Робастная стабилизация динамических систем с использованием нейросетевых моделей и модулярных регуляторов

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ВОПРОСОВ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ В УСЛОВИЯХ
ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
1.1 Анализ проблемы учета факторов неопределенности информации, характерных для процесса управления сложными динамическими системами
1.2 Анализ методов синтеза систем управления динамическими объектами
с параметрической неопределенностью
1.3 Анализ использования алгоритмов с нейросетевыми моделями для робастного управления динамическими системами в условиях параметрической неопределенности
1.4 Обоснование целесообразности использования системы остаточных классов в задачах робастного управления динамическими объектами
1.5 Цель и задачи диссертационной работы
Выводы по главе 1
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ИНТЕРВАЛЬНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МО
ДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ И МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ РОБАСТНЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
2.1 Разработка интервальной динамической модели многопараметрического объекта для синтеза робастной системы управления
2.2 Идентификация нсйросетевой модели динамического объекта с учетом параметрической неопределенности
2.2.1 Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейросетевой модели динамического объекта
2.2.2 Разработка алгоритма определения структуры нейросетевой модели динамического объекта при наличии скрытых слоев
2.3 Разработка метода и алгоритма структурнопараметрического синтеза робастной многомодульной системы управления с переменной структурой
с нейросетевыми моделями
Выводы по главе 2
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ Г1ИДКОНТРОЛЛЕРОВ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИХ В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
3.1 Разработка методики расчета настроек робастного Г1ИД регулятора с использованием интервальной модели объекта
3.2 Разработка алгоритмического обеспечения систем управления и обоснование необходимости расширения функциональных возможностей робастных регуляторов
3.3 Разработка модулярного ПИДконтроллера с расширенными функциональными возможностями в системе остаточных классов
3.4 Разработка алгоритма выбора оснований системы остаточных классов для реализации модулярного ПИДконтроллера с нелинейностями
Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ РЕШЕНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ЗАДАЧИ ВЫБОРА НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ РОБАСТНЫХ СИСТЕМ
4.1 Анализ методов и подходов к решению многокритериальных задач оценки и выбора нейросетевых моделей и алгоритмов управления в условиях неопределенности
4.2 Обоснование перечня критериев сравнения нейросетевых моделей сложных систем, ориентированных на решение задач управления
4.3 Решение многокритериальной задачи сравнения и выбора нейросетевых моделей и алгоритмов управления на основе метода анализа иерархий 2 Выводы по главе 4
Заключение
Список использованных источников