Алгоритмов адаптации

Одновременно создавались приборы с измерением какой-либо одной характеристики сигнала, простейшим алгоритмом обработки, минимумом режимов и органов управления. Простота, малая цена и надежность обеспечили им широкое применение в практике неразрушающего контроля. Примером является прибор МС-20Б, укомплектованный накладными и проходными преобразователями. Частота перемагничивания 50 Гц, полоса пропускания измерительного канала 1.. .50 кГц.

Одновременно создавались приборы с измерением какой-либо одной характеристики сигнала, простейшим алгоритмом обработки, минимумом режимов и органов управления. Простота, малая цена и надежность обеспечили им широкое применение в практике неразрушающего контроля. Примером является прибор МС-20Б, укомплектованный накладными и проходными преобразователями. Частота перемагничивания 50 Гц, полоса пропускания измерительного канала 1 ...50 кГц.

На рис. 2 приведена укрупненная структурная НПО. На этой .схеме непосредственно адаптивный управляющий алгоритм представлен тремя составными частями: алгоритмом обработки информации, выработки и реализации решения. Такое разделение управляющего алгоритма обусловлено характером решаемых в процессе управления задач.

Для подтверждения теоретических расчетов, выполняемых по предлагаемой методике, составлена табл. 14.3," которая является своего рода алгоритмом обработки статистических данных при

Наилучшим алгоритмом обработки результатов ТК фресок такого типа была признана трехмерная нормализация, описанная в п. 5.9. При анализе образца фрески в качестве маски была выбрана исходная термограмма при 10 с. Полученная после фильтрации максиграмма показана на рис. 9.14, г, где артефакты, обусловленные поверхностными шумами, существенно подавлены.

зированным алгоритмом обработки данных может быть использован в качестве теплового томографа.

плуатационных режимах при автоматическом управлении алгоритмом обработки информации.

управления алгоритмом обработки данных.

на его значение качества неконтролируемых поверхностей и прочих факторов. Пути реализации данного принципа могут быть различными: перемещение контролируемой поверхности относительно Fr; изменение направления Fr относительно поверхности; анализ взаимного положения Fr и поверхности при работе объекта в эксплуатационных режимах и автоматическое управление алгоритмом обработки информации.

При реализации алгоритмов дискретного зонально-селективного сканирования подшипник работает в эксплуатационных режимах, а информация о различных участках контролируемой поверхности формируется путем анализа взаимного расположения поверхности и нагрузки и автоматического управления алгоритмом обработки информации. При этом значение параметра К( для каждого участка поверхности определяется за несколько (No) циклов измерения в периоды времени нахождения этого участка в зоне контроля.

(детали) и Fr, необходимой для автоматического управления алгоритмом обработки данных.

16. Лавриненко Н. Н., Синииына Е. А., Лпврпнснко О. Н. Сравнительный анализ некоторых алгоритмов адаптации цифрового фильтра по быстродействию и точности /Воронеж, ун-т. -- Воронеж, 1985. •--- 25 с. --Jim, в ВИНИТИ, 11.06.85., № 4121-85. В ДЕП.

Наличие развитых средств очувствления и связанных с ними алгоритмов адаптации принципиально отличает адаптивные системы управления РТК от систем программного управления, описанных в предыдущей главе. Благодаря этим средствам и алгоритмам осуществляется автоматическое приспособление РТК к недетерминированным и изменяющимся условиям эксплуатации.

Задача адаптации заключается в синтезе алгоритмом адаптации с требуемыми свойствами. Решение этой задачи тесно связано с контролем качества управления. Введем функцию качества вида ф (т, t) = Ф [и (t), х (t), т], значения Ф которой могут быть измерены или вычислены в любой момент времени t. Это требование необходимо для реализуемости алгоритмов адаптации. Цель адаптации удобно задавать в форме неравенств, связывающих управления и, состояния х и оценки т. В качестве таких неравенств можно взять систему неравенств вида:

Большинство алгоритмов адаптации можно разбить на два класса:

Таким образом, решение задачи адаптации сводится к конструированию непрерывных иди дискретных алгоритмов адаптации

Радикальным средством компенсации параметрических возмущений и улучшения качества переходных процессов в условиях неопределенности является самонастройка параметров т закона управления с помощью алгоритмов адаптации. Цель самонастройки заключается в гашении параметрических возмущений со (t), поэтому критерием адаптивности может служить соотношение

Проблема синтеза алгоритмов адаптации тесно связана с проблемой контроля качества переходных процессов в ходе управления. Для формализации функции контроля введем критерий качества адаптации. К сожалению, указать универсальный критерий, охватывающий с единых позиций все практически интересные случаи, весьма затруднительно. Поэтому ограничимся примерами наиболее характерных критериев качества, хорошо приспособленных к задачам адаптивного программного управления РТК.

Процесс адаптации с критерием качества (3.28) сводится к поиску решения системы эстиматорных неравенств. Это соображение наводит на мысль о том, что в качестве алгоритмов адаптации можно использовать соответствующие модификации алгоритмов выпуклого программирования. Значительный интерес представляют также разного рода рекуррентные алгоритмы вида (3.15), обладающие свойством конечной сходимости [109, 132]. В конкретных задачах адаптивного управления с идентификацией удобны эстиматорные неравенства вида (3.26). Легко видеть, что эти неравенства также выпуклы и разрешимы с «запасом» б > О при т = и л = 0. Для их решения опять-таки применимы соответствующие модификации алгоритмов выпуклого программирования, которые выступают здесь как алгоритмы адаптивной идентификации неизвестных параметров.

ристик и внешних условий. Самонастройка закона управления (регулятора) осуществляется с помощью алгоритмов адаптации (адаптатора).

В теории адаптивных систем разработано большое число различных алгоритмов адаптации [83, 101, 107, 109, 132, 136, 142]. Среди них можно выделить довольно широкий класс непрерывных алгоритмов самонастройки. Отличительной чертой этого класса является то, что оценки т неизвестных параметров ? в законе управления (3.27) определяются здесь как решение некоторого дифференциального уравнения адаптации.

Важнейшим требованием, предъявляемым к дискретным алгоритмам адаптации, является конечность времени адаптации. Именно это свойство отличает описываемый класс алгоритмов от многих известных алгоритмов адаптации, для которых трудно и, как правило, невозможно указать необходимое время «обучения» [101]. Вследствие этого, как отмечается в работе [101], для таких алгоритмов адаптации «оценка момента времени, начиная с которого целевое неравенство будет выполнено, не может быть дана в общем случае». Что же касается рассматриваемого класса конечных алгоритмов, то для них удается оценить не только общее время адаптации, но и момент окончания переходных процессов. Эти оценки играют важную роль при автоматизированном проектировании и расчете параметров адаптивных систем программного управления РТК.