НЕЙРОСЕТЕВАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА С ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Целью исследования является разработка новых методов и алгоритмов обработки измерительной информации на основе восстановления последовательности дискретных значений динамически искаженного входного сигнала первичного измерительного преобразователя по имеющейся последовательности дискретных значений выходного сигнала и значениям о параметров передаточной функции датчика с использованием нейросетевых технологий.
Последовательный подход к синтезу нейросетевой динамической измерительной системы заключается в формировании желаемого вида передаточной функции модели датчика и восстановлении дискретных значений входного сигнала скорректированной модели на основе некоторого количества последовательно соединенных идентичных нейросетевых измерительных систем первого порядка, аппроксимирующих инверсную передаточную функцию апериодического звена.
Формирование желаемого вида передаточной функции модели датчика осуществляется на основе преобразования измеренного выходного сигнала датчика с помощью корректирующего фильтра. Передаточная функция корректирующего фильтра представляет собой физически нереализуемую инвертированную передаточную функцию датчика со степенью числителя большей, чем степень знаменателя, дополненную до физически реализуемого оператора необходимым количеством идентичных апериодических звеньев, равным разности степеней знаменателя и числителя передаточной функции датчика.
Тогда указанная задача восстановления последовательности дискретных значений входного сигнала датчика сводится к аналогичной задаче восстановления, но при желаемом виде передаточной функции модели датчика. Поскольку желаемая передаточная функция модели датчика представляет собой последовательное соединение идентичных апериодических звеньев, то аппроксимацию инверсной по отношению к ней передаточной функции можно осуществить на основе аналогичной структуры нейросетевой измерительной системы, состоящей из последовательно соединенных идентичных нейросетевых измерительных систем первого порядка, аппроксимирующих инверсную передаточную функцию апериодического звена.
Нейросетевая динамическая измерительная система первого порядка представляет собой двухслойную нейронную сеть, состоящую из двух последовательно соединенных нейронов, охваченных рекуррентной обратной связью. При этом входной нейрон имеет нелинейную функцию активации (функцию гиперболического тангенса), а выходной - линейную функцию активации. Структура данной сети, относящейся к классу сигмоидных многослойных нейронных сетей, обладающих универсальными аппроксимирующими свойствами, отражает структуру обратной зависимости между выходом и входом апериодического звена в дискретной форме.
ПроцеДypa обучения нейросетевой измерительной системы первого порядка известна как процеДypa «инверсного обучения». При этом, в качестве выходной целевой последовательности может быть использована последовательность, составленная из дискретных значений переходной хаpaктеристики апериодического звена, а в качестве входной обучающей - последовательность, составленная из дискретных значений реакции апериодического звена на свою переходную хаpaктеристику.
Таким образом, структура нейросетевой динамической измерительной системы, аппроксимирующей инверсную передаточную функцию датчика произвольного порядка основывается на структуре нейросетевой измерительной системы первого порядка, аппроксимирующей инверсную передаточную функцию апериодического звена. При этом сохраняется минимальное число настраиваемых параметров, определяющих динамику нейросетевой измерительной системы. Следовательно, хаpaктеристики длительности и устойчивости процесса обучения, потенциально могут иметь более высокие значения при одинаковой погрешности восстановления, чем при использовании структуры нейросетевой измерительной системы, аппроксимирующей инверсную передаточную функцию датчика произвольного порядка, построенной на основе единой рекуррентной многослойной нейронной сети с большим, чем в описанной структуре, количеством настраиваемых параметров.
Статья в формате PDF
204 KB...
02 05 2026 12:34:25
Статья в формате PDF
118 KB...
01 05 2026 22:37:12
Научно-технический прогресс приносит новый блага цивилизации и ставит новые проблемы перед ней. Автомобильный трaнcпорт дал людям высокую степень мобильности и комфорта, за которые, однако, приходится расплачиваться ухудшением экологии. В статье изучена динамика роста численности автомобильного и грузового трaнcпорта в городе Сочи и тот ущерб, который трaнcпорт наносит экологии сочинского региона.
...
30 04 2026 4:19:41
Статья в формате PDF
118 KB...
29 04 2026 4:46:35
Цель статьи — выявление закономерностей влияния топографических и почвенных условий прирусловых территорий на прострaнcтвенную структуру видового состава трав и продуктивность пойменных лугов.
...
28 04 2026 7:50:12
Статья в формате PDF
101 KB...
26 04 2026 22:59:27
Статья в формате PDF
261 KB...
25 04 2026 7:32:59
Закономерности изменения различных физико-химических констант органических соединений (А) в гомологических рядах идентичны и могут быть описаны простейшим линейным рекуррентным соотношением А(n+1) = aA(n) + b, связывающим их значения с величинами соответствующих констант для предыдущих гомологов.
...
24 04 2026 14:56:44
Статья в формате PDF
253 KB...
23 04 2026 8:31:36
Статья в формате PDF
125 KB...
22 04 2026 8:49:14
Статья в формате PDF
111 KB...
21 04 2026 20:55:13
Статья в формате PDF
114 KB...
19 04 2026 21:20:25
18 04 2026 15:11:35
В статье отражен анализ работы котельного агрегата ТП-13/В, работающего на смеси природного и доменного газов, выявлены основные недостатки его работы. Также предложены мероприятия, позволяющие повысить эффективность котельного агрегата и решить некоторые проблемы, связанные с его работой. Рассмотрена целесообразность внесения предложенных изменений.
...
17 04 2026 16:49:50
Статья в формате PDF 111 KB...
16 04 2026 8:30:26
Статья в формате PDF
205 KB...
15 04 2026 8:24:35
Статья в формате PDF
307 KB...
14 04 2026 7:52:58
Статья в формате PDF
206 KB...
13 04 2026 18:41:51
Статья в формате PDF 120 KB...
12 04 2026 3:50:20
Статья в формате PDF
141 KB...
11 04 2026 9:28:55
Статья в формате PDF
141 KB...
10 04 2026 20:34:47
Статья в формате PDF
285 KB...
08 04 2026 7:22:13
Статья в формате PDF
107 KB...
06 04 2026 6:42:35
Статья в формате PDF 115 KB...
05 04 2026 4:29:56
Статья в формате PDF
108 KB...
04 04 2026 13:44:14
03 04 2026 10:30:42
Статья в формате PDF
138 KB...
02 04 2026 20:36:47
Статья в формате PDF
454 KB...
01 04 2026 20:22:39
Статья в формате PDF
124 KB...
31 03 2026 5:14:58
Статья в формате PDF
111 KB...
30 03 2026 12:36:32
Статья в формате PDF
107 KB...
29 03 2026 9:37:43
Статья в формате PDF
104 KB...
28 03 2026 11:16:39
27 03 2026 15:11:47
Статья в формате PDF
123 KB...
26 03 2026 19:12:32
Статья в формате PDF
106 KB...
25 03 2026 3:28:49
Статья в формате PDF
191 KB...
24 03 2026 14:46:11
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::