овому положення і т.??.), Показують, що навчена нейронна мережа здатна підбирати коефіцієнти ПІД - регулятора так, що, підставляючи їх в програму руху мобільного робота, ми отримуємо результат близький до бажаного. Подальше удосконалення нейронної мережі дозволить інтегрувати її в пам'ять мобільного робота, що повністю або частково прибере необхідність участі людини в підборі коефіцієнтів ПІД - регулятора.
Дана робота може знайти своє застосування не тільки в регулюванні ПІД - регулятора в мобільному роботе, але так само і в інших областях, де застосовується ПІД - регулятор, тобто в областях, де присутня необхідність вирішення завдань автоматичного управління технічними об'єктами, змінитися тільки вектор вхідних і вихідних значень.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
Терехов В. А., Єфімов Д. В., Тюкін І.Ю. Нейро-мережеві системи управління: Учеб. Посібник для вузів.- М .: Вища. шк. 2002. - 183 с .: ил.
Мінський М., Пейперт С. Персептрони. М .: Світ, 1971 - 261 с.
Уоссермен Ф. нейрокомпьютерной техніка: Теорія і практика. Переклад на російську мову, Ю. А. Зуєв, В. А. Точений, 1992. - 102 c.
Хайкін, С. Нейронні мережі: повний курс, 2-е изд., испр.:Пер. з англ.- М.: ТОВ ??laquo; И.Д. Вільямс raquo ;, 2006. - 1 104 с.
Портал штучного інтелекту.- 2009. - Режим доступу: вільний. Тема з екрану: # justify gt; Шандаров Е.С. Програмування LEGO Mindstorms NXT на мові NXC.- Т .: ТМЦДО. 2012. - 44 с.
Денисенко В. ПІД - регулятори: принципи побудови та модифікації.- СТА №1. 2007. 78 - 88 с.
Васенков Д.В. Методи навчання штучних нейронних мереж. Комп'ютерні інструменти в освіті.- СПб .: Изд-во ЦПО Інформатизація освіти raquo ;, 2007, №1, С. 20-29.
Маслобоєв Ю.П. Введення в Neural Network Toolbox. [Електронний ресурс]. Matlab.Exponenta - 2001. - Режим доступу: вільний. Тема з екрану: # justify gt; ДОДАТОК А
Лістинг програми руху мобільного робота
task main () {offset=28; error=0; kp=6.3748; ki=0.0086; kd=15.1341; speed=100; left=0; right=0; Isum=0; Draz =0; u=0; (S1); (true) {light=SENSOR_1; (10, 5, light);=offset - light;=Isum * 8/10 + error;=error - Draz;=kp * error + ki * Isum + kd * Draz;=speed + u;=speed - u;=error; (left lt; 0) left=0; (left gt; 100) left=100; (right lt; 0) right= 0; (right gt; 100) right=100; (OUT_A, left); (OUT_B, right);
}
}
ДОДАТОК Б
Експериментальні дані
Таблиця Б.1 - Експериментальні дані
Час, сОсвещенность, %ВылетКпКиКдМощность34,56250100,0001107034,3425090,0002157034,87250120,0005207034,5625080,001207035,125050,00230709,425140,01307035,6425060,005407034,6125060,005207035,3725090,001307034,725090,001107034,6125090,0001107035,46250150,005107035,37250100,005257040280100,005256030,56280100,00011010031280100,000130100528150,005201004,128150,00052010030,82280150,00053010031,37280150,00024510031280100,00023010031,928080,00032010030,6280120,00012010030,65280110,00011510030,78280100,000052010031,41280100,000120904,5528170,000151510031280140,000151510032,09280100,00025010031,77280120,00024010031,59280130,00023510031,54280130,00013010031,95280140,00014010031,91280120,00014510031,46280120,000151510031,68280120,00012510033,12280300,00013010032,22280150,00013010032,15280100,00013310032,09280100,000121610031,5280110,0001313,510032,04280100,0001114,510032,04280110,000121410032,36280100,000111310032,21280110,00011510032,26280110,00011010032,36280100,00012510033,5728080,000082010032,09280120,00091810032,22280100,00061710032,5428090,00072010032,4280110,00031510032,49280110,00021410032,8528090,000151310032,76280120,000151610032,72280120,000152010032,99280130,000152010033,21280110,000152010033,12280160,0001520100
Таблиця Б.2 - Експериментальні дані перевірки працездатності нейронної мережі
tжелаемое, cВилет, true/falseКпКіКдtістін, сВилет, true/false290110.00011729.50280100.00011629.50260150.000120300250120.000219290240110.00122231022090.0012435020080.00013012118070.00051820116070.0012216114060.01519131101100.011560061130.005205004170.05206.512150.013091
ДОДАТОК В
Лістинг нейронної мережі
% Solve an Input-Output Fitting problem with a Neural Network
% Script generated by NFTOOL
% Created Fri Sep 12 00:48:42 NOVST 2014
%
% This script assumes these variables are defined:
%
% Vifodn...
