Цель и задачи исследования

Проведенный обзор литературы по направлению исследования показал, что на данный момент для проектирования нейроконтроллеров биотехнических систем реабилитации нет общепризнанных схем включения нейроконтроллеров и алгоритмов настройки НС, на базе которых они построены, позволяющих осуществить многокритериальный синтез системы управления экзоскелетом, и, в частности, системы управления вертикализацией экзоскелета.

нализ существующих подходов к решению поставленных в работе задач показал, что раздельное использование таких мощных инструментариев синтеза НС и нейроконтроллеров, как ГА, не позволяет должным образом объединить теоретические положения математического моделирования сложных динамических объектов и экспериментальные данные для решения рассматриваемой задачи. С учетом сказанного для повышения качества управления сложной динамической системой возникает необходимость разработки гибридного генетического алгоритма, объединяющего достоинства генетических алгоритмов оптимизации структуры нейронных сетей и многокритериальной оптимизации.

Таким образом, целью работы является повышение качества управления вертикализацией экзоскелета посредством разработки моделей и алгоритмов синтеза оптимального управления на основе технологий нейронных сетей.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработка математических моделей управления экзоскелетом в режиме вертикализации.

2. Разработка структурных решений для нейросетевого управления экзоскелетом.

3. Разработка гибридных генетических алгоритмов настройки нейроконтроллеров для системы управления вертикализацией экзоскелета с однокритериальной и двухкритериальной оптимизацией.

4. Разработка методики формирования баз данных для обучения нейроконтроллеров управления вертикализацией экзоскелета.

5. Экспериментальное исследование показателей качества управления вертикализацией экзоскелета при использовании нейроконтроллеров с разработанной структурой и настроенных по разработанным гибридным генетическим алгоритмам.

2