neuro_lab5

нейросетевого регулятора, обученного вне контура; отсутствие перерегулирования – для нейросетевого оптимального регулятора. Наибольшее значение СКО характерно для нейросетевого оптимального регулятора, а наименьшее – для линейного ПИД-регулятора.

Выводы по лабораторной работе

В ходе лабораторной работы нами был исследован и применен для корректирования переходного процесса САУ нейросетевой оптимальный регулятор, были рассмотрены различные его архитектуры. В сравнении с линейным ПИД-регулятором он показал меньшее значение перерегулирования.

Факторы, оказывающие влияние на процесс обучения нейросети вне контура управления:

−число скрытых слоев и нейронов в них;

−функция активации выходного нейрона;

−размерность входа;

−параметры обучения (скорость обучения скрытых и выходных нейронов, коэффициент инерции обучения);

−параметры останова обучения (предельное количество эпох обучения, предельное количество эпох обучения с ростом тестовой ошибки, нижняя граница изменения ошибки на тестовой выборке, нижняя граница ошибки на тестовой выборке).

Факторы, оказывающие влияние на процесс обучения нейросети в контуре управления:

−параметры обучения (скорость обучения скрытых и выходных нейронов, коэффициент инерции обучения, шаг обновления НС-Р по времени);

−параметры останова обучения (предельное количество эпох обучения, предельное количество эпох обучения с ростом ошибки управления, нижняя граница изменения ошибки управления, нижняя граница ошибки на тестовой выборке, число пропущенных в начале обучения эпох с ростом ошибки).

31