Издательство
Каталог
Авторам
Рекламодателям
КонтактыВНИМАНИЕ!
Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.
ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»
- КНИГИ Прайс-лист
- ЖУРНАЛЫ Прайс-лист
Книги и журналы, просмотренные ранее
Статьи автора
К последнему номеру журналаВсе статьи автора в журнале: Севинов Ж.У.
- Регуляризованные алгоритмы формирования управляющих воздействий в локально-оптимальных адаптивных системах управления динамическими объектамиRegularized algorithms for the control actions formation in the local optimal adaptive control systems for dynamic objectsАвторы статьиAuthorsИгамбердиев Х.З.Igamberdiev Kh.Z.Севинов Ж.У.Sevinov Zh.U.
Регуляризованные алгоритмы формирования управляющих воздействий в локально-оптимальных адаптивных системах управления динамическими объектами
Приведены регуляризованные алгоритмы формирования управляющих воздействий в локально-оптимальных адаптивных системах управления динамическими объектами. В связи с тем, что исходные уравнения для оценивания параметров объекта и управляющего устройства, как правило, являются плохо обусловленными, возникает необходимость применения регулярных методов. Приведены устойчивые алгоритмы отыскания решений на основе регулярных неортогональных факторизаций и псевдообращений квадратных матриц, которые способствуют повышению точности формирования управляющих воздействий.
Ключевые слова
замкнутая система управления; локально-оптимальная адаптивная система управления; управляющее воздействие; регуляризованные алгоритмы
Regularized algorithms for the control actions formation in the local optimal adaptive control systems for dynamic objects
Regularized algorithms for control actions formation in locally optimal adaptive control systems for dynamic objects are adduced. The necessity to use regular methods arises in connection with the fact that the initial equations for estimating the parameters of the object and the control device, as a rule, are ill conditioned. The stable algorithms for finding the desired solutions based on regular non-orthogonal factorizations and pseudo-inversions of square matrices that enhance the formation accuracy of control actions are adduced.
Keywords
closed control system; local optimal adaptive control system; control action; regularized algorithms
- Алгоритмы адаптивной идентификации динамических систем на основе принципа регулярностиThe adaptive identification algorithms of dynamical systems based on the principle of regularityАвторы статьиAuthorsИгамбердиев Х.З.Igamberdiev Kh.Z.Севинов Ж.У.Sevinov Zh.U.sevinovjasur@gmail.comsevinovjasur@gmail.com
Алгоритмы адаптивной идентификации динамических систем на основе принципа регулярности
УДК 62-503.5
DOI: 10.36652/0869-4931-2020-74-5-219-224
Рассмотрены вопросы синтеза адаптивных алгоритмов идентификации динамических систем на основе принципа регулярности. Получены оценки погрешности задания исходных данных для различных модельных структур, позволяющие, не производя непосредственного решения оценивать сверху погрешность искомого решения и выбирать оптимальное значение параметра регуляризации. На основе методов решения некорректно поставленных задач получены регулярные рекуррентноитерационные вычислительные схемы решения задачи параметрической идентификации.
Ключевые слова
объект управления; система управления; параметрическая идентификация; динамическая фильтрация; регуляризация; параметр регуляризации
The adaptive identification algorithms of dynamical systems based on the principle of regularity
The questions of the adaptive algorithms synthesis for identifying dynamic systems based on the principle of regularity are considered. Estimates of the error in setting the initial data for various model structures, which allow, without making a direct decision, to estimate the error of the desired solution from above and choose the optimal value of the regularization parameter, are obtained. Based on methods for solving incorrectly posed problems, regular recurrent iterative computational schemes for solving the parametric identification problem are obtained.
Keywords
control object; control system; parametric identification; dynamic filtering; regularization; regularization parameter
