Учебное пособие Харьков 014 удк
жүктеу/скачать 23,07 Mb. Pdf көрінісі
|
|
экстремума (наилучшего результата). Данный метод, копирует генетические законы природы, и получил название метода генетических алгоритмов. Сущность его заключается в следующем. Значение каждого весового коэффициента α ij и β j и коэффици- ентов сдвигов φ j кодируется в двоичном коде и совокупность их расположенных в строго определенном порядке образует так называемую хромосому, что схематично показано на рис. 7.29. Коли- чество ячеек, выделенных под каждый из коэффициентов, зависит от точности, с которой он должен быть задан. Например, если требуется обеспечить точность до сотых – выделяется 7 ячеек, тысячных – 10 и так далее. 11 α 12 α 21 α i ϕ n β Рис. 7.29. Хромосома нейронной сети Далее методом случайных чисел задается определенное число таких хромосом, каждая из которых определяет настройку нейро- контроллера. 251 На компьютере рассчитываются переходные процессы и дина- мические показатели рассматриваемой электромеханической систе- мы для каждого из наборов ij α , j β и i ϕ , соответствующих каждой из хромосом, после чего отбирается некоторое число сочетаний, обеспе- чивших лучшие значения динамических показателей, а часть «худших» хромосом отбрасывается. Далее методом случайных чисел отбираются хромосомные пары и производится их «скрещивание» по законам, которые имеют место в природе. Например, есть два отобранных родителя. Напри- мер, №3 и №7. Генератор стохастических чисел выбрасывает место пересечения хромосом, например, 6 (шестая ячейка). Если при скрещивании используется метод кроссовера (рис. 7.30), то это означает, что потомок будет иметь хромосому, в которой шесть первых ячеек будут иметь значение 1-го родителя, а остальные ячейки 2-го. Подобным образом создается первоначальное число новых «особей» – «родителей». Синтез новых хромосом предусмат- ривает не только кроссоверное скрещивание, но и мутации, двойные кроссоверы. Число последних видов скрещивания существенно меньше кроссовера, как это имеет место в природе. Рис. 7.30. Кроссовер в методе генетических алгоритмов С полученными значениями «хромосом» также производятся расчет переходного процесса, и вновь отбираются лучшие «особи» – то есть сочетания значений коэффициентов и сдвигов, обеспечива- ющие лучшие по сравнению с другими «особями» показатели качест- ва регулирования (перерегулирование, быстродействие, среднеквад- 252 ратичную ошибку). Процесс повторяется до тех пор, пока синте- зируется хромосома, обеспечивающая требуемое качество динами- ческих показателей. В данном методе, как и в природе, работает принцип: «От хоро- ших родителей обычно рождаются хорошие дети», хотя и требует большого количества расчетов. Например, при синтезе нейронной сети для электромеханической системы с нелинейной нагрузкой типа «пара трения» было перебрано 20 000 «хромосом». В 1995 году расчет на Pentium 3 занял 30 часов, после чего были получены значения, обеспечившие устранение фрикционных автоколебаний. Современные персональные компьютеры в состоянии решать анало- гичную задачу в пределах одного часа и быстрее. Нейронные сети, применяемые в качестве нелинейных регуля- торов электромеханических систем, реализуемые в нейроконтрол- лерах (НК), могут иметь различные, довольно сложные, структуры, определяемые большим числом параметров. Кроме весовых коэффи- циентов, к таким параметрам относятся число слоев, число нейронов в различных слоях искусственной нейронной сети, количество и величина задержек (сдвигов), поступающих на вход искусственной нейронной сети, вид активационной функции нейронов скрытого слоя и некоторые другие. Очевидно, что при различном сочетании вышеперечисленных параметров НК, у замкнутой электромеха- нической системы будут проявляться и различные динамические свойства. Для синтеза нейронной сети могут быть использованы пакеты в среде MATLAB 2013 (Neural Network Toolbox и Genetic Algoritms Toolbox). жүктеу/скачать 23,07 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|