Адаптивное компенсационное управление для механических систем с нелинейными моделями возмущений

Цель диссертации — разработка метода адаптивного компенсационного управления для механических систем с нелинейными возмущениями, описываемыми динамическими моделями с неизвестными параметрами и неизмеряемыми переменными состояниями. Задачи: (1) создать алгоритм онлайн-оценивания постоянных параметров для класса нелинейных систем; (2) синтезировать адаптивный наблюдатель неизмеряемых состояний при параметрической неопределённости; (3) построить закон управления с компенсацией детерминированного возмущения, генерируемого нелинейной подсистемой. Научные результаты: предложена параметризация, сводящая исходные модели к линейным регрессионным соотношениям по выходу; разработаны процедуры оценивания на базе метода динамического расширения и смешивания регрессора (DREM) и адаптивного наблюдателя DREMBAO; доказана асимптотическая сходимость оценок параметров и состояний при ослабленном (интервальном) возбуждении, что снимает требование постоянного возбуждения. Синтезированы и исследованы компенсационные регуляторы для моделей трения (Даля, LuGre и статических зависимостей) и для многоканальных электромеханических систем; эффективность подтверждена моделированием в Matlab/Simulink и экспериментами на стенде с электрическим приводом.