МЕТОДИКА ІДЕНТИФІКАЦІЇ ДИНАМІЧНИХ ЛАНОК З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ПРЯМОГО ПОШИРЕННЯ

Анотація

У статті розглянуто методику ідентифікації об’єктів автоматизації з використанням нейронної мережи прямого поширення. Вона відрізняється від класичних методів параметричної ідентифікаціях тим, що об’єкт керування розглядається як «чорна» скринька. Методика застосування нейронної мережі для ідентифікації базується на експериментальному методі визначення часових динамічних характеристик об’єкта. Цей метод передбачає подачу на вхід об’єкта пробних сигналів, таких як ступінчастий або прямокутний імпульс. Залежно від виду пробного сигналу, вибирають відповідні способи обробки вихідного сигналу об’єкта керування. Як правило, під час подачі ступінчастого керуючого сигналу знімають криву розгону об’єкта, а під час подачі прямокутного імпульсного сигналу – криву відгуку. Крива відгуку знімається для об’єктів, які не допускають подачі на вхід об’єкта ступеневих сигналів.Під час дослідження розглянуто визначення динамічних характеристик об’єкта щодо його кривої розгону під час подачі ступінчастого пробного сигналу. При цьому передбачається, що у початковий момент система керування повинна перебувати в спокої. На наступному кроці на вхід об’єкта керування подається ступінчаста дія та збираються дані зміни його вхідного параметра у часі. Під час дослідження динамічних характеристик об’єкта керування необхідно дотримуватись таких вимог: – якщо проєктується система стабілізації, то крива розгону має зніматися на околиці робочої точки процесу; – криві розгону необхідно знімати як за позитивних, так і за негативних стрибках керуючого сигналу; – за наявності зашумленого виходу бажано знімати кілька кривих розгону з їх подальшим накладенням один на одного та отриманням усередненої кривої.