Введение
Современный уровень развития техники характеризуется неуклонным повышением разнообразности и сложности управляемых объектов проектируемых систем управления. Типичным становится случай, когда отсутствует точное математическое описание объекта или происходит изменение его параметров неизвестным образом в широких пределах. В подобных ситуациях при построении систем управления большими потенциальными возможностями обладает адаптивный подход.
В современной теории управления особое место занимают гибридные адаптивные системы, чему способствует множество объективных факторов. С одной стороны, развитие современного производства и повышение его эффективности неизбежно ведут к интенсификации и автоматизации, вызывающих усложнение объектов управления. Резко возрастает объем вычислительных работ, необходимых для определения управляющего воздействия, которое должно воспроизводиться системой управления; увеличивается время сбора, обработки и выдачи информации. С другой стороны, постоянно совершенствуются и удешевляются средства микроэлектроники и вычислительной техники, улучшаются качественные показатели цифровых вычислительных машин и устройств цифровой техники ‒ такие как вес, габариты, надежность, мощность и т.п., что позволяет использовать эти средства в качестве встроенных элементов систем автоматического управления.
Кроме того, повышение требований к показателям качества функционирования систем управления приводит к тому, что многие практические задачи не могут быть решены средствами «непрерывной» автоматики. В результате в настоящее время главным базовым элементом при построении адаптивных контуров в системах автоматического управления является ЭВМ. Наличие ЭВМ в основном контуре системы управления непрерывным объектом приводит к тому, что информация о режиме его нормального функционирования, а также ее обработка и выдача осуществляются в дискретные моменты времени, другими словами, система управления оказывается гибридной.
Характеристика проблемы управления в условиях априорной неопределенности
Задачи, встающие сегодня перед проектировщиком систем автоматического и автоматизированного управления, все чаще требуют при решении использования теории адаптивных систем.
Сформулировать в общих чертах задачу адаптивного управления относительно легко, но весьма не просто решать конкретные задачи управления объектами. Причина в том, что адаптивное управления требуется там, где отсутствует или существенно ограничена априорная информация о реальных законах изменения динамических свойств объекта и входных воздействиях на систему управления, которые будут иметь место при функционировании системы. Эту информацию необходимо извлекать в процессе нормального режима работы системы.
Действительно, характерной чертой современного уровня автоматизации является управление тем или иным объектом в условиях априорной неопределенности. В длинном ряду специфических особенностей, характеризующих условия работы систем прямого адаптивного управления, можно указать, в частности, их многомерность, многосвязность, нелинейность и нестационарность. Однако неопределенность часто оказывается основной трудностью, поскольку существенно усложняет задачу именно недостаток информации, необходимой для выработки управляющего воздействия.
Априорная неопределенность вызывается рядом объективных причин и, как правило, проявляется в отсутствии полных сведений относительно параметров или характеристик объекта, а также относительно приложенных к объекту управления внешних помех и задающих воздействий. Кроме того, при эксплуатации системы параметры объекта управления и внешней среды могут изменяться непредвиденным образом, и тогда нестационарность выступает как один из видов неопределенности.
К числу факторов неопределенности в автоматизированных системах управления технологическими процессами относятся: изменение режимов работы оборудования, нестабильность характеристик сырья и топлива, износ и старение оборудования, загрязнение и т. п.