АЛГОРИТМ АДАПТАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19555740Keywords:
адаптация, алгоритм, идентификация, синтез, градиентный метод, минимизация, функция чувствительности, переходная характеристика.Abstract
В работе представлены результаты исследования алгоритмов адаптации параметров системы
идентификации и объекта управления. Синтез алгоритма адаптации и параметров основан на применении
модифицированного градиентного метода, который не предъявляет жёстких требований к функции возбуждения
и одновременно обеспечивает ускорение процессов адаптации и достижение заданного качества отработки
параметрических рассогласований.
Разработанный алгоритм адаптации обеспечивает компенсацию параметрических рассогласований между
объектом и эталонной моделью за счёт настройки параметров модели управляемого устройства, что позволяет
существенно повысить быстродействие и качество переходных процессов в контуре адаптации.
Важным свойством синтезированного алгоритма является возможность достижения произвольной точности
настройки параметров. Качество процессов настройки регулируется коэффициентом адаптации, позволяющим
уменьшить функцию чувствительности.
Синтезированный алгоритм может быть использован в адаптивных системах управления и при решении задач
компенсации параметрических возмущений, обеспечивая высокую точность идентификации и устойчивость
процессов адаптации.
References
Zheng X., Liu S., Yu Z., Luo C. A new method for dynamical system identification by optimizing the control parameters
of Legendre multiwavelet neural network // Mathematics. — 2023. — Vol. 11, No. 24. — Art. 4913. — DOI: https://doi.
org/10.3390/math11244913
Eremin E.L. Algorithms of adaptive system for plant with saturation and control delay // Izvestiya SFedU. Engineering
Sciences. — 2017. — Vol. 52. — P. 109–118. — DOI: 10.22250/ISU.2017.52.109-118
Ilyushin V.B., Chadeev V.M. Algorithm of dynamic plant identification with regard to a priori information // Automatica
i Telemekhanika (Automation and Remote Control). — 2006. — Vol. 67. — P. 1135–1143. — DOI: https://doi.
org/10.1134/S0005117906070125
Игамбердиев Х.З., Юсупбеков А.Н., Зарипов О.О., Севинов Ю.У. Алгоритмы адаптивной идентификации
неопределённых управляемых объектов в динамических моделях // Procedia Computer Science. — 2017. — Vol.
— P. 854–861.
Siddikov I.H., Khalmatov D.B., Alimova G.R., Khujanazarov U., Sadikova F., Usanov M. Investigation of autooscillational
regimes of the system with dynamic nonlinearities // International Journal of Electrical and Computer
Engineering (IJECE). — 2024. — Vol. 14, No. 1. — P. 230–238. — DOI: 10.11591/ijece.v14i1.pp230-238
Siddikov I.H., Nashvandova G., Alimova G.R. Neural network optimizer of proportional–integral–differential controller
parameters // [журнал не указан].
Ibragimov B.Sh. Mathematical description of a bleach impregnation reservoir // Chemical Technology, Control and
Management. — 2023. — Vol. 2023, No. 2. — Art. 11. — DOI: https://doi.org/10.59048/2181-1105.1451
Siddikov I.H., Ibragimov B.Sh. Synthesis of a control system for a non-stationary dynamic plant based on a regulator–
predictor // Chemical Technology, Control and Management. — 2024. — Vol. 2024, No. 4. — Art. 5. — DOI: https://doi.
org/10.59048/2181-1105.1580
Siddikov I.H., Ibragimov B.Sh., Rustamova M.B. Synthesis of an adaptive digital system for modal control of a dynamic
plant // Proc. SPIE 13217, Third International Conference on Digital Technologies, Optics, and Materials Science
(DTIEE–2024). — 2024-07-31. — Art. 1321714. — DOI: https://doi.org/10.1117/12.3035648
Ibragimov B.Sh., Juraev A.K., Eshkobilov S.B., Norboev O.N., Jurayev F.D. Nonlinear control object identification
problems: methods and approaches // E3S Web of Conferences. — 2023-05. — Vol. 392. — Art. 02043. — DOI:
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.