Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Адаптивное управление - это метод управления, используемый контроллером, который должен адаптироваться к управляемой системе с изменяющимися или изначально неопределенными параметрами. Например, когда самолет летит, его масса будет медленно уменьшаться в результате расхода топлива; Необходим закон управления, который адаптируется к таким меняющимся условиям. Адаптивное управление отличается от робастного управления тем, что ему не нужна априорная информация о границах этих неопределенных или изменяющихся во времени параметров; Робастное управление гарантирует, что, если изменения находятся в заданных пределах, закон управления изменять не нужно, в то время как адаптивное управление связано с изменением самого закона управления.

Оценка параметров [ править ]

Основой адаптивного управления является оценка параметров , которая является частью идентификации системы . Общие методы оценки включают рекурсивный метод наименьших квадратов и градиентный спуск . Оба эти метода обеспечивают законы обновления, которые используются для изменения оценок в реальном времени (т. Е. Во время работы системы). Устойчивость по Ляпунову используется для вывода этих законов обновления и отображения критериев сходимости (обычно постоянное возбуждение; ослабление этого условия изучается в адаптивном управлении параллельного обучения). Проекция и нормализация обычно используются для повышения надежности алгоритмов оценки.

Классификация методов адаптивного управления [ править ]

В целом следует различать:

  1. Адаптивное управление с прогнозированием
  2. Адаптивное управление с обратной связью

а также между

  1. Прямые методы
  2. Косвенные методы
  3. Гибридные методы

Прямые методы - это методы, в которых оцениваемые параметры используются непосредственно в адаптивном контроллере. Напротив, косвенные методы - это те, в которых оценочные параметры используются для расчета требуемых параметров контроллера. [1] Гибридные методы полагаются как на оценку параметров, так и на прямую модификацию закона управления.

MRAC
MIAC

Существует несколько широких категорий адаптивного управления с обратной связью (классификация может быть разной):

  • Двойные адаптивные контроллеры - на основе теории двойного управления
    • Оптимальные двойные контроллеры - сложно спроектировать
    • Неоптимальные двойные контроллеры
  • Недвойственные адаптивные контроллеры
    • Адаптивное размещение стойки
    • Контроллеры, ищущие экстремум
    • Итеративный контроль обучения
    • Планирование усиления
    • Эталонные модели адаптивных контроллеров (MRAC) - включают эталонную модель, определяющую желаемую производительность с обратной связью.
      • MRAC оптимизации градиента - используйте локальное правило для настройки параметров, когда производительность отличается от эталонной. Пример: «Правило Массачусетского технологического института».
      • MRAC с оптимизацией стабильности
    • Адаптивные контроллеры идентификации модели (MIAC) - выполняют идентификацию системы во время работы системы.
      • Осторожные адаптивные контроллеры - используйте текущую SI для изменения закона управления с учетом неопределенности SI
      • Эквивалентные адаптивные контроллеры - принимайте текущую SI за истинную систему, не допускайте неопределенности
        • Непараметрические адаптивные контроллеры
        • Параметрические адаптивные контроллеры
          • Адаптивные контроллеры с явными параметрами
          • Контроллеры с неявными параметрами
    • Множественные модели - используйте большое количество моделей, которые распределены в области неопределенности и основаны на откликах завода и моделей. В каждый момент времени выбирается одна модель, наиболее близкая к заводу по некоторой метрике. [2]
Адаптивное управление с несколькими моделями

Также могут быть представлены некоторые специальные темы адаптивного управления:

  1. Адаптивное управление на основе идентификации процесса в дискретном времени
  2. Адаптивное управление на основе методики эталонного управления моделью [3]
  3. Адаптивное управление на основе моделей процессов с непрерывным временем
  4. Адаптивное управление многопараметрическими процессами [4]
  5. Адаптивное управление нелинейными процессами
  6. Адаптивное управление с одновременным обучением, которое ослабляет условие постоянного возбуждения для сходимости параметров для класса систем [5] [6]

В последнее время адаптивное управление было объединено с интеллектуальными методами, такими как нечеткие и нейронные сети, чтобы породить новые концепции, такие как нечеткое адаптивное управление.

Приложения [ править ]

При проектировании адаптивных систем управления необходимо особое внимание уделять вопросам сходимости и устойчивости . Устойчивость по Ляпунову обычно используется для вывода законов адаптации управления и показа.

  • Самонастройка последовательно фиксируемых линейных контроллеров на этапе внедрения для одной рабочей точки;
  • Самонастройка последовательно фиксируемых надежных контроллеров на этапе внедрения для всего диапазона рабочих точек;
  • Самонастройка фиксированных контроллеров по запросу, если поведение процесса изменяется из-за старения, дрейфа, износа и т.д .;
  • Адаптивное управление линейными регуляторами нелинейных или нестационарных процессов;
  • Адаптивное управление или самонастраивающееся управление нелинейными регуляторами нелинейных процессов;
  • Адаптивное управление или самонастраивающееся управление многопараметрическими контроллерами для многопараметрических процессов (системы MIMO);

Обычно эти методы адаптируют контроллеры как к статике, так и к динамике процесса. В особых случаях адаптация может быть ограничена только статическим поведением, что приводит к адаптивному управлению на основе характеристических кривых для установившихся состояний или к контролю экстремальных значений, оптимизируя установившееся состояние. Следовательно, есть несколько способов применения алгоритмов адаптивного управления.

