Адаптивное управление — совокупность методов теории управления, позволяющих синтезировать системы управления, которые имеют возможность изменять параметры регулятора или структуру регулятора в зависимости от изменения параметров объекта управления или внешних возмущений, действующих на объект управления. Подобные системы управления называются адаптивными. Адаптивное управление широко используется во многих приложениях теории управления.
История[]
Классификация адаптивных систем[]
По характеру изменений в управляющем устройстве адаптивные системы делят на две большие группы:
- самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора) и
- самоорганизующиеся (изменяется структура самого регулятора).
По способу изучения объекта системы делятся на
- поисковые и
- беспоисковые.
В первой группе особенно известны экстремальные системы, целью управления которых является поддержание системы в точке экстремума статических характеристик объекта. В таких системах для определения управляющих воздействий, обеспечивающих движение к экстремуму, к управляющему сигналу добавляется поисковый сигнал. Беспоисковые адаптивные системы управления по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на
- системы с эталонной моделью (ЭМ)
- системы с идентификатором, в литературе иногда называют, как системы с настраиваемой моделью (НМ).
Адаптивные системы с ЭМ содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым качеством. Адаптивные системы с идентификатором делятся по способу управления на
- прямой
- косвенный(непрямой).
При косвенном адаптивном управлении сначала делается оценка параметров объекта, после чего на основании полученных оценок определяются требуемые значения параметров регулятора и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении благодаря учёту взаимосвязи параметров объекта и регулятора производится непосредственная оценка и подстройка параметров регулятора, чем исключается этап идентификации параметров объекта. По способу достижения эффекта самонастройки системы с моделью делятся на
- системы с сигнальной (пассивной)
- системы с параметрической (активной) адаптацией.
В системах с сигнальной адаптацией эффект самонастройки достигается без изменения параметров управляющего устройства с помощью компенсирующих сигналов. Системы, сочетающие в себе оба вида адаптации называют
- комбинированными.
Применение[]
Применяется для управления нелинейной системой, и или системой с переменными параметрами. к примерам таких систем относят, например, асинхронные машины, транспортные средства на магнитной подушке, магнитные подшипники и т.п. среди механических систем можно назвать инверсный маятник, подъемно транспортные машины, роботы, шагающие машины, подводные аппараты, самолеты, ракеты многие виды управляемого высокоточного оружия и т.п.
См. также[]
Литература[]
- Ефимов Д. В., Робастное и адаптивное управление нелинейными колебаниями. — СПб.: Наука, 2005. — 314с. ISBN 5-02-025093
- Евланов Л. Г., Самонастраивающаяся система с поиском градиента методом вспомогательного оператора. Изв. АН СССР, ОТН, «Техническая кибернетика», 1963, № 1.
- Тюкин И. Ю., Терехов В. А., Адаптация в нелинейных динамических системах, (Серия: Синергетика: от прошлого к будущему), Санкт-Петербург: ЛКИ, 2008. - 384 с. ISBN 978-5-382-00487-7
- K. J. Astrom and B. Wittenmark, Adaptive Control, Addison-Wesley, 1989, 2d ed. 1994.
- Юревич Е. И. Теория автоматического управления. - СПб.: БXВ-Петербург, 2007. - 560с.
Ссылки[]
- Задача адаптации. Virtual Laboratory Wiki. Проверено 17 мая 2009.
- Dumont, Huzmezan: Concepts, methods and techniques in adaptive control (2002)(англ.)
Искусственный интеллект |
||
---|---|---|
Направления | Агентный подход • Адаптивное управление • Генетические алгоритмы • Инженерия знаний • Машинное обучение • Нейронные сети • Нечёткая логика • Обработка естественного языка • Распознавание образов • Эволюционные алгоритмы • Экспертные системы | Файл:Nuvola apps Talk.PNG |
Применение | Голосовое управление • Задача классификации • Классификация документов • Кластеризация документов • Кластерный анализ • Локальный поиск (оптимизация) • Машинный перевод • Оптическое распознавание символов • Распознавание речи • Распознавание рукописного ввода | |
Исследователи ИИ | Винер, Норберт • Алан Тьюринг • Глушков, Виктор Михайлович • Осипов, Геннадий С. • Попов Д. Э. • Поспелов, Дмитрий Александрович • Гаазе-Рапопорт, Модест Георгиевич • Гаврилова, Татьяна Альбертовна • Хорошевский, Владимир Фёдорович • Поспелов, Гермоген Сергеевич • Марвин Мински • Маккарти, Джон • Розенблатт, Фрэнк • Бэббидж, Чарльз • Ньюэлл, Аллен • Саймон, Герберт Александер • Хомский, Аврам Ноам • Паперт, Сеймур • Шеннон, Клод • Вейценбаум, Джозеф • Винстон, Патрик (Patrick Winston) | |
Философия ИИ | Тест Тьюринга • Китайская комната | |
Все статьиШаблон:Портал ИИ |
Формула | Это незавершённая статья по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. |