Предлагается обобщение процедуры динамического расширения и смешивания, которое в отличие от базовой процедуры, во-первых, гарантирует убывание ошибки идентификации неизвестных параметров при выполнении условия частичного конечного возбуждения регрессора, а во-вторых, при частичном неисчезающем возбуждении регрессора с рангом не менее единицы обеспечивает экспоненциальную сходимость к нулю ошибки слежения за регрессионной функцией.
Предлагается адаптивная система управления по вектору состояний классом линейных систем с кусочно-постоянными неизвестными параметрами. Решение 1) гарантирует глобальную экспоненциальную устойчивость замкнутой системы при конечном возбуждении регрессора после каждого изменения параметров; 2) не требует знания матрицы коэффициентов усиления и моментов времени изменения параметров системы. Полученные теоретические результаты подтверждены математическим моделированием.
Рассматривается проблема восстановления состояний для класса линейных систем с постоянными неизвестными параметрами и перепараметризацией при действии внешних возмущений, формируемых известным генератором с неизвестными начальными условиями. Предлагается расширенный адаптивный наблюдатель состояний, в отличие от существующих подходов позволяющий решать задачи оценивания состояний и возмущений для систем, не представленных в канонической наблюдаемой форме. Полученные теоретические результаты проиллюстрированы в рамках математического моделирования.
Предлагается адаптивная система управления по вектору состояний классом линейных систем в канонической управляемой форме с переменными неизвестными параметрами, описываемыми известными нестационарными генераторами с неизвестными начальными условиями. Решение гарантирует глобальную экспоненциальную устойчивость замкнутой системы при конечном возбуждении регрессора, а также не требует априорной информации о знаке коэффициента усиления. Полученные теоретические результаты проиллюстрированы в рамках математического моделирования.
Предлагается адаптивная система управления по вектору состояний классом нестационарных линейных систем. Задача адаптации сведена к задаче идентификации кусочно-постоянных приближений нестационарных параметров идеального сигнала управления. При выполнении условия неисчезающего возбуждения регрессора с достаточно малым периодом обеспечена экспоненциальная сходимость ошибки идентификации приближений и ошибки слежения за эталонной моделью к произвольно малой окрестности положения равновесия. Полученные теоретические результаты проиллюстрированы математическим моделированием.
Рассматривается задача компенсации по выходу ограниченных сиг нальных возмущений, действующих на минимально-фазовую линейную систему с неизвестными параметрами. Разработан адаптивный вспомога тельный контур, который не требует знания модели возмущения и позво ляет: a) разделить процессы оценивания параметрических и сигнальных возмущений, б) с любой заданной точностью оценить и скомпенсировать сигнальное возмущение при выполнении условий параметрической иден тифицируемости. Сепарация процессов оценивания двух возмущений раз личной природы достигнута с помощью дополнения метода вспомогатель ного контура А.М. Цыкунова законом идентификации неизвестных па раметров, построенном на базе метода инструментальных переменных и процедуры динамического расширения и смешивания регрессора (ДРСР). Полученная система компенсации сигнальных возмущений имеет опре деленный потенциал к использованию совместно с общепромышленны ми ПИ-, ПИД-регуляторами. Теоретические выводы, сделанные в работе, проиллюстрированы с помощью математического моделирования.
Индексирование
Scopus
Crossref
Higher Attestation Commission
At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation