5.4.3. ПИД-нейроконтроллер с самонастройкой

На рис. 5.4.3 приведена структурная схема системы управления электромобилем на базе ПИД-нейроконтроллера с самонастройкой. Такой тип нейроконтроллера является практически целесообразным, так как ПИД-контроллеры широко распространены. Передаточная функция ПИД-контроллера задается выражением

Здесь — коэффициент пропорциональности, — время интегрирования, — время дифференцирования. В системе с дискретным временем возможна следующая аппроксимация управляющего входного воздействия:

где — управляющее входное воздействие, — ошибка выхода, и пропорциональный, интегральный и дифференциальный коэффициенты соответственно, Т — интервал дискретизации.

Нейронная сеть корректирует коэффициенты ПИД-контроллера, которые представляют собой три выходных координаты сети, таким образом, чтобы минимизировать функцию затрат

где

Рис. 5.4.3. Структурная схема системы управления электромобилем на базе ПИД-нейроконтроллера с самонастройкой

Веса связей нейронной сети задаются выражениями

где — скорость обучения, а — мгновенная скорость, — степень ускорения [6]. Производная вычисляется следующим образом:

где Следует отметить, что — это выходной вектор нейронной сети, а градиент по весам задается выражением

Из уравнения (5.4.2) получим

где

Составляющие выражения (5.4.11.) определяются по методу обратного распространения, а производная вычисляется следующим образом:

Для повышения точности, при оценке якобиана объекта управления используется дополнительная нейронная сеть (обозначенная на схеме как NNM).