Применение искусственных нейронных сетей Narx и LSTM в задаче автоматического управления системой магнитной левитации

При проектировании систем автоматизированного управления сложными техническими динамическими объектами используют математический аппарат на базе искусственных нейронных сетей, обладающие уникальными преимуществами: - возможность проведения параллельных вычислений; - нахождение ранее неизвестных взаимосвязей между входными и выходными последовательностями цифровых сигналов; - обеспечение более эффективного управления нелинейными системами за счет применения нелинейных функций активации. Кроме того, они иногда снимают возникающие сложности при описании некоторых задач в виде аналитических математических моделей. Нейроуправление является одним из перспективных направлений, находящееся на стыке теорий систем автоматического управления и искусственного интеллекта. В данной работе рассмотрена задача использования нейросетевой идентификации в системе автоматизированного управления магнитной левитации (нейросетевой регулятор). Метод. Решение поставленной задачи происходит на базе методов искусственного интеллекта - хорошо известных рекуррентных искусственных нейронных сетей NARX и LSTM. Обучение этих сетей производилось при помощи алгоритма обратного распространения и метода Левенберга-Марквардта имеющих хорошую сходимость. При обучении искусственных нейронных сетей необходимо учитывать эффект переобучения, который может привести к плохим результатам. Инструментальным средством для задания архитектуры нейронных сетей, их построения, обучения и тестирование являлась система MATLAB. Основные результаты. Применение обученных искусственных нейронных сетей к тестовым данным показало для данной задачи некоторое преимущество сети NARX по сравнению с LSTM. Причем среднеквадратичная ошибка (the root mean squared error - RMSE) для сети NARX с 50 скрытыми слоями для данной задачи меньше, чем для сети, имеющей 100 скрытых слоев. Отсюда следует рекомендация применения искусственной нейронной сети NARX при решении задач проектирования автоматизированных систем управления электромагнитными левитирующими объектами. Практическая значимость. Полученные результаты можно применять при проектировании автоматических систем управления левитирующими объектами. В настоящее время большинство таких систем разрабатывают для осуществления перевозок товаров различного назначения используя эффект левитации.