Адаптивное управление — это метод управления, используемый контроллером, который должен адаптироваться к управляемой системе с параметрами, которые изменяются или изначально неопределенны. [1] [2] Например, когда самолет летит, его масса будет медленно уменьшаться в результате расхода топлива; необходим закон управления, который адаптируется к таким изменяющимся условиям. Адаптивное управление отличается от надежного управления тем, что ему не нужна априорная информация о границах этих неопределенных или изменяющихся во времени параметров; надежное управление гарантирует, что если изменения находятся в заданных пределах, закон управления не нужно менять, в то время как адаптивное управление связано с изменением самого закона управления.
Оценка параметров
Основой адаптивного управления является оценка параметров , которая является ветвью системной идентификации . Распространенные методы оценки включают рекурсивные наименьшие квадраты и градиентный спуск . Оба эти метода предоставляют законы обновления, которые используются для изменения оценок в реальном времени (т. е. по мере работы системы). Устойчивость по Ляпунову используется для вывода этих законов обновления и показа критериев сходимости (обычно постоянное возбуждение; релаксация этого условия изучается в адаптивном управлении параллельным обучением). Проекция и нормализация обычно используются для повышения надежности алгоритмов оценки.
Классификация методов адаптивного управления
В целом следует различать:
Адаптивное управление с прямой связью
Адаптивное управление с обратной связью
а также между
Прямые методы
Косвенные методы
Гибридные методы
Прямые методы — это те, в которых оценочные параметры используются непосредственно в адаптивном контроллере. Напротив, косвенные методы — это те, в которых оценочные параметры используются для расчета требуемых параметров контроллера. [3] Гибридные методы опираются как на оценку параметров, так и на прямую модификацию закона управления.
Существует несколько основных категорий адаптивного управления с обратной связью (классификация может различаться):
Адаптивные контроллеры с эталонной моделью (MRAC) – включают эталонную модель , определяющую желаемую производительность замкнутого контура
MRAC градиентной оптимизации – используют локальное правило для корректировки параметров, когда производительность отличается от эталонной. Пример: «правило MIT».
MRAC с оптимизированной стабильностью
Адаптивные контроллеры идентификации модели (MIAC) – выполняют идентификацию системы во время ее работы.
Осторожные адаптивные контроллеры — используют текущий SI для изменения закона управления, допуская неопределенность SI
Адаптивные контроллеры, эквивалентные определенности – текущая система СИ принимается за истинную систему, неопределенность не предполагается
Непараметрические адаптивные контроллеры
Параметрические адаптивные контроллеры
Явные адаптивные контроллеры параметров
Адаптивные контроллеры с неявными параметрами
Несколько моделей – Используйте большое количество моделей, которые распределены в области неопределенности и основаны на ответах завода и моделей. В каждый момент времени выбирается одна модель, которая ближе всего к заводу по некоторой метрике. [4]
Также можно рассмотреть некоторые специальные темы по адаптивному управлению:
Адаптивное управление на основе идентификации дискретного во времени процесса
Адаптивное управление на основе метода управления эталонной моделью [5]
Адаптивное управление на основе моделей непрерывных процессов
Адаптивное управление многомерными процессами [6]
Адаптивное управление нелинейными процессами
Параллельное адаптивное управление обучением, которое ослабляет условие постоянного возбуждения для сходимости параметров для класса систем [7] [8]
В последнее время адаптивное управление было объединено с интеллектуальными методами, такими как нечеткие и нейронные сети, в результате чего появились новые концепции, такие как нечеткое адаптивное управление.
Приложения
При проектировании адаптивных систем управления необходимо особое внимание уделить вопросам сходимости и надежности . Устойчивость по Ляпунову обычно используется для вывода законов адаптации управления и показа .
Самонастройка последовательно фиксируемых линейных регуляторов на этапе внедрения для одной рабочей точки;
Самонастройка впоследствии закрепленных 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 для нелинейных или изменяющихся во времени процессов;
Адаптивное управление или самонастраивающееся управление нелинейными регуляторами для 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 стационарных состояний или к управлению экстремальными значениями, оптимизируя стационарное состояние. Таким образом, существует несколько способов применения алгоритмов адаптивного управления.
