ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER

Abstract

При синтезе нейрорегулятора Model Reference Controller с помощью пакета прикладных программ Neural Network Toolbox системы MATLAB вначале формируется статическая сеть, а затем выполняет построение динамической сети с заданным числом задержек по входу и выходу модели и регулятора [1]. Элементам матриц весов и смещений первого и второго слоя динамической сети присваиваются соответствующие значения матриц весов и смещений первого и второго слоёв первоначально созданной статической сети, а элементам матриц весов и смещений третьего и четвёртого слоя динамической сети присваиваются соответствующие значения матриц весов и смещений первого и второго слоя сети, соответствующей нейросетевой модели объекта управления, полученной при выполнении идентификации.