Классификация адаптивных САУ ТП

Основанием для такой классификации являются два режима обработки данных, свойственных АСУ ТП: обработка данных в реальном масштабе времени, которой соответствуют беспоисковые алгоритмы адаптации и адаптивной идентификации, и обработка данных в режиме разделения времени, которой соответствуют поисковые алгоритмы. Комбинированные адаптивные АСУ ТП объединяют оба режима обработки данных.

Поисковые оптимальные адаптивные АСУ ТП решают также задачу динамической оптимизации на основе поисковых процедур минимизации критерия качества управляемых динамических технологических объектов управления. В классе беспоисковых адаптивных АСУ ТП отдельный подкласс составляют адаптивные системы с эталонной моделью (АСЭМ) различных типов. Инвариантные АСЭМ реализуют принцип беспоискового адаптивного управления по возмущению.

В двухуровневой АСЭМ эталонная модель идентифицируется в реальном масштабе времени и используется для синтеза программного управления в «быстром» масштабе времени, которое затем в супервизорном режиме управляет реальным технологическим объектом. Важным и сравнительно новым в адаптивных АСУ ТП являются АСЭМ с наблюдателями состояния, в качестве которых используется фильтр КалманаБьюси.

Адаптация или адаптивная идентификация в фильтре осуществляется на основе настраиваемой модели объекта и методов беспоисковой адаптации. Инвариантные АСЭМ реализуют настройку параметров регулятора по разомкнутому циклу. В отличие от них беспоисковые АСИ осуществляют с помощью беспоисковых алгоритмов идентификации адаптацию контура управления по возмущению.

Беспоисковые адаптивные АСУ ТП на базе систем с переменной структурой относятся к классу адаптивных АСУ ТП, которые позволяют реализовать адаптивное логическое управление методами пассивной и активной адаптации. Беспоисковые оптимальные адаптивные АСУ ТП решают задачу динамической оптимизации методами беспоисковой адаптации. Они отличаются от аналогичных поисковых систем тем, что адаптация нестационарной системы управления осуществляется под оптимальную эталонную модель. При этом параметры указанной модели вычисляются с помощью поисковых процедур динамической оптимизации заранее, на этапе проектирования. Таким образом, в этих системах задача поиска оптимального управления заменяется более простой в вычислительном отношении задачей подстройки под оптимальную модель системы.