Задачи и методы адаптивного управления

Скачать в pdf «Задачи и методы адаптивного управления»

в =



/V



/V



T



Многочлены



A(s,0), B(    )



описывают неявную



n-1



модель и имеют вид











Непрерывный вариант процедуры МНК


Уравнение ОУ запишем виде: y (t)    ( (t) Q , где вектор


регрессор (Р У[”    У0,y,u<mУ.^u] , Q* =[ахг,…,-ап0…,bmf, ((t), Q е R . Фильтрованные сигналы У (t), (~(t), которые удовлетворяют уравнениям D(p(n) (t) = y(n> (t), D(pm) = ((t), где


D(p)рП + dip 1 +… + dn гурвицев многочлен, p =    ,


у(» ](t) -m(t)TQ*.


У(t),    ~(t)    — выходы фильтров d^ / dt = Ad% + bdy(t) ,


d¥ Idt = AdW + bdu ((), где    V(t) е Rn; пара (Ad,bd ) имеет


каноническую форму, det (sI„ — Ad)- D(s). Оба сигнала Z(t) и W(t) получаются без измерения производных: у,—,^2,^i,Wm+i,.-,WiГ, у(«n = d„y(t) n=1 d„-,.+i£. Переменная у(«) обозначена через # .


T


Представим вектор оценок Q = [ai,a2,…,an,bo,…,bm , где ai = ai(t),


/V    /V


bj = bj (t)


— оценки параметров ai, bj ОУ. Рассмотрим Q как


неизвестное состояние dQ / dt = 0 , ^ (t) = <(t) Q, Q(0) = Q*. Применяя метод калмановской фильтрации получим алгоритм:

Скачать в pdf «Задачи и методы адаптивного управления»