Особенно успешным применением адаптивного управления стало адаптивное управление полетом. [9] [10] Эта часть работы была сосредоточена на обеспечении стабильности эталонной модели адаптивной схемы управления с использованием аргументов Ляпунова. Было проведено несколько успешных демонстраций летных испытаний, включая отказоустойчивое адаптивное управление. [11]
^ Аннасвами, Анурадха М. (3 мая 2023 г.). «Адаптивное управление и пересечения с обучением с подкреплением». Ежегодный обзор управления, робототехники и автономных систем . 6 (1): 65–93. doi : 10.1146/annurev-control-062922-090153 . ISSN 2573-5144 . Получено 4 мая 2023 г.
^ Чэнъюй Цао, Лили Ма, Юньцзюнь Сюй (2012). «Теория адаптивного управления и ее применение». Журнал науки и техники управления . 2012 (1): 1, 2. doi : 10.1155/2012/827353 .{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Астром, Карл (2008). адаптивное управление . Довер. С. 25–26.
^ Нарендра, Кумпати С.; Хан, Чжуо (август 2011 г.). «Адаптивное управление с использованием коллективной информации, полученной из нескольких моделей». Труды IFAC, тома . 18 (1): 362–367. doi : 10.3182/20110828-6-IT-1002.02237 .
^ Лаврецкий, Евгений; Вайс, Кевин (2013). Надежное адаптивное управление . Springer London. С. 317–353. ISBN9781447143963.
^ Чоудхари, Гириш; Джонсон, Эрик (2011). «Теория и летная проверка адаптивного контроллера с параллельным обучением». Журнал руководства, управления и динамики . 34 (2): 592–607. Bibcode : 2011JGCD...34..592C. doi : 10.2514/1.46866.
^ Chowdhary, Girish; Muehlegg, Maximillian; Johnson, Eric (2014). «Экспоненциальные параметры и гарантии сходимости ошибок отслеживания для адаптивных контроллеров без постоянства возбуждения». International Journal of Control . 87 (8): 1583–1603. Bibcode : 2011JGCD...34..592C. doi : 10.2514/1.46866.
^ 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. ISBN978-90-481-9706-4.
^ 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. ISBN978-90-481-9706-4.
^ Чоудхари, Гириш; Джонсон, Эрик Н; Чандрамохан, Раджив; Кимбрелл, Скотт М; Калис, Энтони (2013). «Управление и контроль самолетов при отказах приводов и серьезных структурных повреждениях». Журнал «Управление, управление и динамика» . 36 (4): 1093–1104. Bibcode : 2013JGCD...36.1093C. doi : 10.2514/1.58028.
Дальнейшее чтение
Б. Эгардт, Устойчивость адаптивных регуляторов. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1979.
И. Д. Ландау, Адаптивное управление: подход с использованием эталонной модели. Нью-Йорк: Марсель Деккер, 1979.
PA Ioannou и J. Sun, Надежное адаптивное управление. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1996.
KS Narendra и AM Annaswamy, Stable Adaptive Systems. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Prentice Hall, 1989; Dover Publications, 2004.
С. Састри и М. Бодсон, Адаптивное управление: устойчивость, сходимость и надежность. Prentice Hall, 1989.
К. Дж. Астром и Б. Виттенмарк, Адаптивное управление. Рединг, Массачусетс: Addison-Wesley, 1995.
И. Д. Ландау, Р. Лозано и М. М'Саад, Адаптивное управление. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1998.
Г. Тао, Проектирование и анализ адаптивного управления. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience, 2003.
П. А. Иоанну и Б. Фидан, Учебное пособие по адаптивному управлению. SIAM, 2006.
GC Goodwin и KS Sin, Адаптивная фильтрация, прогнозирование и управление. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1984.
М. Крстич, И. Канеллакопулос и П. В. Кокотович, Нелинейное и адаптивное проектирование управления. Wiley Interscience, 1995.
П. А. Иоанну и П. В. Кокотович, Адаптивные системы с редуцированными моделями. Springer Verlag, 1983.
Аннасвами, Анурадха М.; Фрадков, Александр Л. (2021). «Историческая перспектива адаптивного управления и обучения». Annual Reviews in Control . 52 : 18–41. arXiv : 2108.11336 . doi : 10.1016/j.arcontrol.2021.10.014. S2CID 237290042.
Внешние ссылки
Шанкар Шастри и Марк Бодсон, Адаптивное управление: устойчивость, сходимость и надежность, Prentice-Hall, 1989-1994 (книга)
К. Севчик: Учебное пособие по адаптивному управлению на основе эталонной модели (Университет Дрекселя)
Учебное пособие по модели параллельного обучения с использованием адаптивного управления G. Chowdhary (слайды, соответствующие статьи и код Matlab)