Об'єктом дослідження являється проблема автоматичного управління динамічним об'єктом та розробка алгоритму за допомогою методу нейронних мереж, який задовольнить умовам поставленої задачі. Метою роботи є дослідження існуючих алгоритмів управління динамічним об'єктом, об'єднання принципів їх роботи, виявлення їх недоліків, та розробка власного алгоритму, котрий частково покриє данні недоліки. Також метою є розробка програмної системи, яка буде показувати роботу алгоритму в прикладному вигляді. У результаті роботи здійснено широкий огляд алгоритмів та методів управління динамічним об'єктом, проведено аналіз їх роботи, та створено власний алгоритм для покращення роботи при управлінні. Роботу алгоритму показано програмною системою у консольному режимі, що дозволяє навчати нейронну мережу та управляти динамічним нелінійним об'єктом. НЕЙРОННА МЕРЕЖА, НЕЙРОКОНТРОЛЛЕР, ПЕРЦЕПТРОН, НЕЙРОЕМУЛЯТОР Объектом исследования является проблема автоматического управления динамическим объектом и разработка алгоритма с помощью метода нейронных сетей, который удовлетворит условиям поставленной задачи. Целью работы является исследование существующих алгоритмов управления динамическим объектом, объединения принципов их работы, выявления их недостатков, и разработка собственного алгоритма, который частично покроет данные недостатки. Также целью является разработка программной системы, которая будет показывать работу алгоритма в прикладном виде. В результате работы осуществлен широкий обзор алгоритмов и методов управления динамическим объектом , проведен анализ их работы, и создан собственный алгоритм для улучшения работы при управлении. Работу алгоритма показано программной системой в консольном режиме, что позволяет обучать нейронную сеть и управлять динамическим нелинейным объектом. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, НЕЙРОКОНТРОЛЛЕР, ПЕРЦЕПТРОНА, НЕЙРОЭМУЛЯТОР The object of research is the problem of dynamic objects' automatic control and develop the algorithm which using the method of neural networks and will satisfy the conditions of the problem. The objective is to study existing algorithms for management of dynamic objects, combine the principles of their work, identify their weaknesses and develop own algorithm, which partially cover the data deficiencies. There goal is to develop a software system that will show the algorithm in the application form. A result of work is overview of algorithms and dynamic objects' management, analysis of their work, and created own algorithm to improve the management. The algorithm shown in the program system is in console mode, which allows you to train neural network and manage a dynamic non-linear objects. NEURAL NETWORKS, NEURAL CONTROLLER, PERCEPTRON, NEURAL EMULATOR
