Исследование замкнутых систем управления с нейронной сетью, как нелинейным ПИД-регулятором

Консультант(ы): 

Ключевые слова: 

Тематика проводимого исследования: 

Наука о данных, машинное обучение, идентификация систем

Приобретаемые знания: 

Принципы работы замкнутой СУ, метода работы алгоритма обратного распространения ошибки, идентификации и регуляризации

Приобретаемые навыки и умения: 

Настройка ИНС, идентификация динамического объекта, анализ качества замкнутой СУ, математическое моделирование, работа в среде MATLAB, написание отчетов на основе полученных результатов.

Необходимый уровень знаний и навыков практиканта для выполнения задания: 

Дифференциальные уравнения, математический анализ, Python, основы машинного обучения Будет плюсом, PyTorch, Matlab, линейная алгебра, обучение с подкреплением

Тип проекта: 

Курсовая работа

Период практики: 

3 недели

Краткое описание проекта: 

Применение нейронных сетей в системах управления позволяет расширить класс рассматриваемых регуляторов. Предлагается рассмотреть регуляторы, представляющие полносвязную нейронную сеть, на вход которой подается ошибка управления, интеграл ошибки и производная ошибки. Таким образом нейронная сеть реализует нелинейный аналог матричного ПИД-регулятора. Настройка такой сети может быть проведена в два этапа. На первом этапе настраивается классический ПИД-регулятор по каждому из каналов и проводится идентификация такого диагонального регулятора нейронной сетью. Идентификация проводится с использованием пары сигналов (ошибка управления - управляющий сигнал). Такой первый шаг позволяет получить в качестве инициализирующих параметров нейронной сети такие, которые обеспечивают устойчивость замкнутой системы. На втором этапе производится обучение нейронной сети в замкнутой системе.

Результат выполнения проекта: 

Курсовая работа, научная публикация