Please use this identifier to cite or link to this item: http://elib.gsu.by/handle/123456789/7292
Title: Адаптивное управление технологическим циклом на основе моделей нейрорегуляторов
Authors: Смородин, В.С.
Прохоренко, В.А.
Клименко, А.В.
Keywords: искусственный интеллект
управление
цикл
нейронная сеть
control
artificial intelligence
cycle
neural network
Issue Date: 2019
Publisher: Гомельский государственный университет имени Ф.Скорины
Citation: Смородин, В.С. Адаптивное управление технологическим циклом на основе моделей нейрорегуляторов / В.С. Смородин, В.А. Прохоренко, А.В. Клименко // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. Сер.: Естественные науки. - 2019. - № 3 (114). - С. 121-127.
Abstract: Предложен метод построения модели нейроконтроллера для реализации управления при наличии внешних возмущений для нахождения оптимальной траектории на фазовой плоскости состояний системы для технологического цикла производственного процесса. Используется тип нейроконтроллера, основанный на рекуррентной архитектуре нейронной сети с длинными краткосрочными блоками памяти в качестве базы знаний о внешней среде, предыдущих состояниях контроллера и управляющих действиях. A method is proposed for constructing a neurocontroller model for implementing control in the presence of external disturbances to find the optimal trajectory on the phase plane of the system states for the technological cycle of the production process. A neurocontroller type is used, based on the recurrent neural network architecture with long short-term memory blocks as a knowledge base about the external environment, previous controller states and control actions.
URI: http://elib.gsu.by/handle/123456789/7292
ISSN: 1609-9672
Appears in Collections:Известия ГГУ им. Франциска Скорины. Естественные науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
23 Смородин,Прохоренко,Клименко (121-127).pdf354.23 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.