Постройка ПИД-регулятора с использованием нейронных сетей

В работе рассматривается применение нейронных сетей для настройки ПИД-регулятора. Необходимость использования методов машинного обучения для настройки регуляторов проистекает из сложности и длительности такой настройки человеком. Под каждый объект управления специалисту приходится настраивать коэффициенты ПИД-регулятора, а в динамических системах еще и перенастраивать их. Также в работе предполагается использование гибридных систем нейроуправления и гибридных нейронных сетей для имитации работы самого ПИД-регулятора. Рекуррентные нейронные сети – это мощный класс моделей, которые хорошо подходят для моделирования нелинейных систем. Одним из основных применений таких нейронных сетей является система управления. Достаточно хорошо обученная рекуррентная нейронная сеть может имитировать работу ПИД-регулятора. Преимуществами такого рода регулятора являются более четкое обучение в условиях лишь достаточно полной обучающей выборки и необязательность дальнейшей подстройки экспертом. Также замена системы ПИД-регулятор и нейромодуль на гибридную нейронную сеть, выполняющую полную работу данной системы, упрощает ее.