Введение
1. Традиционные постановки и методы решения задач адаптивного управления 19
1.1. Особенности задач управления в системах связи и навигации 19
1.1.1. Адаптивные системы демодуляции многопозиционных сигналов, принятых в условиях априорной неопределенности 19
1.1.2. Системы управления антеннами, установленными на подвижных носителях 23
1.1.3. Анализ алгоритмов обучения нейронных сетей, используемых в сетях передачи и обработки информации 34
1.2. Автоматизированные системы контроля и управления вязкостью расплава полимеров и нефтепродуктов в процессе их производства 37
1.3. Принцип достоверной эквивалентности в задачах адаптивного управления 43
1.4. Адаптивное управление в условиях априорной неопределенности 46
1.4.1. Синтез наблюдателей переменных состояния объекта управления 47
1.4.2. Синтез формирователя управляющих воздействий при стохастическом описании неопределенностей 50
1.4.3. Регуляторы с оптимизируемыми параметрами 53
1.4.4 Адаптивное управление при минимаксном описании неопределенностей 60
1.5. Выводы и постановка задач дальнейших исследований 62
2. Регуляризованная модель системы управления 66
2.1. Априорная модель системы управления 66
2.2. Регуляризованная модель множества допустимых возмущающих воздействий 69
2.3. Регуляризованная модель допустимых управляющих воздействий 72
2.4. Регуляризованная модель ограничений на переменные состояния и фазовые траектории 74
2.5. Выводы 76
3. Синтез систем обучения модели объектов управления 78
3.1. Регуляризованная постановка задачи синтеза системы обучения модели объекта управления 78
3.2. Система обучения модели объекта управления с непрерывными возмущающими воздействиями 80
3.3. Анализ эффективности системы обучения модели объекта управления 84
3.4. Система обучения модели объекта управления с кусочно-непрерывными возмущающими воздействиями 89
3.5. Система обучения нейронных сетей с ПИД-регулятором обучающих воздействий 96
3.5.1. Математическая модель нейронной сети в пространстве состояний 97
3.5.2. Алгоритм обучения нейронной сети в контуре управления 102
3.5.3. Оценка эффективности алгоритмов обучения нейросетей 104
3.6. Выводы 108
4. Синтез адаптивных регуляторов управляющих воздействий 111
4.1. Регуляризованная постановка задачи синтеза регулятора управляющих воздействий 111
4.2. Адаптивные регуляторы управляющих воздействий 113
4.3. Сравнительный анализ алгоритмов управления 117
4.3.1. Сравнительный анализ следящих систем автоматического управления нелинейным объектом 117
4.3.2. Сравнительный анализ алгоритмов управления линейным объектом 124
4.4. Адаптивная система управления газотурбинным двигателем . 131
4.5. Выводы 136
5. Адаптивные системы связи и навигации 139
5.1. Постановка задач синтеза адаптивной системы демодуляции КАМ-сигналов, принятых по телефонной сети связи 139
5.2. Идентификация импульсных функций модели канала связи . 142
5.3. Анализ эффективности адаптивных систем демодуляции 147
5.4. Синтез адаптивной системы автосопровождения изделия АРГС-54Эпо углам 155
5.4.1. Постановка задачи синтеза адаптивной системы автосопровождения 155
5.4.2. Алгоритм оптимального оценивания положения цели 159
5.4.3. Алгоритм формирования управляющего воздействия 159
5.5. Сравнительный анализ эффективности систем сопровождения . 160
5.6. Выводы и рекомендации 168
6. Синтез адаптивных систем для промышленности . 170
6.1. Адаптивные ультразвуковые расходомеры вязких сред 170
6.1.1. Постановка задачи 170
6.1.2. Алгоритм оптимального оценивания переменных состояния ультразвуковых расходомеров 173
6.1.3. Экспериментальные исследования метрологических характеристик ультразвукового расходомера жидкости 176
6.1.4. Экспериментальные исследования метрологических характеристик ультразвукового расходомера газа 179
6.2. Адаптивная система измерения вязкости и энергии внутримоле кулярных связей молекул жидкостей 183
6.2.1. Априорная математическая модель вискозиметра 183
6.2.2. Алгоритм оценивания переменных состояния вискозиметра 185
6.2.3. Экспериментальные исследования вискозиметра 186
6.3. Адаптивная система автоматического регулирования вязкости расплава полимеров в процессе их производства 188
6.3.1. ПИ-наблюдатель переменных состояния поликонденсатора 189
6.3.2. ПИД-регулятор управляющих воздействий 191
6.3.3. Результаты применения в промышленности 192
Заключение 194
Библиографический список 197
Приложение 217
