Т. С. Леготкина – к.т.н., доцент, кафедра автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
E-mail: Luda@at.pstu.ru
В. С. Никулин – студент (магистр), кафедра автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
E-mail: kalif23@yandex.ru
В. С. Богатырев – студент (магистр), кафедра автоматики и телемеханики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет
E-mail: bogatyrev.vlad@gmail.com
Постановка проблемы. В современной промышленности требуется обеспечивать высокую точность линейного позиционирования различных механизмов. Для решения задач высокоточного позиционирования может быть использована технология непосредственного привода линейного двигателя, для управления которым могут быть использованы различные типы регуляторов.
Цель. Исследовать и сравнить два метода управления линейным двигателем (с ПИД-регулятором и с нейронным регулятором) при изменении параметров объекта управления.
Результаты. Приведен расчет и исследование нейронного регулятора для системы управления линейным двигателем. Проведено сравнение методов управления с ПИД-регулятором и с нейронным регулятором. Показано, что система управления с нейронным регулятором имеет лучшие динамические характеристики, чем система с ПИД-регулятором. Исследовано влияние весов-коэффициентов в нейронном регуляторе, определены наиболее критичные коэффициенты, которые значительно влияют на динамику системы.
Практическая значимость. Установлено, что использование нейронной сети в качестве регулятора значительно улучшает динамические характеристики объекта управления. Отмечено, что нет смысла определять веса нейронного регулятора с высокой точностью, достаточно оставлять три знака после запятой.
- Алексеев П.В. Моделирование и расчет линейного электромагнитного привода. Методич. указания. СПб. 2001.
- Дорф Р., Бишом Р. Современные системы управления: Пер. с англ. Б.И. Копылова. М.: Лаборатория базовых знаний. 2002.
- Николенко C.C., Кадурин А.В. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер. 2018.
- Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. М.: Радиотехника. 2014.
- Пупков К.А., Гаврилов А.И. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления. Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова. Изд. 2-е. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2002.