Методы нейроуправления

Схема прямого нейроуправления с обратной связью. На такте k нейроконтроллер получает на вход уставочное значение r(k+1) и оценку текущего состояния объекта S(k) и генерирует управляющее воздействие u(k), переводя объект управления в новое положение y(k+1).

По способу использования нейронных сетей методы нейроуправления делятся на прямые методы и непрямые методы. В прямых методах нейронная сеть обучается непосредственно генерировать управляющие воздействия на объект, в непрямых методах нейронная сеть обучается выполнять вспомогательные функции: идентификация объекта управления, подавление шума, оперативная настройка коэффициентов ПИД-контроллера. В зависимости от числа нейросетей, составляющих нейроконтроллер, системы нейроуправления делятся на одномодульные и многомодульные. Системы нейроуправления, которые применяются совместно с традиционными регуляторами, называются гибридными.

Подражающее нейроуправление.

Охватывает системы нейроуправления, в которых нейроконтроллер обучается на примерах динамики обычного контроллера по обратной связи, построенного, например, на основе обычной ПИД-схемы управления. После обучения нейронная сеть в точности воспроизводит функции исходного контроллера. В качестве примеров динамики контроллера может быть использована запись поведения человека-оператора. Обычный контроллер по обратной связи (или человек-оператор) управляет объектом управления в штатном режиме. Значения величин на входе и выходе контролера протоколируются, и на основе протокола формируется обучающая выборка  для нейронной сети, содержащая  пар значений входа  и ожидаемых реакций  нейросети:

После обучения с помощью, например, метода обратного распространения ошибки, нейронная сеть подключается вместо исходного контроллера. Полученный нейроконтроллер может заменить человека в управлении устройством, а также быть более выгодным экономически, чем исходный контроллер.

Обобщённое инверсное нейроуправление.

В схеме обобщенного инверсного нейроуправления в качестве контроллера используется нейронная модель инверсной динамики объекта управления, называемаяинверсный нейроэмулятор. Инверсный нейроэмулятор представляет собой нейронную сеть, обученную в режиме офф-лайн имитировать обратную динамику объекта управления на основе записанных траекторий поведения динамического объекта. Для получения таких траекторий, на объект управления в качестве управляющего сигнала подают некоторый случайный процесс. Значения управляющих сигналов и ответных реакций объекта протоколируют и на этой основе формируют обучающую выборку.

 В ходе обучения, нейронная сеть должна уловить и запомнить зависимость значений управляющего сигнала  от последуюшего значения реакции объекта управления , находящегося перед этим в состоянии . При управлении объектом, инверсный нейроэмулятор подключается как контроллер, получая при этом на вход  значения уставки  и состояния объекта управления, поступающего по каналу обратной связи.

Предполагается, что сформированная при обучении инверсная модель объекта управления является адекватной, следовательно сигнал управления, выдаваемый нейронной сетью, обеспечит переход объекта в положение, заданное уставкой.