Herald of Technological University Herald of Technological University ВЕСТНИК ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 3034-4689 62330 Управление, информатика и вычислительная техника Управление, информатика и вычислительная техника СИНТЕЗ ДИСКРЕТНОГО НЕЙРО-ПИД РЕГУЛЯТОРА СИНТЕЗ ДИСКРЕТНОГО НЕЙРО-ПИД РЕГУЛЯТОРА Бураков М В Бураков М В bmv@sknt.ru Кирпичников А П Кирпичников А П kirpichnikov@kstu.ru Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП) ru Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП) ru КНИТУ ru КНИТУ ru 01 08 2025 01 08 2025 17 1 286 288 20 04 2023 https://vestniktu.ru/en/nauka/article/62330/view

Рассматривается новый способ организации нелинейного ПИД–регулятора на базе искусственной нейронной сети (НС). НС используется для реализации формулы ПИД – регулятора, поиск параметров нелинейных активационных функций выполняется с помощью генетического алгоритма. Качество работы предлагаемого варианта сравнивается с классическим ПИД – регулятором в задаче управления динамическим объектом при моделировании в пакете MatLab Simulink.

This paper provides a new style of nonlinear PID controller that is based on artificial neural network (ANN). The ANN is used to realize PID formula and the genetic algorithm is used to search parameter of the nonlinear activation function. The performance of the proposed method is compared with the conventional PID methods for a dynamic plant using MATLAB/Simulink software package.

нейроуправление ПИД-регулятор генетический алгоритм neurocontrol PID controller genetic algorithm нейроуправление ПИД-регулятор генетический алгоритм neurocontrol PID controller genetic algorithm

K. J. Astrom, T. Hagglund, Advanced PID control. ISA The Instrumentation, System, and Automation Society // 2006. 460 p. K. J. Astrom, T. Hagglund, Advanced PID control. ISA The Instrumentation, System, and Automation Society // 2006. 460 p. Г. Олссон, Дж. Пьяни, Цифровые системы автоматизации и управления. СПб, 2001. 577 с. G. Olsson, Dzh. P'yani, Cifrovye sistemy avtomatizacii i upravleniya. SPb, 2001. 577 s. М.В. Бураков, А.С. Коновалов, Синтез нечетких логических регуляторов // Информационно-управляющие системы, 1, С. 14-19 (2011). M.V. Burakov, A.S. Konovalov, Sintez nechetkih logicheskih regulyatorov // Informacionno-upravlyayuschie sistemy, 1, S. 14-19 (2011). М.В. Бураков, Синтез нейронного регулятора // Изв. Академии наук. Теория и системы управления, 3, С.140-145 (1999). M.V. Burakov, Sintez neyronnogo regulyatora // Izv. Akademii nauk. Teoriya i sistemy upravleniya, 3, S.140-145 (1999). S. Omatu, M. Yoshioka, T. Fujinaka, Neuro-PID Control for Electric Vehicle // Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.15 No.7, 2011. pp. 846-852. S. Omatu, M. Yoshioka, T. Fujinaka, Neuro-PID Control for Electric Vehicle // Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.15 No.7, 2011. pp. 846-852. S. Zeng, H. Hu, L Xu, G Li, Nonlinear Adaptive PID Control for Greenhouse Environment Based on RBF Network // Sensors 2012, 12, pp. 5328-5348. S. Zeng, H. Hu, L Xu, G Li, Nonlinear Adaptive PID Control for Greenhouse Environment Based on RBF Network // Sensors 2012, 12, pp. 5328-5348. W. Lu, J Yang, X Liu, The PID Controller Based on the Artificial Neural Network and the Differential Evolution Algorithm // Journal of computers, vol. 7, 10, 2012, pp. 2368-2375. W. Lu, J Yang, X Liu, The PID Controller Based on the Artificial Neural Network and the Differential Evolution Algorithm // Journal of computers, vol. 7, 10, 2012, pp. 2368-2375. М.В. Бураков, Т.Г. Полякова, Нейронный супервизор для управления нелинейным объектом // Сб. докл. «Завалишинские чтения’12», СПб: ГУАП, С.23-27 (2010). M.V. Burakov, T.G. Polyakova, Neyronnyy supervizor dlya upravleniya nelineynym ob'ektom // Sb. dokl. «Zavalishinskie chteniya’12», SPb: GUAP, S.23-27 (2010). М.В. Бураков, Генетический алгоритм: теория и практика. СПб: ГУАП, 2008. 164 с. M.V. Burakov, Geneticheskiy algoritm: teoriya i praktika. SPb: GUAP, 2008. 164 s.