Задача адаптивного управления

Схема задачи имеет вид (рис. 3.9).

Исходные данные для этой задачи такие же, как и в задаче идентификации – статистические описания помех w(t) и v(t), динамическое соотношение, описывающее измеритель (соотношение между x(t), v(t) и z(t)) и зафиксированные управляющий сигнал u(t) и измеренный выход z(t).

Необходимо определить такое управление u(t), и одновременно, такое динамическое соотношение, описывающее объект, для которого оценка выходного сигнала x(t) была бы как можно ближе к желаемой.

Данная задача является наиболее сложной из всех ранее рассмотренных. Связано это с тем, что необходимо не только отыскать такое управление u(t), чтобы выход объекта x(t) или измеренный его выход z(t) стремились к желаемым, но и соответствующим образом оценить сам объект, то есть найти динамическое соотношение, описывающее взаимосвязь между u(t), w(t) и x(t).

В рамках данной задачи рассматриваются три подзадачи: обучения, самообучения и адаптации.

В подзадаче обучения имеют место две системы – обучающая и обучаемая. Обучающая система формирует способ передачи информации, контролирует верность ее восприятия обучаемой системой и вводит корректирующее воздействие, направленное на достижения эффективного восприятия и переработки информации. В качестве примера можно сослаться на известный и понятный пример школьного либо вузовского образования.

Подзадача самообучения характерна тем, что обучаемая и обучающая системы представляют собой единое целое. Пример, когда самостоятельно изучают тот или иной вопрос, достаточно полно иллюстрирует самообучение. Вы сами определяете, по каким источникам, в какой последовательности и как изучать материал, сами контролируете его усвоение и сами вносите корректировки в процесс обучения.

Адаптация – это самообучение с возможностью изменения структуры самой системы – набора элементов и взаимосвязей между ними. В качестве примера приведем ящерицу, которая теряет свой хвост. Эта живая система после самооценки ситуации (самообучения) подключает ранее законсервированные элементы и связи в результате чего регенерируется утраченный орган и затем, по завершении этого действия, элементы и связи регенерации отключаются (адаптация).

В литературе, в частности, в работах Я.З. Цыпкина Вы найдете описания проблем построения и конкретные алгоритмы для систем с обучением, самообучением и адаптацией. Следует сказать, что сложность задачи обусловила ограниченность существующего набора методов и еще большую, практически близкую к нулю, ограниченность примеров систем с адаптацией.

Примеры же систем с обучением и самообучением имеются (см. работы Я.З. Цыпкина). Те из них, которые относятся к автоматизированным системам обработки информации и управления приводятся при чтении курсов «Информационные технологии», «Автоматизированные системы обработки информации и управления» и другие.

</div><div align="center">