Параметрическая идентификация нелинейной модели на примере натриевой лампы высокого давления
Автор: Волков А.В., Семенов А.Д., Семяхина Е.Д.
Журнал: Огарёв-online @ogarev-online
Статья в выпуске: 14 т.9, 2021 года.
Бесплатный доступ
Поставлена задача и разработан алгоритм нейросетевой параметрической идентификации нелинейных динамических моделей объектов с проведением на модели вычислительного эксперимента путем вариации идентифицируемых параметров, формированием на его основе обучающих выборок, последующим последовательным обучением двух нейронных сетей, осуществляющих биективное отображение параметров исходной модели в выходные переменные второй нейронной сети. Проведена оценка эффективности предложенного алгоритма на примере параметрической идентификации нелинейной модели натриевой лампы высокого давления.
Биективное отображение, нейронные сети, нелинейный объект, параметрическая идентификация
Короткий адрес: https://sciup.org/147250011
IDR: 147250011
Список литературы Параметрическая идентификация нелинейной модели на примере натриевой лампы высокого давления
- Цибизова Т. Ю. Методы идентификации нелинейных систем управления // Современные проблемы науки и образования. - 2015. - № 2 (Ч. 14). - С. 3070-3074. EDN: VIDUOX
- Пупков К. А. Капалин В. И., Ющенко А. С. Функциональные ряды в теории нелинейных систем. - М.: Наука, 1976. - 448 с. EDN: WIYMKN
- Ходашинский И. А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы // Проблемы управления. - 2009. - № 9. - С. 15-23.
- Бендерская Е. Н., Никитин К. В. Рекуррентная нейронная сеть как динамическая система и подходы к её обучению // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та. 2013. - № 4 (176). - С. 29-39. EDN: RAWPOB
- Schrauwen B., Verstraeten D., Campenhout J. V. An overview of reservoir computing theory, applications and implementations // Proc. of the 15th European Symp. on Artificial Neural Networks. - 2007. - P. 471-482.
- Федоров М. М. Использование нейросетевых методов для решения задач идентификации объектов [Электронный ресурс] // Современные научные исследования и инновации. - 2013. - № 9. - Режим доступа: http://web.snauka.ru/issues/2013/09/26285 (дата обращения: 23.03.2019). EDN: RCTUER
- Шумихин А. Г. Бояршинова А. С. Применение нейросетевых динамических моделей в задаче параметрической идентификации технологического объекта в составе системы управления // Вестник ПНИПУ. Химическая технология и биотехнология. - Пермь. - № 3. - 2015. - С. 21-38.
- Харченко В. Ф., Ягуп В. Г., Якунин А. А. Разработка компьютерной модели для разрядной лампы высокого давления // Свiтлотехнiка та електроенергетика. - 2013. - № 2. - С. 52-57.
- Semenov A. D., Volkov A. V., Shchipakina N. I. Operational control algorithm of parameters of high-pressure sodium lamps based on a statistical time series model [Электронный ресурс] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2020. - No. 971(3), 032084. - Режим доступа: https://iopscience.iop.org/article/ (дата обращения: 20.09.2021). DOI: 10.1088/1757-899X/971/3/032084 EDN: XXGAYW
