Диссертация (Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем)
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем". PDF-файл из архива "Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой докторскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени доктора технических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст из PDF
Федеральное rосударственное бюджетное образовательноеучрежденне высшеrо образованняМОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ(НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)На правах рукописиТюменцев Юрнй ВладнмнровичНЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕАДАПТИВНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМСпециальность05.13.0 1Системный анализ, управление и обработка информации(авиационная и ракетно-космическая техника)ДИССЕРТАЦИЯна соискание ученой степенидоктора технических наукНаучный консультант:доктор технических наук ,профессор Брусов В. С.Москва,2016ОглавлениеОсновные сокращения7Введение81Моделирование управляемого движения динамических системи проблема адаптивности221.1Система и среда ее существования . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .221.1.1Общее понятие динамической системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . .221.1.2Факторы неопределенности при моделировании систем . . . . . . . . .24Классы динамических систем . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . .251.2.1Детерминированные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .261.2.2Системы с неопределенностями . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .271.2.3Управляемые системы . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .281.2.4Адаптивные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .291.2.5Интеллектуальные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30Классы внешних сред . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .311.3.1Регулярные среды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .311.3.2Среды с неопределенностями . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .311.3.3Реагирующие среды . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .321.3.4Адаптивные среды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .321.3.5Интеллектуальные среды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33Взаимодействие систем и среды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .331.4.1Иерархии систем и внешних сред .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .331.4.2Системы-комплексы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .341.5Поведение и деятельность систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .351.6Общий подход к решению проблемы моделирования динамических систем . .371.6.1Динамическая система как объект исследования . . . . . . . . .
. . . .371.6.2Схема процесса моделирования динамической системы . . . . . . . . .431.6.3Основные проблемы, требующие решения при формировании модели1.21.31.4динамической системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2501.7Проблема адаптивности систем . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .511.7.1Виды адаптации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .511.7.2Общая характеристика проблемы адаптивности систем . . . . . . . . . .551.7.3Варианты схем адаптивного управления . . . . . . . . . . . . . . . . . .561.7.4Роль моделей в проблеме адаптивного управления . . . .
. . . . . . . .601.7.5Нейросетевая реализация алгоритмов адаптивного моделированияи управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .261Нейросетевой подход к задачам моделирования и управления систем642.1Порождающий подход к формированию НС-моделей . . . . . . . . . . . . . . .642.1.1Структура порождающего подхода . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .642.1.2Сетевое представление функциональных разложений . . . . . . . . . . .652.1.3Многоуровневые настраиваемые функциональные разложения . . . . .682.1.4Функциональные и нейронные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .69Структурная организация НС-моделей . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . .702.2.1Слоистая структурная организация НС-модели . . . . . . . . . . . . . .702.2.2Нейроны как элементы, из которых образована НС . . . . . . . . . . . .752.2.3Структурная организация нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .782.2.4Параметризация примитивов и образуемого ими нейрона . .
. . . . . .802.2.5Пример структурного описания нейронной сети . . . . . . . . . . . . . .882.2.6Формирование подхода к автоматизации структурного синтеза НС-моделей 902.22.3Формирование обучающих наборов для НС-моделирования динамическихсистем . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.3.1Специфика формирования обучающих наборов для НС-моделированиядинамических систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.3.294Прямой подход к формированию обучающих наборов для НС-моделированиядинамических систем .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.3.39495Непрямой подход к формированию обучающих наборовдля НС-моделирования динамических систем . . . . . . . . . . . . . . . 1062.42.3.4Формирование набора тестовых маневров .
. . . . . . . . . . . . . . . . 1082.3.5Формирование тестового возбуждающего сигнала . . . . . . . . . . . . 109Алгоритмы обучения НС-моделей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11832.532.4.1Проблемы, возникающие при обучения НС-моделей динамических систем1182.4.2Алгоритмы обучения динамических НС-моделей . . . .
. . . . . . . . . 130Адаптивность НС-моделей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1372.5.1НС-модели со вставочными подсетями . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1372.5.2Инкрементное формирование НС-моделей . . . . . . . .
. . . . . . . . . 141Нейросетевое моделирование управляемого движения летательных аппаратов —подход на основе моделей типа «черный ящик»3.1143Нейросетевые эмпирические модели динамических систем (модели типа«черный ящик») . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1433.23.1.1Основные виды моделей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1443.1.2Подходы к учету возмущений, действующих на ДС . . . . . . . . . . . . 146Нейросетевая модель движения ЛА на основе многослойной нейронной сети . 1513.2.1Общая структура НС-модели движения ЛА на основе многослойнойнейронной сети . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1513.2.2Обучение нейросетевой модели движения ЛА в пакетном режиме . . . 1543.2.3Обучение нейросетевой модели движения ЛА в режиме реального времени . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . 1543.3Оценка работоспособности нейросетевой модели движения ЛА на основемногослойной нейронной сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1554Нейросетевая реализация адаптивных динамических систем применительно куправлению полетом ЛА4.1165Адаптивное управление с эталонной моделью . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . 1664.1.1Общая схема адаптивного управления с эталонной моделью . . . . . . . 1664.1.2Синтез нейроконтроллера для адаптивного управления с эталонной моделью . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1694.1.3Компенсирующий контур в схеме адаптивного управления с эталонноймоделью . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1744.1.4Оценка влияния параметров эталонной модели на работоспособностьсинтезируемой системы управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1774.1.5Адаптивное управление с эталонной моделью применительнок угловому движению ЛА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 17944.2Адаптивное управление с прогнозирующей моделью . . . . . . . . . . . . . . . 1864.2.1Общая схема адаптивного управления с прогнозирующей моделью . . . 1864.2.2Синтез нейроконтроллера для адаптивного управленияс прогнозирующей моделью . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1874.2.3Адаптивное управление с прогнозирующей моделью применительнок угловому движению ЛА . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1904.3Адаптивное управление с обратной динамикой и инверсной моделью . . . . . 1934.3.1Адаптивное управления на основе метода обратной задачи динамики . 1934.3.2Адаптивное управление с инверсной моделью . . . . . . . . . . . . . .
. 1984.3.3Адаптивное управление с обратной динамикой и инверсной модельюдля случая углового движения ЛА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2034.3.4Адаптивное управление с обратной динамикой и инверсной модельюдля случая пространственного движения ЛА . . . . . . . .
. . . . . . . 2054.4Адаптивное управление угловым движением ЛА в условиях неопределенности 2144.4.1Влияние атмосферной турбулентности на работоспособностьадаптивной системы управления продольным движением самолета . . . 2144.4.2Адаптация к неопределенности в исходных данных . . . . . . . .
. . . . 2154.4.3Оценка значимости механизмов адаптации в задаче управления угловымдвижением ЛА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2195Нейросетевые полуэмпирические модели управляемых динамических систем5.1222Соотношение между эмпирическими и полуэмпирическими моделямидинамических систем . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2225.2Общая схема процесса формирования полуэмпирических НС-моделей . . . . . 2245.3Основные элементы процесса формирования полуэмпирических НС-моделей . 2255.3.1Преобразование исходной теоретической моделив конечно-разностную форму . . . .
