350 rub
Journal Neurocomputers №7 for 2009 г.
Article in number:
Modular PID-Neurocontroller with the Expanded Functionalities
Keywords: neural network nonlinear PID-regulator circuit of overlapping of operations
Authors:
N. I. Chervyakov, T. A. Rudakova, A. A. Yevdokimov, V. F. Lubencov, M. A Ospishhev
Abstract:
In the article «Modular PID-neurocontroller with the expanded functionalities» the architecture of a nonlinear PID-regulator which is realized on the basis of the neural networks functioning in residue number system is submitted. For load decrease on dynamic parts of system, and in particular on object, and also for the control over an operating mode of a regulator (the normal mode or a mode of saturation) is entered the restrictor on an output of a regulator. Due to adjustment of factors of a regulator and introduction of a zone of tolerance for an input the necessary balance between required speed and its sensitivity a component of noise in a signal e (k) mistakes of regulation is achieved. Remarkable properties have been received due to overlapping the functional converter on an input of the PID-regulator with the converter of number from a binary number system to the residue number system, and also the restrictor on output of the PID-regulator with the converter from modular representation in position representation. The rational scheme of overlapping of not modular procedures has been received only due to realization of a regulator in logic basis of neural network.
References
  1. Kurfess, R., R. and Jenkins, H., - Ultra-High Precision Control - // in The Control Handbook, CRC Press. 1996.
  2. Garcia A., Parrilla L., and Lioris, A., Implementation of High Performance PID Controllers Using RNS and Field-Programmable Devices. 2000 IFAC Workshop on Digital Control. 2000. P. 628-631.
  3. Garcia, A., Fernandez, P. G., Parrilla, L., Ramirez, J., and Lloris, A., RNS-based Discrete PID Controllers with Efficient Conversion Schemes on FPL // Proc.of the XV Design of Circuits and Integrated Systems Conference, 2000. Nov. P. 258-263.
  4. Червяков Н. И., Югов Д. Н., Лавриненко А. В. Модулярные ПИД-регуляторы на базе нейронных сетей конечного кольца // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 5. С. 40-48.
  5. Малашевич Б. М., Малашевич Д. Б. Отечественные модулярные и троичные ЭВМ // Тр. Юбилейной Международной научно-технической конференции «50 лет модулярной арифметике». Зеленоград: издательство МИЭТ. 2006. С. 101-148.
  6. Nannarelli, A., Re, M., and Cardarilli, G. C., Tradeoffs between Residue Number System and Traditional FIR Filters // ISCAS 2001. Proc. Of IEEE International Symposium on Circuits and Systems. 2001. V. II. May. P. 305-308.
  7. Cardarilli, G. C., Nannarelli, A., and Re, M., Reducing Power Dissipation in FIR Filters using the Residue Number System // Proc. Of 43rd IEEE Midwest Symp. On Circuits and Sysytems. 2000. Aug. P. 320-323.
  8. Стемпковский А. Л., Корнилов А. И., Семенов М. Ю. Особенности реализации устройств цифровой обработки сигналов в интегральном исполнении с применением модулярной арифметики // Информационные технологии. 2004. № 2, С. 2-9.
  9. Сабо Н. Определение знака в неизбыточных системах счисления остаточных классов // Кибернетический сборник. № 8. М.: Мир, 1964.
  10. Амербаев В. М., Касимов Ю. Ф. О сравнении чисел в непозиционных системах счисления // Теория кодирования и оптимизация сложных систем. Алма-Ата: Наука. 1977. С. 47-54.
  11. Полисский Ю. Д. Сравнение чисел в остаточных классах // Сб. научных трудов юбилейной международной научно-технической конференции «50 лет модулярной арифметике». М.: ОАО «Ангстрем». МИЭТ. 2006. С. 274-290.
  12. Червяков Н. И., Сахнюк П. А., Шапошников А. В., Ряднов С. А. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем / Под ред. Н. И. Червякова. М.: Физматлит. 2003. 288 с.
  13. Szabo, N., and Tanaka, R., Residue arithmetic and its applications to computer technology. NewYork: McGraw-Hill. 1967.
  14. Амербаев В. М. Теоретические основы машинной арифметики. Алма-Ата: Наука. 1976. 324 с.
  15. Червяков Н. И., Сахнюк П. А., Шапошников А. В., Макоха А. Н. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Кн. 11: Учеб. пособие для вузов. М.: Радиотехника. 2003. 272 с.
  16. Евдокимов А.А. Нейрокомпьютерные технологии в системах защиты информации: Монография. Невинномысск. 2006. 200 с.
  17. Huang, A., Number theoretic processor // US Patent № 4.281.391.