Прогнозирующее управление нелинейными объектами на основе эволюционирующих нейронных сетей прямого распространения

Abstract

Розроблено метод керування нелінійними об’єктами за допомогою еволюціонуючих штучних нейронних мереж прямого розповсюдження. Нейронні мережі застосовуються для побудови нелінійної моделі об’єкта, яка в подальшому використовується для рекурсивного передбачення поведінки об’єкта в системі керування з прогнозуючою моделлю. Для навчання нейронної мережі запропоновано застосування генетичних алгоритмів, що дозволяє значно прискорити процес навчання. Наводяться результати імітаційного моделювання, що підтверджують ефективність запропонованого методу керування.

The development of a method of nonlinear objects control with the evolving feedforward neural networks is considered. The neural networks are used to build a nonlinear model of the object, which is then utilized for recursive prediction of the object’s behavior in the model predictive control. Genetic algorithms, which are used for the neural network’s training, significantly speed up the training process. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed control method.