Метод - автоматический поиск
Cтраница 1
Метод автоматического поиска основан на правильном выборе критерия качества системы и таком изменении управляющих параметров, при котором быстро находится зона оптимума процесса. [1]
Метод автоматического поиска особенно важен для управляемых объектов со сложными, не поддающимися точному математическому описанию или изменяющимися в процессе эксплуатации характеристиками. [2]
 |
Процесс поиска экстремума функции в безынерционном объекте. [3] |
Метод автоматического поиска оптимума, который широко используется при создании экстремальных регуляторов, основан на методе последовательных проб и оценок. [4]
Группа методов автоматического поиска оптимума объединяет способы нахождения оптимального режима непосредственно на объекте с помощью автоматического оптимизатора. [5]
Различают несколько методов автоматического поиска экстремума оптимизируемой величины. [6]
 |
Определение экстремума функции Q медом градиента. [7] |
Еще одним методом автоматического поиска оптимума процесса является метод градиента. [8]
Существует большое число методов автоматического поиска, где рабочее движение одновременно играет роль пробного. Один из них - метод запоминания экстремума - был описан в § 1.4 при рассмотрении системы экстремального регулирования. По динамическим свойствам с методом запоминания экстремума сходен шаговый метод с дифференцированием выходного сигнала объекта и постоянной скоростью изменения управляющей переменной. [9]
Существует большое число методов автоматического поиска, где рабочее движение одновременно играет роль пробного. Один из них - метод запоминания экстремума - был описан в § 1.3 при рассмотрении системы экстремального регулирования. В этой системе недостающая информация о положений экстремума пополняется благодаря автоколебаниям, параметры которых ( амплитуда и частота) зависят от свойств объекта и регулятора. По динамическим свойствам с методом запоминания экстремума сходен шаговый метод с дифференцированием выходного сигнала объекта и постоянной скоростью изменения управляющей переменной. [10]
Самоорганизация может осуществляться методом автоматического поиска, при котором результаты могут оцениваться по принципу проб и ошибок. Такие системы приближаются к биологическим системам, в которых действуют механизмы гомеостазиса. [11]
В работе [81] был предложен метод автоматического поиска, который устраняет известные трудности, возникающие при наличии только что перечисленных особенностей в форме гиперповерхностей показателя оптимума. [12]
При применении простых экстремальных регуляторов задача решается методом непрерывного автоматического поиска экстремума регулируемой величины. Для этого в объект вводят принудительное возмущение, для чего регулирующий орган перемещают на определенную величину. Если параметр ф изменился в направлении экстремума, регулирующий орган снова перемещается в прежнем направлении. Если же ф удаляется от экстремума, направление перемещения регулирующего органа изменяется. Таким образом, процесс регулирования здесь имеет колебательную форму. Регулируемый параметр поддерживается у значения, равного величине экстремума, в то время как последний все время изменяется в соответствии с изменением условий работы. Скорость автоматического поиска экстремума должна быть больше скорости изменения возмущений, определяющих изменение условий работы. [13]
Решение указанных выше задач при использовании ААО сводится к нахождению экстремума некоторого функционала, являющегося целевой функцией оптимизации, методом автоматического поиска. [14]
При смешанном управлении, требуемая взаимосвязь между режимами первичного двигателя и трансмиссии может устанавливаться системой ДАУ или по заранее рассчитанной, заложенной в нее программе или методом автоматического поиска наименьших расходов горючего. [15]
Страницы: 1 2