Идентификация в условиях внешнего возмущения с использованием нейронных сетей

А.О. Ведякова

Abstract


В статье решается задача нахождения коэффициентов линейной математической модели судна с использованием нейросетевого подхода, при котором статическая нейронная сеть аппроксимирует правую часть уравнений динамики, основываясь на информации о векторе состояния нелинейной модели и его производной. Определение коэффициентов линейной модели судна производится путем линеаризации сформированной нейронной сети.

Full Text:

PDF (Russian)

References


Семенов А. Д. Идентификация объектов управления: Учебн. пособие // А.Д. Семенов [и др.]. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. – 211 с.

Сотникова М.В. Особенности идентификации параметров линейной модели бокового движения судна методом наименьших квадратов. – Гироскопия и навигация, 2011. – № 4. – c. 84-91.

Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

Хайкин С. Нейронные сети. – М.: «Вильямс», 2006. – 1104 с.

Козлов Д.В. Построение модели объекта с помощью радиально-базисных нейронных сетей // Д.В. Козлов [и др.]. – Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 2010. – № 1. – c. 165-170.

Степанов О.А. Нейросетевые алгоритмы в задаче нелинейного оценивания. Взаимосвязь с байесовским подходом. Материалы XI конференции молодых ученых Санкт-Петербург, ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2009, с. 39-65.

Веремей Е.И. Компьютерное моделирование систем управления движением морских подвижных объектов // Е.И. Веремей [и др.]. – СПб: НИИ Химии СПбГУ, 2002. – 370 с.

Ведякова А.О. Идентификация математической модели судна с использованием нейронной сети при учете внешних возмущений. Современные информационные технологии и ИТ-образование / Сборник избранных трудов VIII Международной научно-практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. – М., ИНТУИТ.РУ, 2013. – с. 698-705.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Abava  Кибербезопасность IT Congress 2024

ISSN: 2307-8162