Cтраница 1
Адаптивная задача с функционалом Ляпунова. [1]
Ниже исследуются две адаптивные задачи синтеза систем ядерной кинетики в процессе нейтронного размножения, когда: 1) один из параметров системы кинетики испытывает неизвестный дрейф во времени и 2) детерминированное ограниченное возмущение, действующее на систему, также представляет собой неизвестную ( неизмеряемую) функцию времени. [2]
Рассматриваются два типа адаптивных задач нейтронной кинетики: с неизвестным параметрическим дрейфом во времени и с неизвестным равномерно ограниченным внешним возмущением. [3]
Здесь эта задача представлена как адаптивная задача управления для двух классов задач. Для задач класса 1 функции распределения известны, для задач класса 2-неизвестны. [4]
Следовательно, теорема двойственности для внешней адаптивной задачи формально ничем не отличается от теоремы 12.1 с той лишь разницей, что условие (12.12) в рассматриваемой задаче автоматически выполняется. [5]
Динамическое программирование дает универсальный метод решения детерминированных, стохастических и адаптивных задач. Такая универсальность динамического программирования представляется нам особенно ценной. [6]
Переходим к рассмотрению следующей важной задачи оптимальной адаптивной фильтрации - к внешней адаптивной задаче. С, t G [ to, ti ], но постоянная С р 0 также считается неизвестной. [7]
Структурная схема. [8] |
Данная схема отражает описанную выше концепцию алгоритмического конструирования адаптивных систем программного управления РТК. Поскольку гибкие алгоритмы программирования и адаптивные задачи управления РТК достаточно сложны, то для их реализации целесообразно применять современные быстродействующие ЭВМ и микропроцессоры. [9]
В современных условиях непрерывного роста интенсивности и плотности движения транспорта эта задача приобретает особую актуальность. Предельно достижимые точности при решении конкретных практических задач может дать только использование нелинейной фильтрации. Необходимость использования теории нелинейной фильтрации возникает и при решении адаптивных задач, суть которых заключается в оценивании вектора состояния при наличии неопределенностей в модели. Однако при решении практических задач не все перечисленные факторы могут присутствовать одновременно, достаточно наличие лишь одного из них. [10]
В § 12.1 исследуется задача оптимальной адаптивной фильтрации в условиях неизвестного параметрического дрейфа. Большое внимание уделяется обоснованию разного рода ограничений и выводу уравнений, определяющих оптимальный в среднеквадратическом смысле фильтр. Здесь же получены условия ( в виде соответствующей теоремы двойственности), при которых исходная адаптивная задача оптимальной фильтрации равносильна детерминированной задаче оптимального управления. [11]
Другой трудностью являлось то, что существующие методы не были пригодны для достижения долговременного запоминания. После разработки систем с малыми уровнями шумов и сложных фильтров шум, фон и помехи не составляют такой серьезной проблемы. Вычислительная машина является превосходным устройством для запоминания положения и для связывания отдельных данных и может решать ряд адаптивных задач за оператора. В результате этого за последние годы были спроектированы многие радиолокационные станции, для обслуживания которых нужен не оператор, а наблюдатель. [12]