|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Методы искусственного интеллекта в задачах синтеза регуляторов в условиях неопределенностиНИР
Methods of artificial intelligence in problems of synthesis of regulators under the uncertainty conditions
- Руководители НИР: Бобылева О.Н., Емельянов С.В.
- Ответственный исполнитель: Фурсов А.С.
- Участники НИР: Бобылева О.Н., Гончаров О.И., Краев А.В.
- Подразделение: Кафедра нелинейных динамических систем и процессов управления
- Срок исполнения: 1 января 2018 г. - 31 декабря 2020 г.
- Номер договора (контракта, соглашения): 18-07-01105_а
- Номер ЦИТИС: АААА-А18-118021590222-7
- Тип: Фундаментальная
- Приоритетное направление научных исследований: Математические проблемы теории управления
- ПН России: Информационно-телекоммуникационные системы
- Направление технологического прорыва России: Стратегические информационные технологии
- Критическая технология России: Технологии информационных, управляющих, навигационных систем
-
Рубрики ГРНТИ:
- 28.15.00 Теория систем автоматического управления
- 28.15.15 Линейные детерминированные системы
- 28.15.19 Нелинейные детерминированные системы
- 28.15.23 Стохастические системы автоматического управления, следящие системы
- 28.19.15 Оптимальные системы
- 28.19.23 Адаптивные и обучающие системы
- 28.19.27 Самоорганизующиеся системы
- 28.19.31 Идентификация систем
- 50.03.03 Теория управления техническими объектами и технологическими процессами
- 50.43.15 Системы автоматического управления, системы автоматического регулирования и системы автоматического контроля для непрерывных процессов
- 50.43.17 Системы автоматического управления, системы автоматического регулирования и системы автоматического контроля для дискретных процессов
- Классификатор OECD: Информатика – кибернетика, Прикладная математика, Информатика – приложения, Информатика – искусственный интеллект
-
Описание:
Целью проекта является разработка новых способов синтеза регуляторов, основанных на использовании методов искусственного интеллекта, в рамках парадигмы теории новых типов обратной связи. Предполагается рассмотреть применимость следующих методов: нейронные сети, генетические алгоритмы, правила нечеткой логики, алгоритмы классификации. Планируется рассмотреть следующие задачи: 1. Синтез контура координатно-операторной обратной связи (контура подстройки самонастраивающегося регулятора) для линейного регулятора фиксированной структуры, управляющего объектом с параметрической неопределенностью. Предполагается рассмотреть линейные объекты управления с различными типами неопределенности и наличием отдельных нелинейных звеньев. При этом общая структура объекта управления предполагается известной. 2. Синтез регулятора для неопределенных объектов при помощи эволюционных алгоритмов или методом Моте-Карло. В этом случае предполагается, что ручной синтез затруднен из-за невозможности представить модель объекта в аналитической форме, а имеется только численная модель. 3. Разработка методов оценка показателей качества системы управления на основе методов искусственного интеллекта. Алгоритм оценки должен на основе входа и выхода системы диагностировать, соответствует ли она заданным требованиям качества, либо не соответствует, либо по текущему набору данных определить это не представляется возможным.
-
Abstract:
The project is devoted to development of new methods of control laws synthesis for dynamical systems functioning under uncertainties. Further development of new feedback types will be continued. One of the main ideas of this theory is introduction of a new coordinate-operator feedback circuit, which ensures given quality of the system disregarding external stimuli. The fact that this circuit is nonlinear makes development of universal regulator synthesis methods complicated. In this project it is planned to investigate possibilities of applying artificial intellect methods to this problem. The problems to be investigated: 1) Regulator synthesis using genetic algorithms 2) Using neural networks as regulators 3) Evaluating system quality
-
Планируемые результаты:
1. Новые алгоритмы управления для неопределенных объектов с возможностью самонастройки для компенсации возмущений различных типов. 2. Новые методы синтеза законов управления, основанные на теории новых типов обратной связи и методах искусственного интеллекта. Предполагается, что разработанные алгоритмы и методы можно будет применить для создания автоматических систем управления.
-
Научный задел:
Членами коллектива исполнителей были получены следующие результаты. 1) Были разработаны теории систем переменной структуры, скользящих режимов, новых типов обратной связи. 2) Были разработаны теоретические основы применения генетических алгоритмов к синтезу электрических цепей и разработаны программные комплексы, осуществляющие подобный синтез. 3) Получены многочисленные результаты в области синтеза регуляторов для динамических систем в условиях неопределенности. У коллектива имеется богатый опыт в проведении численного моделирования различных классов динамических систем и алгоритмов управления.
- Добавил в систему: Мальцева Анна Всеволодовна
Источник финансирования НИР
| грант РФФИ |
Этапы НИР
| # | Сроки | Название |
| 1 | 1 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. | Методы искусственного интеллекта в задачах синтеза регуляторов в условиях неопределенности |
| Результаты этапа: Разработана методика по замене линейного регулятора на примере ПИД на нейросетевой. Она может также применяться и для других видов регуляторов, так как предположение линейности и структуры исходного регулятора нигде не используется явно. Обоснована методика выбора структуры входов для нейросетевого регулятора. Для имитации ПИД-регулятора был обоснован выбор двухслойной нейронной сети с небольшим количеством нейронов в каждом слое. Проведенные эксперименты подтвердили применимость предложенной методики заме- ны ПИД-регулятора на нейросетевой при управлении объектами первого порядка и выше. | ||
| 2 | 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. | Методы искусственного интеллекта в задачах синтеза регуляторов в условиях неопределенности |
| Результаты этапа: Продолжены исследования по анализу и робастных методов управления динамическими системами в условиях неопределенности. Одно из основных направлений исследований было связано с задачей построения асимптотических наблюдателей для систем с неизвестным входом (помехой) при произвольном относительном порядке системы. Была рассмотрена задача построения асимптотического наблюдателя для SISO-системы с максимальным относительным порядком и неизвестным входом. Была рассмотрена задача построения асимптотического либо с наперед заданной точностью наблюдателя для динамической системы с неизвестным ограниченным входом. Для решения задачи было предложено воспользоваться обобщениями понятия относительного порядка (в частности, понятием главного относительного порядка, введенным ранее в работах автора). Это понятие было расширено на гипервыходные системы. В результате был предложен робастный алгоритм построения наблюдателей при указанных условиях. | ||
| 3 | 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. | Методы искусственного интеллекта в задачах синтеза регуляторов в условиях неопределенности |
| Результаты этапа: Были получены новые методы стабилизации для различных классов систем с неопределенностью. Разработанные методы позволяют строить стабилизирующие регуляторы на основе методов теории систем переменной структуры, интеллектуальных методов, интервального анализа для систем с параметрической и структурной неопределенностью. Произведено численное моделирование полученных методов. | ||
Прикрепленные к НИР результаты
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".