Cтраница 3
В адаптивных системах управления ПР второго и третьего поколений важную роль выполняют сенсорные устройства - аналоги органов чувств человека. [31]
Следовательно, адаптивная система управления устойчива по Ляпунову. [32]
В перспективе совершенные адаптивные системы управления смогут обладать элементами искусственного интеллекта, под которым в технике обычно понимают способность управляющей системы решать интеллектуальные задачи путем запоминания и целенаправленного преобразования информации в процессе обучения на опыте и адаптации к изменяющимся условиям существования. [33]
Как функционирует гибридная адаптивная система управления. [34]
В перспективе совершенные адаптивные системы управления смогут обладать элементами искусственного интеллекта, под которым в технике обычно понимают способность управляющей системы решать интеллектуальные задачи путем запоминания и целенаправленного преобразования информации в процессе обучения на опыте и адаптации к изменяющимся условиям существования. [35]
При синтезе адаптивной системы управления по-прежнему важным остается вопрос об устойчивости замкнутой системы. [36]
Задачу синтеза адаптивной системы управления с ЭМ содержательно можно сформулировать следующим образом. Заданы уравнения объекта и эталонной модели. Требуется синтезировать алгоритм адаптивного управления, т.е. алгоритм управления ( основного контура) и алгоритм адаптации, при которых система глобально устойчива и ошибка слежения - разность между выходными сигналами основного контура и эталонной модели - сходится к нулю при стремлении времени к бесконечности. [37]
При синтезе адаптивных систем управления с идентификатором алгоритм управления основного контура строится так же, как и в случае, когда параметры объекта известны. [38]
Главное отличие адаптивных систем управления от систем с фиксированными параметрами и структурой состоит в том, что они могут приспосабливаться ( подстраиваться) к изменяющимся характеристикам объектов и протекающих в них процессов. [39]
В области адаптивных систем управления основное внимание уделяется методам текущей идентификации в реальном времени. Кроме того, при синтезе регуляторов главным образом используются параметрические модели объектов и возмущений. Такие модели характеризуются конечным числом параметров. Для них разработаны эффективные алгоритмы расчета, требующие относительно небольших затрат вычислительных ресурсов. Эти алгоритмы могут применяться при проектировании систем управления объектами различных типов. [40]
Дальнейшее развитие адаптивных систем управления связано, по-видимому, с использованием программных методов и цифровых средств, реализованных на базе микропроцессоров. На этом пути открывается возможность значительного повышения качества управления. [41]
Другой разновидностью адаптивных систем управления являются адаптивные системы управления режимами резания, которые автоматизируют технологическую наладку станка. [42]
При создании адаптивных систем управления для нелинейных стохастических динамических объектов, особенно для технологических процессов, главным является решение задачи идентификации. Основные трудности при решении задачи идентификации нелинейных объектов обусловлены сложностью структуры объекта и неполнотой математического описания и информации об объекте. Объект управления приходится аппроксимировать цепочкой элементарных звеньев известной структуры, а построение модели сводится к оценке характеристик этих звеньев по данным нормальной работы объекта. Примером такой аппроксимации является представление объекта в классе моделей Гаммерштейна, т.е. последовательным соединением нелинейных статических и линейных динамических звеньев. В данной работе для аппроксимации нелинейного статического звена применяются оценки условного математического ожидании выхода объекта по каждому входу и оценки регрессии каждого входа. [43]
Характерной чертой адаптивных систем управления является то, что недостаток априорной информации и неконтролируемый дрейф параметров компенсируется в них надлежащей обработкой сенсорной информации, поступающей от информационной системы РТК. Для обработки этой информации служат алгоритмы адаптации, осуществляющие самонастройку параметров закона управления, а также коррекцию ПД. [44]
При создании адаптивных систем управления ТП виноделия с нестационарными параметрами виноматериалов, с использованием прогнозирующей модели объекта управления, необходимо иметь в виду следующие особенности. Априори ТП является устойчивым, что объясняется самой природой реального производственного процесса. Поэтому для обеспечения устойчивости всей системы ( объект, модель, регулятор) необходимо контролировать устойчивость прогнозирующей модели на каждом шаге идентификации. [45]