4.7. Расширение применения нейроконтроллеров параллельного типа

Еще одно применение таких нейроконтроллеров состоит в решении задач управления нелинейными системами. Такой подход предложен в работе [13] и расширен в работе [57]. Основная его идея состоит в том, чтобы в качестве аппроксимации первого порядка создать линейную математическую модель нелинейной динамической системы, а затем применить нейронную сеть для уменьшения расхождения между выходом модели и фактическим выходом системы. Используя линейную модель, можно определить закон оптимального управления для квадратичной функции затрат. Однако он не должен быть действительным законом управления, так как выведен на основе линеаризованной математической модели. С целью настройки управляющего входного сигнала, обеспечивающей минимизацию квадратичной функции затрат для реального объекта управления, вводится нейронная сеть. Соответствующий алгоритм рассматривается ниже.

4.7.1. Описание системы управления

Рассмотрим обобщенный объект управления, который описывается системой уравнений

где — скалярные функции, обозначающие соответственно вход и выход системы; -мерный вектор состояния; — параметры системы; А — обозначение нелинейной части системы. Эта составляющая необходима в качестве дополнительного члена, когда выполняется подстройка линейной модели в качестве модели объекта управления. Задача управления состоит в том, чтобы найти оптимальное решение, минимизирующее следующую функцию затрат

где у — положительная константа.