Особенно успешным применением адаптивного управления было адаптивное управление полетом. [7] [8] Настоящая работа сосредоточена на обеспечении устойчивости эталонной схемы адаптивного управления модели с использованием аргументов Ляпунова. Было проведено несколько успешных демонстрационных летных испытаний, включая отказоустойчивое адаптивное управление. [9]

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Астр, Карл (2008). адаптивное управление . Дувр. С. 25–26.
  2. ^ Нарендра, Кумпати S .; Хань, Чжо (август 2011 г.). «Адаптивное управление с использованием совокупной информации, полученной из нескольких моделей». Международная федерация автоматического управления . 18 (1): 362–367. DOI : 10.3182 / 20110828-6-IT-1002.02237 .
  3. ^ Лаврецкий, Евгений; Мудрый, Кевин (2013). Надежное адаптивное управление . Springer London. стр.  317 -353.
  4. Перейти ↑ Tao, Gang (2014). «Многовариантное адаптивное управление: обзор». Automatica . 50 (11): 2737–2764. DOI : 10.1016 / j.automatica.2014.10.015 .
  5. ^ Чоудхари, Гириш; Джонсон, Эрик (2011). «Теория и проверка летных испытаний адаптивного контроллера с параллельным обучением». Журнал наведения, управления и динамики . 34 (2): 592–607. DOI : 10.2514 / 1.46866 .
  6. ^ Чоудхари, Гириш; Мюлегг, Максимилиан; Джонсон, Эрик (2014). «Экспоненциальный параметр и сходимость ошибок отслеживания гарантирует для адаптивных контроллеров без постоянства возбуждения». Международный журнал контроля . 87 (8): 1583–1603. DOI : 10.2514 / 1.46866 .
  7. ^ Лаврецкий, Евгений (2015). «Надежные и адаптивные методы управления летательными аппаратами». Справочник по беспилотным летательным аппаратам . С. 675–710. DOI : 10.1007 / 978-90-481-9707-1_50 . ISBN 978-90-481-9706-4.
  8. ^ Каннан, Суреш К .; Чоудхари, Гириш Винаяк; Джонсон, Эрик Н. (2015). «Адаптивное управление беспилотными летательными аппаратами: теория и летные испытания». Справочник по беспилотным летательным аппаратам . С. 613–673. DOI : 10.1007 / 978-90-481-9707-1_61 . ISBN 978-90-481-9706-4.
  9. ^ Чоудхари, Гириш; Джонсон, Эрик Н; Чандрамохан, Раджив; Кимбрелл, Скотт М; Кализа, Энтони (2013). «Наведение и управление самолетами при отказе исполнительных механизмов и серьезном повреждении конструкции». Журнал управления и динамики . 36 (4): 1093–1104. DOI : 10.2514 / 1.58028 .

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Эгардт Б. Устойчивость адаптивных регуляторов. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1979.
  • И. Д. Ландау, Адаптивное управление: эталонный подход к модели. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1979.
  • Иоанну П.А., Сан Дж. Робастное адаптивное управление. Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Прентис-Холл, 1996.
  • К. С. Нарендра и А. М. Аннасвами, Стабильные адаптивные системы. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл, 1989; Dover Publications, 2004 г.
  • С. Састри, М. Бодсон, Адаптивное управление: устойчивость, сходимость и надежность. Прентис Холл, 1989.
  • К. Дж. Астром, Б. Виттенмарк, Адаптивное управление. Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли, 1995.
  • Ландау И.Д., Лосано Р., М'Саад М. Адаптивное управление. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1998.
  • Г. Тао, Адаптивное управление и анализ. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 2003.
  • Иоанну П.А., Фидан Б. Учебное пособие по адаптивному управлению. СИАМ, 2006.
  • Г. К. Гудвин и К. С. Син, Прогнозирование и управление адаптивной фильтрацией. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл, 1984.
  • Крстич М., Канеллакопулос И., Кокотович П. В., Нелинейный и адаптивный дизайн управления. Wiley Interscience, 1995.
  • Иоанну П.А., Кокотович П.В. Адаптивные системы с редуцированными моделями. Springer Verlag, 1983.

Внешние ссылки [ править ]

  • Шанкар Састри и Марк Бодсон, Адаптивное управление: стабильность, сходимость и надежность, Прентис-Холл, 1989–1994 (книга)
  • К. Севчик: Учебное пособие по эталонному адаптивному управлению модели (Университет Дрекселя)
  • Учебник по модели параллельного обучения Справочник по адаптивному управлению Г. Чоудхари (слайды, соответствующие документы и код Matlab)