Синтез и исследование динамических характеристик нейросетевой системы наведения и стабилизации вооружения легкобронированных машин при случайных возмущающих воздействиях

• Опубліковано в: : Електротехніка і електромеханіка
• Дата: 2008
• Автори: Кузнецов, Б.И., Василец, Т.Е., Варфоломеев, А.А.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Інститут технічних проблем магнетизму НАН України 2008
• Теми: Електричні машини та апарати
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/143101
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Синтез и исследование динамических характеристик нейросетевой системы наведения и стабилизации вооружения легкобронированных машин при случайных возмущающих воздействиях / Б.И. Кузнецов, Т.Е. Василец, А.А. Варфоломеев // Електротехніка і електромеханіка. — 2008. — № 5. — С. 20-23. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Выполнен синтез и проведены исследования динамических характеристик нейросетевой системы наведения и стабилизации вооружения легкобронированных машин при наличии внешних возмущающих воздействий. Разработана схема модели объекта управления с учётом внешних возмущающих воздействий, выполнен синтез нейрорегулятора и проведено моделирование системы. Показано, что предлагаемая нейросетевая система обладает одним из основных качеств систем - является нечувствительной к внешним возмущающим воздействиям. Виконаний синтез і проведені дослідження динамічних характеристик нейромережевої системи наведення і стабілізації озброєння легкоброньованих машин за наявності зовнішніх збурюючих дій. Розроблена схема моделі об'єкту управління з урахуванням зовнішніх збурюючих дій, виконаний синтез нейрорегулятора і проведено моделювання системи. Показано, що пропонована нейромережева система володіє однією з основних якостей систем - є нечутливою до зовнішніх збурюючих дій. Synthesis and investigation of dynamic characteristics of a neural-network-based guidance and stabilization system for light-armored vehicle armament under external stochastic disturbances are performed. The schematic of a control object model adjusted for external disturbances is developed, a neuro-controller synthesized, the system simulation made. The neuro-system introduced is shown to have one of the basic characteristics of such systems, namely, it is insensitive to external disturbances.