Обучаемый нейросетевой регулятор системы управления динамическим объектом

Проведено сравнение двух структур автоматической системы управления объектом первого порядка, в которых функции оптимального по быстродействию цифрового регулятора заменены искусственной нейронной сетью, обучаемой с учителем. Показано, что использование нейронных сетей в обеих структурах снимает математическую проблему начального и текущего расчёта параметров нейросети и анализа её точностных свойств при проектировании системы; в процессе регулирования состоянием динамического объекта система управления с нейросетевым регулятором не сопоставима с оптимальной системой регулирования только по одному свойству перерегулирования процесса на выходе объекта управления при смене градаций регулирования.