Адаптивное нейросетевое управление нелинейными объектами c дефицитом каналов управления на примере двухколесного балансирующего робота

Для управления нелинейными объектами с целью компенсации несогласованного параметрического возмущения в условиях дефицита каналов управления предложен новый метод, основанный на беспоисковом адаптивном управлении с эталонной моделью. Регулятор в данном случае состоит из базовой LQ-части и адаптивного компенсатора, при определенных допущениях позволяющего уменьшить по норме указанное нелинейное возмущение. В силу своих универсальных аппроксимационных свойств, в качестве компенсатора выступает оперативно обучаемая многослойная нейронная сеть. Синтезированы законы настройки параметров нейронной сети компенсатора на основе второго метода Ляпунова и метода обратного распространения ошибки. Строго аналитически доказана асимптотическая сходимость к заданной области ошибки слежения нелинейным объектом с дефицитом каналов управления за эталонной моделью. Численные эксперименты по применению разработанной системы управления на математической модели балансирующего робота LEGO EV3 в системе Matlab/Simulink подтвердили полученные теоретические результаты.