Эталонная модель адаптивного управления

  • 29 сент. 2011 г.
  • 4433 Слова
Эталонная модель адаптивного управления с использованием одновременного исследования, оценки и наблюдения.

Аннотация-В последнее время использование линейных периодических регуляторов было предложено для решения проблем эталонных моделей адаптивного управления. В результате регулятор может обрабатывать быстрые изменения в параметрах, и он может обеспечить хороший переход со сколь угоднохорошего стационарного наблюдения с помощью управляющего сигнала, который остается незначительным. Однако, он также имеет некоторые особенности: I) предлагается, что регулятор с простыми данными достигает хорошей производительности при небольшом количестве экспериментов, в результате чего получим большой коэффициент усиления, и, соответственно, плохую переносимость помехи, II)используется быстро меняющейсясигнал управления, при котором может потребоваться быстрый датчик, и III)чем более близкие значения к оптимальным мы хотим получить, тем более сложный регулятор мы получим. В данной работе мы полностью изменили закон управления, тем самым значительно облегчив эти проблемы, новая модель обеспечивает лучшую переносимость помех, особенно когда знак коэффициента усиления частоты известен, используетболее сглаженный и малый контроль сигнала, имеющий фиксированную комплексность, не зависящую от желаемого уровня производительности и более приемлемую, в том, что исследование, оценка и наблюдение в настоящее время осуществляются параллельно, а не последовательно.
Основные термины - Адаптивное управление, эталонная модель адаптивного управления, периодическое наблюдение.

I ВВЕДЕНИЕ
Цель адаптивногоуправления - установка неизвестных или изменяющихся по времени параметров. Классический адаптивный регулятор состоит из линейной стационарной части с настраиваемыми параметрами и механизмом настройки, который регулирует установленные параметры; этот механизм настройки делает регулятор нелинейным. Одним из наиболее важных является то, что эталонная модель адаптивного управления (MRAC), в которойпредварительно разработанные эталонные модели используются для моделирования желаемой зависимости ввода-вывода, и целевая функция состоит в корректировке параметров ЛСЧ, таких, как установка асимптот для выхода модели. Хотя ранние работы над MRAC относятся к 1950-х годам [32], доказательство глобальной стабильности были проведены в конце 1970-х годов [2], [18], [24], [25] для непрерывных и дискретных повремени систем. В частности, в случае непрерывности по времени это оказалось достижимо, если I) установлена минимальная фаза, и II) установлена верхняя граница порядка, III) относительные степени установки, и IV), знак частоты высокого усиления известны. В работе [21] показано, что IV) не требуется, а в [27] показано, что II) может быть понижено до известной установленной верхней границы относительностепени; для высокого коэффициента усиления в [14] показано, что II) можно разделить, как хорошо, но за счет потенциально большого сигнала управления.
В начале 1980-х годов было показано, что многие из адаптивных регуляторов, разработанных на тот момент становятся неустойчивыми при нетиповой динамике или ограниченных возмущениях [26]. Этот недостаток привел к новому классу адаптивных регуляторов,известному как робастные адаптивные регуляторы, см., например, [5], [6], [7], [22], которые обеспечивают определенную степень устойчивости к нетиповой динамике и ограниченным возмущениям; это позволяет сказать, что эти регуляторы зачастую приводят к нулю надежность с точки зрения показателя [1]. Работа была проведена по отношению к изменяющимся по времени параметрам с приближенным измерением управляющегосигнала, при ограниченных параметрах изменения, являющихся медленным или известными (например, периодические), см., например, [8], [28] - [30]. В 1990-х годах исследования адаптивного управления сосредоточены на производительности и переходных процессах, с одним важным подходом, основанным на базовой логике, использующей умножение моделей и / или переключение,...
tracking img