырабатываемые ПИД-регулятором, так, чтобы выходы объекта с неминимально-фазовой характеристикой следовали за выходами минимально-фазовой эталонной модели в каждый момент времени. Результаты моделирования доказывают эффективность предложенного метода для управления неминимально-фазовым объектом с запаздыванием.

The problem of control of a nonminimum phase system is considered. The proposed controller has a hybrid architecture of a multilayer neural network and the PID controller. The neurocontroller adaptively transforms a control action of the PID controller to follow the system outputs with the nonminimum phase characteristic to those of a reference model with a minimum phase characteristic in each sampling instant. Computer simulation results show that the proposed method effectively controls the nonminimum phase systems with time delay properties.