Reglare Adaptiva si Optimala - Cadre Didactice

40
Fig.2.9
O regulă empirică de alegere a perioadei de discretizare T pentru metodele de proiectare
deterministe recomandă
ω T = 0,
1÷
0,
5
0
unde ω 0 este frecvenţa naturală a polilor dominanţi ai sistemului închis. Dacă polul dominant
este real, se poate recomanda T/To =0.1 ... 0.5, unde To este constanta de timp a polului
dominant. Aceste reguli implică un timp de răspuns la treapta de cel puţin (5-20) eşantioane.
În cadrul sistemelor adaptive, deoarece procedura de proiectare este on-line, este necesar a
acoperi toate posibilităţile şi regimurile de lucru oferite de un sistem de reglare automată.
Astfel, se impune a şti dacă modelul procesului este sau nu de fază minimă sau dacă
−1
−1
există divizori comuni ai polinoamelor A ( q ) şi B ( q ) . Combinaţia optimă a metodelor de
estimare şi proiectare a algoritmilor adaptivi va urmări asigurarea convergenţei, stabilităţii şi
robusteţii sistemelor adaptive în condiţiile definirii clasei de mărimi exogene şi a delimitării
nivelului incertitudinilor în construcţia modelelor. De remarcat faptul că sistemul adaptiv are o
structură ierarhică cu două bucle ce interacţionează şi operează la scale diferite de timp.
O condiţie necesară pentru stabilitatea sistemelor adaptive este ca sistemul închis să fie
stabil, în cazul în care parametrii de acord sunt fixaţi la valorile lor exacte. Pentru a satisface
această condiţie, trebuie luate în consideraţie problemele legate de compensarea polilor şi a
zerourilor, probleme ce au în vedere, atât structura procesului condus, cât şi a algoritmului de
reglare. Condiţia suficientă ca sistemul adaptiv sa fie stabil este ca toţi parametrii estimaţi, ceruţi
pentru proiectarea algoritmilor de reglare, să conveargă la valorile lor reale.
Prin convergenţă înţelegem că obiectivul reglării este atins asimptotic şi toate
variabilele sistemului rămân mărginite pentru o clasă de condiţii iniţiale. Analiza proprietăţii de
convergenţă a sistemelor este utilă nu doar pentru faptul că furnizează informaţii privind
stabilitatea sistemului, ci şi pentru faptul că uşurează distincţia dintre algoritmii de reglare
performanţi sau mai puţin performanţi, sugerând totodată modalităţi prin care performanţele
sistemelor adaptive pot fi îmbunătăţite.
Performanţele sistemului de reglare vor influenţa conţinutul frecvenţial al semnalelor de intrare
şi de ieşire ale procesului ce urmează a fi identificat, apărând unele situaţii conflictuale între
cele două bucle, bucla de reglare şi bucla de adaptare.