Cтраница 4
Беспоисковая адаптивная АСУ ТП с параллельной эталонной моделью замкнутого основного контура ( рис. 13.6) предназначена для решения задачи адаптивной стабилизации объекта управления. Различают два важных подкласса этой системы управления. Первый подкласс - адаптивные системы с эталонной моделью ( А СЭМ) и сигнальной адаптацией - реализует требование малости динамической ошибки слежения за выходом эталонной модели. Системы этого подкласса не обладают памятью по отношению к изменившимся значениям параметров объекта. Другой подкласс - АСЭМ с параметрической адаптацией - реализует требование независимости параметров передаточной функции замкнутого основного контура от переменных параметров объекта, по отношению к которым контур адаптации обладает свойством памяти. [46]
В этой главе формулируется проблема адаптации как способа управления объектом в обстановке неопределенности среды и самого объекта. Последняя неопределенность связана прежде всего со сложностью объекта, препятствующей получению адекватной его модели. Адаптация выступает в качестве средства управления объектом при отсутствии его точной модели. Далее показано, что адаптация эквивалентна поисковой оптимизации в обстановке помех, связанных с неопределенностью среды и объекта. Адаптация противопоставляется компенсации, для реализации которой необходимо иметь адекватную модель объекта. Как всякое управление, адаптацию удобно классифицировать по способам изменения объекта. Если изменяются его параметры, то это параметрическая адаптация, а при изменении структуры - структурная. [47]
Другой источник связан с потребностью решать различные задачи оптимизации. Обилие алгоритмов оптимизации обусловлено прежде всего тем, что каждый новый алгоритм предлагается для решения какой-то новой задачи, отличающейся от предыдущих. Совершенно ясно, что такая тенденция порочна и недолговечна, в силу чего и возникает необходимость в адаптации известного алгоритма поиска к новой задаче оптимизации. Пользователь часто применяет известные алгоритмы для решения своих задач, пытаясь как-то приспособить их к этим задачам. Успех здесь целиком зависит от того, насколько пользователь знает структуру своей оптимизационной задачи и понимает механизм работы поиска. Как правило, ничего хорошего из такой кустарной адаптации не получается. Это и заставляет создавать специальные процедуры адаптации алгоритмов оптимизации, благодаря которым алгоритмы могут эффективно действовать в изменяющихся условиях. Как уже говорилось, существуют два способа изменения алгоритма поиска - воздействие на его параметры и изменение его структуры. Параметрическая адаптация поиска не всегда может значительно повысить эффективность - поиска. Более того, есть алгоритмы - например, метод наискорейшего спуска или метод Гаусса-Зейделя, которые вообще не имеют параметров и поэтому не могут адаптироваться параметрически. Эти обстоятельства обусловливают переход к адаптации структуры алгоритма. [48]