На основе нейронных сетей

Интеллектуальные системы управления, построенные на основе нейронных сетей, – один из ярких примеров бионического подхода, когда принципы функционирования управления живыми организмами эффективно использованы для создания нового поколения систем управления техническими системами.

Нервная система живых организмов состоит из большого числа (от 10¹⁰ до 10¹²) нейронов, типичная структура которого приведена на рис. 6.4, а. Поток сигналов входит в нейрон через его окончания (синапсы), которых в одном ответвлении (дендрите) может быть до 1000. Через дендриты информация поступает в тело клетки, где происходит ее логическая обработка и оценка. Результат этой оценки в виде нервных импульсов (потоков химически активных заряженных веществ – ионов) передается в корни нейронных структур следующего уровня.

Математическая модель единичного нейрона (рис. 6.4, б) легко реализуется в мощных компьютерах. Входные сигналы поступают в сумматор, где определяется их взвешенная сумма (с учетом весовых коэффициентов k₁…k_n). Модели отдельных нейронов объединяются в сети, которые могут состоять из многих слоев и иметь различные структуры. Так на рис. 6.4, в показан пример трехслойной нейронной сети с последовательным соединением слоев.

Рис. 6.4. Биологический нейрон (а), его математическая модель (б)

и структура трехслойной нейронной сети (в)

Нейронные сети обучаются разработчиком системы на конкретных примерах. При обучении разработчик вводит информацию о входных и соответствующих (желаемых) выходных сигналах. Специальная программа настройки сети автоматически подбирает весовые коэффициенты для всех нейронов таким образом, чтобы добиться желаемого соответствия. Обучение повторяется на всех известных примерах и аккумулирует весь имеющийся предварительный опыт. Настроенная таким образом нейронная сеть готова к решению новых задач для других, неизвестных до этого, комбинаций входных сигналов.

Главной особенностью метода нейронных сетей является отсутствие предварительно определенного четкого алгоритма решения встающих перед интеллектуальной системой управления задач.

Контрольные вопросы

1. Что вкладывается в понятие иерархическая система управления? Какие уровни управления выделяют в современных электромеханических системах?

2. Дайте определение уровням управления электромеханическими системами.

3. Что понимают под термином “интеллектуальность” уровня (системы) управления?

4. Какие структуры систем управления исполнительного уровня Вы знаете?

5. Объясните принцип построения системы автоматического регулирования с параллельными обратными связями. Перечислите их достоинства и недостатки.

6. Нарисуйте структурную схему системы автоматического регулирования с подчиненным регулированием координат. Поясните принцип ее работы.

7. В чем заключается бионический подход к вопросу реализации интеллектуальных систем управления на основе нейронных сетей.