Рассматривается применимость искусственных нейронных сетей к синтезу интеллектуальных систем с синергетическим законом управления. Изложены основные положения синергетического подхода к проблеме системного синтеза. Рассмотрен пример синергетического синтеза закона управления электроприводом робота в условиях неконтролируемого изменения его параметров и внешних возмущений. Представлен алгоритм синтеза нейросетевого регулятора на основе заданного синергетического закона управления. Алгоритм базируется на поведении синергетического регулятора, моделируемом искусственной нейронной сетью в результате ее обучения посредством гармонических сигналов различной частоты. Особенность предложенного комплексного подхода к синтезу интеллектуальной системы управления заключается в том, что он предполагает комбинацию принципа единства процессов самоорганизации и обучения нейронной сети на предварительном этапе. Таким образом обеспечивается последующее устойчивое функционирование системы.
синергетика, искусственные нейронные сети, интеллектуальное управление, самоорганизация, нейрорегулятор
Введение. Отличительной особенностью современных искусственных систем управления является наличие соответствующей совокупности прямых и обратных связей. В последнее время все большую популярность получают интеллектуальные системы управления, основанные на пяти следующих принципах [1]:
1) наличие тесного информационного взаимодействия управляющих систем с реальным внешним миром и использование специально организованных информационных каналов связи;
2) принципиальная открытость систем для повышения интеллектуальности и совершенствования собственного поведения;
3) наличие механизмов прогноза изменения внешнего мира и собственного поведения системы в динамически меняющемся внешнем мире;
4) построение управляющей системы в виде многоуровневой иерархической структуры в соответствии с правилом: повышение интеллектуальности и снижение требований к точности по мере повышения ранга иерархии;
5) сохраняемость функционирования при разрыве связей или потере управляющих воздействий от высших уровней иерархии управляющей структуры.
1. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. — Москва : Физматлит, 2001. — 576 с.
2. Колесников, А. А. Синергетические методы управления сложными системами: теория системно-го синтеза / А. А. Колесников. — Москва : Едиториал УРСС ; КомКнига, 2006. — 240 с.
3. Заковоротный, В. Л. Синергетическая концепция при построении систем управления точностью изготовления деталей сложной геометрической формы / В. Л. Заковоротный, М. Б. Флек, Фам Динь Тунг // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2011. — Т. 11, №10 (61). — С. 1785–1797.
4. Атрощенко, О. И. Синергетический синтез управлений для нелинейного объекта управления / О. И. Атрощенко // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2008. — Т. 8, № 3. — С. 245–251.
5. Колесников, А. А. Синергетический подход к проблеме формирования искусственной самоорга-низации управляемых систем. Часть 1 / А. А. Колесников, Б. В. Топчиев // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2005. — № 1. — С. 2–6.
6. Omatu, S. Neuro-Control and its applications / S. Omatu, M. Khalid, R. Yusof. — London : Springer-Verlag, 1995. — 255 p.
7. Терехов, В. А. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин. — Москва : Высшая школа, 2002. — 183 с.
8. Haykin, S. Neural networks and learning machines / S. Haykin. — 3rd edition. — New Jersey : Pren-tice Hall, 2009. — 936 p.
9. Колесников, А. А. Синергетический подход к проблеме формирования искусственной самоорга-низации управляемых систем. Часть 2 / А. А. Колесников, Б. В. Топчиев // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2005. — № 2. — С. 2–11.
10. Медведев, В. С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В. С. Медведев, В. Г. Потемкин. — Москва : Диалог-МИФИ, 2002. — 496 с.
