«Yangi O‘zbekistonda islohotlarni amalga oshirishda zamonaviy axborot-kommunikatsiya
texnologiyalaridan foydalanish» mavzusida Xalqaro ilmiy-amaliy konferentsiya
Andijon
27-29 oktabr 2021 yil
358
нестационарных моделей [3]. Однако особое место занимают задачи
управления линейными нестационарными системами с неизвестными
коэффициентами.
Среди методов управления в условиях неопределенности, как правило,
преобладают алгоритмы, обеспечивающие заданное поведение системы для
класса математических моделей определенной структуры. К таким подходам,
в частности, можно отнести схемы адаптивного и робастного управления,
позволяющие решать задачи стабилизации и слежения для нестационарных
объектов, в которых неопределенность согласована с управляющим входом
[1-3]. Также можно выделить работу, посвященную стабилизации
нестационарных моделей более общей структуры [4]. Однако класс
неопределенностей, рассматриваемых в [ ] ограничен случаем, когда матрица
неопределенности по норме меньше единицы.
В последнее время появилась серия публикаций [1-3] посвященных
разработке адаптивных регуляторов для линейных нестационарных систем.
Данные результаты были основаны на предположении, что параметры объекта
управления медленно изменяются и действуют на систему как внешнее
возмущение. Используя данные предположения, в [1, 2] были синтезированы
робастные и адаптивные схемы управления для линейных нестационарных
систем, обеспечивающие малую ошибку слежения выхода объекта управления
за командным сигналом.
Позднее анализ моделей изменения параметров и наличие некоторой
априорной информации об изменении параметров привели к разработке новых
алгоритмов адаптации, позволяющих управлять системами с быстрыми
изменениями параметров [1, 2]. Следует отметить, что данные алгоритмы не
смогли гарантировать хорошее качество переходных процессов и в общем
случае не могут быть расширены на нелинейные системы с переменными
параметрами. В [1] указанные проблемы были решены с использованием
итеративной процедуры синтеза закона управления. Однако эта процедура
отличается достаточной сложностью, а сам регулятор обладает высокой
размерностью.
В
докладе
приводятся
алгоритмы
адаптивного
управления
нестационарными системами в условиях неопределенности. В качестве
моделей использованы нестационарные дифференциальные уравнения,
наблюдатели и обобщенные уравнения в форме пространства состояния. Они
также охватывает случай скачкообразного изменения параметра. Принятое
допущение играет роль предела на величину и частоту импульсов [4]. При
решении задачи оценивания параметров рассмотрен также случай, когда
немоделируемые ошибки равны нуля. В случае нестационарных параметров
традиционные схемы оценивания не обязательно приводят к получению
ограниченных оценок [1, 2]. Когда немоделируемые ошибки являются
ненулевыми, то необходимо уменьшить коэффициент усиления блока оценки
параметров [3]. Это может быть обеспечено различными способами.
Do'stlaringiz bilan baham: |