Гоменюк Сергей Михайлович

В работе рассматривается исполнительный уровень управления роботом-манипулятором типа «хобот», точнее говоря, рассматривается управление триподом, как секцией этого манипулятора. Работа включает в себя классическую непараметрическую идентификацию трипода. Выполнена также нейросетевая идентификация трипода на основе NNARX-модели, полученной средствами модуля NеuralNеtwоrkTооlbоx программного комплекса Matlab. Рассмотрены классические и нейросетевые неадаптивные системы управления триподом. В качестве классической САУ используется двухконтурная система на основе ПИД-регуляторов, в качестве нейросетевой САУ – одноконтурная система на основе инверсной модели объекта управления. кроме того, в работе рассмотрены адаптивные САУ, построенные также на основе классических и нейросетевых систем управления.        Во всех случаях нейросетевые компоненты систем автоматического управления реализованы с использованием модуля NеuralNеtwоrkTооlbоx.             Эффективность рассматриваемых моделей идентификации и систем автоматического управления исследуется с помощью модуля MatLab/Simulink.

Приводится обзор англоязычных публикаций, посвященных методам прогнозирования оптимальных доз инсулина для больных сахарным диабетом I типа. Рассматриваются математические модели динамики инсулина и глюкозы в теле человека, а также нейросетевые и комбинированные алгоритмы и системы прогнозирования оптимальных доз инсулина.