Синтез законов адаптивного управления для линейных нестационарных систем с неопределенностями

Целью диссертационной работы является синтез законов адаптивного управления для класса нестационарных систем в условиях параметрической неопределенности постоянной матрицы состояния и переменной матрицы входов. Диссертационная работа посвящен следующим задачам: синтез закона адаптивного управления по выходу для линейного нестационарного объекта, модель которого содержит переменные параметры, описываемые управляемым генератором с известной матрицей состояния; синтез адаптивного наблюдателя производных выходной регулируемой переменной для нестационарного объекта с параметрически неопределенной моделью переменных элементов матрицы входа; синтез алгоритма адаптивного управления по выходу для класса нестационарных систем в условиях параметрической неопределенности с приложением для асинхронного двигателя с неизвестными сопротивлением, индуктивностью и моментом нагрузки. Основными результатами диссертации являются: новые алгоритмы управления по выходу для класса нестационарных систем на основе адаптивного наблюдателя переменных параметров, описываемых автономным или управляемым генератором с неизвестными начальными условиями и матрицей состояния; решение задачи оценивания параметров основано на новом методе параметризации модели генератора к виду системы линейных регрессионных соотношений, содержащих неизвестные параметры модели; также новым является синтезированный закон управления по выходу для нестационарного объекта с неизвестными параметрами, предполагающий включение в контур управления цепочки интеграторов, необходимых для параметризации на предыдущем шаге, и гарантирующий асимптотическую устойчивость замкнутой системы. Приведены численные примеры, иллюстрирующие эффективное применение предложенного подхода, включая пример с асинхронным двигателем с неизвестными параметрами.