350 rub
Journal Information-measuring and Control Systems №1 for 2011 г.
Article in number:
Adaptability of the control system with the identifier and reference model without measurement of the derivative of the vector of the condition
Authors:
А. М. Bronnikov, D. А. Zhuravlev, V. P. Khar-kov
Abstract:
In article conditions of the set accuracy of tracking reference model of a control system with the identifier for multicoherent non-stationary linear control systems with parametrical and external indignations are considered. Requirements on accuracy of tracking are formed in the form of restriction by a preset value of norm of an error on all time interval of work of system. The set accuracy of tracking reference model is provided at the simplified requirements to the identifier and does not communicate directly with accuracy of estimations of parameter. At calculation of estimations of parameters of system in algorithm of current identification instead of a derivative of a vector of a condition its low-frequency estionation is used. The given estimation is defined by processing of a signal of a vector of a condition of the filter of high frequencies. Influence of transfer function of the filter on dynamics of an error of tracking is analyzed. Conditions at which performance the norm of an error of tracking foes not exceed the setablished value are received. The received conditions impose certain restrictions on structure of object of management and reference model At their performance accuracy of tracking is defined by characteristics of the used filter and norm identifications are nonviscous. It is nonviscous identifications represents a difference between the right parts of model of object and its foreteller in algorithm of current identification. The given is nonviscous quickly converges to small size under conditions simple and executed in practice. The example from area of maintenance of the set characteristics of stability and controllability in longitudinal movement of the plane is resulted. Results of work can be used at synthesis of laws of management by non-stationary linear objects with parametrical uncertainty.
Pages: 52-61
References
  1. Александров А. Г. Методы построения систем автоматического управления. М.: Физматлит. 2008.
  2. Бунич А. Л., Бахтадзе Н. Н. Синтез и применение дискретных систем управления с идентификатором. М.: Наука. 2003.
  3. Перельман И. И. Анализ современных методов адаптивного управления с позиций приложения к автоматизации технологических процессов // Автоматика и телемеханика. 1991. № 7. С. 3 - 32.
  4. Андриевский Б. Р., Фрадков А. Л. Адаптивное управление летательным аппаратом с идентификацией на скользящих режимах // Управление большими системами. Вып. 26. С. 113 - 143.
  5. Chen, H. F., Recursive System Identification and Adaptive Control by Use of the Modified Least Squares Algorithm // SIAM J. Control & Optimization. 1984. V. 22. No. 5. P. 758 - 776.
  6. Chen, H. F., Guo, L., Convergence rate of least-squares identification and adaptive control of stochastic systems // Int. J. Contr. 1986. V. 44. P. 1459 - 1476.
  7. Leung, L., Zhiliang, Y., Recursive Identification and Adaptive Prediction in Linear Stochastic Systems // SIAM J. Control & Optimization. 1991. V. 29. No. 5. P. 1061-1090.
  8. Van den Hof, P. M. J., Schrama, R. J. P., IdentificationandControlClosed-loopIssues // Automatica. 1995. V. 31. No. 12.
    P. 1751-1770.
  9. Буков В. Н., Круглов С. П., Решетняк Е. П. Адаптируемость линейной динамической системы с идентификатором и эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. 1994. № 3. С. 99 - 107.
  10. Круглов С. П. Уточнение условий адаптируемости систем управления с идентификатором и эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. 2002. № 12. С. 78 - 91.
  11. Бронников А. М., Круглов С. П. Упрощенные условия адаптируемости системы управления с идентификатором и эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. 1998. № 7. С. 107 - 117.
  12. Буков В. Н. Вложение систем. Аналитический подход к анализу и синтезу матричных систем. Калуга: Изд-во науч. лит. Н. Ф. Бочкаревой. 2006.
  13. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Наука. 1991.
  14. Поляк Б. Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука. 2002.
  15. Буков В. Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. М.: Наука.