Параметрическая оптимизация ШИМ-регулятора с нейронной сетью с помощью улучшенного метода Нелдера-Мида

Игумнов Иннокентий Васильевич, Куцый Николай Николаевич

Иркутский национальный исследовательский технический университет

Целью данной статьи является устранение в алгоритме обучения нейронных сетей недостатков, к которым относятся неточное определение направление движения, медленное схождение к экстремуму и необходимость применения достаточно большого количества начальных симплексов. Предлагается внедрение в алгоритм обучения нейронных сетей дополнительного направления поиска, применительно к решению задачи параметрической оптимизации искусственных нейронных сетей (ИНС), содержащихся в звеньях с широтно-импульсной модуляцией (ШИМ) автоматических систем регулирования (АСР). Ввиду того, что ИНС используются в АСР, задачи обучения и параметрической оптимизации являются равнозначными и в конечном итоге сводятся к определению весовых коэффициентов ИНС. Для достижения означенной цели поставлены и решены задачи: 1) проанализированы существующие подходы, применяемые в методах прямого поиска для улучшения их характеристик; 2) проведены эксперименты по применению наиболее распространённых подходов, в контексте задачи параметрической оптимизации систем с ШИМ-регуляторами; 3) предложены рекомендации по их применению. Это позволяет разрешить проблемы скорости, количества начальных симплексов, возникающие при решении задачи параметрической оптимизации АСР с устройством, осуществляющим ШИМ с использованием ИНС, что обусловливает актуальность представленной статьи.

широтно-импульсная модуляция, параметрическая оптимизация, искусственная нейронная сеть, обучение нейронной сети, метод Нелдера-Мида, интегральный критерий, квазиградиент

Вернуться назад