Page 47 - 4143

По аналогічній схемі відбувається розвиток СУ, що

використовують штучні . Проте слід помітити, що велику кількість
розроблених апаратних і програмних моделей нейромережевих СУ
часто випереджають теоретичне розуміння процесів і наявних
проблем, що відбуваються при цьому.

Необхідним етапом рішення задач управління нелінійними
динамічними системами є отримання їх адекватних математичних
моделей, що базується, як правило, на теоретичному і

експериментальному аналізі властивостей цих систем. Теоретичний
аналіз процесів, що відбуваються в системі, дозволяє одержати
математичний опис у вигляді, наприклад, диференціальних рівнянь.
При експериментальному аналізі на основі спостережень вхідних і

вихідних сигналів системи одержують або її параметричну, або
непараметричну модель. Найбільше поширення набули

параметричні моделі, що вимагають рішення задач структурної і
параметричної ідентифікації і використовують обмежене число
параметрів. Не дивлячись на величезну кількість робіт, різноманіття
видів нелінійності не дозволяє створити єдину теорію ідентифікації

нелінійних систем. Вживаний частіше за все класичний підхід
заснований на апроксимації нелінійностей, наприклад рядами
Вольтера, Гаммерштейна, Вінера, поліномами Колмогорова-Габора

і ін. Проте область застосування таких моделей обмежена. Крім
того, додаткові труднощі отримання адекватного математичного
опису обумовлені наявністю в реальних сигналах перешкод.
Однією з класичних моделей СУ є модель із зворотним зв'язком з

регульованими в реальному масштабі часу коефіцієнтами,
наприклад самоналагоджувальний регулятор Астрома (1989).
Коефіцієнти такого контролера регулюються в перебігу кожного

циклу управління відповідно до оцінки параметрів системи. Блок-
схема управління із зворотним зв'язком і регульованими в
реальному масштабі часу коефіцієнтами приведена на рисунку 2.7.

47