Адаптивное управление — это метод управления, используемый контроллером, который должен адаптироваться к управляемой системе с изменяющимися или изначально неопределенными параметрами. [1] [2] Например, во время полета самолета его масса будет медленно уменьшаться в результате расхода топлива; необходим закон управления, который адаптируется к таким меняющимся условиям. Адаптивное управление отличается от надежного управления тем, что для него не требуется априорная информация о границах этих неопределенных или изменяющихся во времени параметров; робастное управление гарантирует, что если изменения находятся в заданных пределах, закон управления не требует изменения, тогда как адаптивное управление связано с изменением самого закона управления.
Оценка параметров
В основе адаптивного управления лежит оценка параметров , которая является частью идентификации системы . Общие методы оценки включают рекурсивный метод наименьших квадратов и градиентный спуск . Оба эти метода предоставляют законы обновления, которые используются для изменения оценок в реальном времени (т. е. во время работы системы). Устойчивость Ляпунова используется для вывода этих законов обновления и отображения критериев сходимости (обычно постоянное возбуждение; релаксация этого состояния 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 методы, в которых оцениваемые параметры являются теми, которые непосредственно используются в адаптивном контроллере. Напротив, косвенные методы — это те, в которых оцененные параметры используются для расчета требуемых параметров регулятора. [3] Гибридные методы основаны как на оценке параметров, так и на прямой модификации закона управления.
МРАКМИАК
Существует несколько широких категорий адаптивного управления с обратной связью (классификация может различаться):
Градиентная оптимизация MRAC — используйте локальное правило для настройки параметров, когда производительность отличается от эталонной. Пример: «Правило MIT».
MRAC с оптимизированной стабильностью
Адаптивные контроллеры идентификации модели (MIAC) — выполняют идентификацию системы во время работы системы.
Осторожные адаптивные контроллеры – используйте текущую SI для изменения закона управления, учитывая неопределенность SI.
Адаптивные контроллеры с эквивалентом уверенности – принимают текущую SI за настоящую систему, не допускают неопределенности.
Непараметрические адаптивные контроллеры
Параметрические адаптивные контроллеры
Адаптивные контроллеры с явными параметрами
Адаптивные контроллеры с неявными параметрами
Множественные модели . Используйте большое количество моделей, которые распределены в области неопределенности и основаны на реакциях предприятия и моделей. В каждый момент времени выбирается одна модель, наиболее близкая к заводу по некоторому показателю. [4]
Адаптивное управление с несколькими моделями
Также могут быть затронуты некоторые специальные темы адаптивного управления:
Адаптивное управление на основе дискретной идентификации процессов
Адаптивное управление на основе методики эталонного управления моделью [5]
Адаптивное управление на основе моделей непрерывных процессов
Адаптивное управление многопараметрическими процессами [6]
Адаптивное управление нелинейными процессами
Адаптивное управление с параллельным обучением, ослабляющее условие постоянного возбуждения для сходимости параметров для класса систем [7] [8]
В последнее время адаптивное управление было объединено с интеллектуальными методами, такими как нечеткое и нейронные сети, для создания новых концепций, таких как нечеткое адаптивное управление.
Приложения
При проектировании систем адаптивного управления особое внимание необходимо уделять вопросам конвергенции и устойчивости . Устойчивость по Ляпунову обычно используется для вывода законов адаптации управления и показа .
Самонастройка впоследствии устанавливаемых линейных регуляторов на этапе внедрения для одной рабочей точки;
Самонастройка впоследствии устанавливаемых робастных контроллеров на этапе внедрения для всего диапазона рабочих точек;
Самонастройка стационарных регуляторов по запросу, если поведение процесса меняется 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 нелинейных процессов;
Адаптивное управление или самонастраивающееся управление многопараметрическими регуляторами 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 управлению экстремальными значениями, оптимизируя установившееся состояние. Следовательно, 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 устойчивости эталонной модели адаптивной схемы управления с использованием аргументов Ляпунова. Было проведено несколько успешных 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 . Проверено 4 мая 2023 г.
^ Чэнъюй Цао, Лили Ма, Юнцзюнь Сюй (2012). «Теория и приложения адаптивного управления», Журнал науки и техники управления . 2012 (1): 1, 2. doi : 10.1155/2012/827353 .{{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Астром, Карл (2008). адаптивное управление . Дувр. стр. 25–26.
^ Нарендра, Кумпати С.; Хан, Чжо (август 2011 г.). «Адаптивное управление с использованием коллективной информации, полученной из нескольких моделей». Тома трудов МФБ . 18 (1): 362–367. дои : 10.3182/20110828-6-IT-1002.02237 .
^ Чоудхари, Гириш; Джонсон, Эрик (2011). «Теория и летные испытания адаптивного контроллера с параллельным обучением». Журнал управления, контроля и динамики . 34 (2): 592–607. Бибкод : 2011JGCD...34..592C. дои : 10.2514/1.46866.
^ Чоудхари, Гириш; Мюлегг, Максимилиан; Джонсон, Эрик (2014). «Гарантии сходимости экспоненциального параметра и ошибки слежения для адаптивных регуляторов без инерционности возбуждения». Международный журнал контроля . 87 (8): 1583–1603. Бибкод : 2011JGCD...34..592C. дои : 10.2514/1.46866.
^ Лаврецкий, Евгений (2015). «Надежные и адаптивные методы управления летательными аппаратами». Справочник по беспилотным летательным аппаратам . стр. 675–710. дои : 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 . стр. 613–673. дои : 10.1007/978-90-481-9707-1_61. ISBN978-90-481-9706-4.
^ Чоудхари, Гириш; Джонсон, Эрик Н; Чандрамохан, Раджив; Кимбрелл, Скотт М; Кализе, Энтони (2013). «Наведение и управление самолетами при отказах приводов и серьезных повреждениях конструкции». Журнал руководства, контроля и динамики . 36 (4): 1093–1104. Бибкод : 2013JGCD...36.1093C. дои : 10.2514/1.58028.
дальнейшее чтение
Эгардт Б. «Устойчивость адаптивных регуляторов». Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1979.