Adaptives Steuerungssystem. Moderne Probleme der Wissenschaft und Bildung

Industrieroboter.

In Übereinstimmung mit verschiedenen Definitionen des Begriffs „Anpassung“ werden bei Robotikproblemen zwei Arten adaptiver Steuerungssysteme unterschieden.

1. Adaptive (Sensor-)Steuerungssysteme, die Sensorgeräte umfassen, die Informationen über den Zustand der Umgebung und (oder) die Eigenschaften einzelner Objekte liefern. Die von den Sensoren empfangenen Informationen werden verarbeitet, um verschiedene Probleme im Zusammenhang mit der Erzeugung von Steuersignalen (Anpassung im weiteren Sinne) zu lösen.

2. Adaptive (lernende) Steuerungssysteme, bei denen adaptive Algorithmen verwendet werden, um Informationen über den Zustand der Umgebung und (oder) über den Zustand einzelner Verbindungen oder Subsysteme des Roboters zu verarbeiten, d.h. Algorithmen, die sich unter dem Einfluss aktueller oder Trainingsinformationen verändern können, um die Qualität der Lösung eines Problems unter Bedingungen der Unsicherheit zu optimieren (Anpassung im engeren Sinne).

Roboter, die auf der Verwendung der ersten dieser Steuerungsarten basieren, werden genannt adaptiv. Man nennt Robotersteuerungssysteme, die die zweite Methode der adaptiven Steuerung implementieren Steuerungssysteme mit adaptiven (oder lernenden) Informationsverarbeitungsalgorithmen.

Das Hauptmerkmal adaptiver Steuerungssysteme des ersten Typs ist das Vorhandensein eines Sensorsystems, das Informationen über die Außenwelt empfängt. Bei einem adaptiven Steuerungssystem (oder einem adaptiven Informationsverarbeitungssystem) besteht das Hauptmerkmal in der Verwendung anpassbarer (adaptiver Algorithmen) zur Verarbeitung von Informationen unter sich ändernden Bedingungen. Für die Implementierung von Lernkontrollsystemen (Informationsverarbeitung) ist die Anwesenheit eines „Lehrers“ und der Lernprozess eine notwendige Voraussetzung.

Es ist möglich, beide Adaptionsprinzipien zu verwenden, wenn das Steuerungssystem über ein Sensorsubsystem verfügt und adaptive Infoin einem oder mehreren Subsystemen verwendet werden.

Lassen Sie uns überlegen Klassifizierung von adaptiven(sensible) Kontrollsysteme erster Art (Anpassung im weiteren Sinne).

Von funktionaler Zweck Roboter selbst können diese Systeme unterteilt werden in adaptive Systeme Steuerung manipulativer und mobiler Roboter. Auf die Klassifizierung mobiler Roboter wird später noch eingegangen.

Die wichtigsten Merkmale zur Klassifizierung der betrachteten adaptiven Regelungssysteme sind die Eigenschaften der verwendeten Sensoreinrichtungen.

Bezogen auf Funktionsmodellierung Biosensoren Technische Sensoren können in visuelle, akustische, taktile und kinästhetische Sensoren eingeteilt werden.

Visuelle Sensoren ermöglichen die Fernerfassung von Informationen über geometrische und möglicherweise einige physikalische Eigenschaften Außenumgebung(Farbe, Bodeneigenschaften). Existiert große Nummer technische Mittel, die zur Lösung dieses Problems eingesetzt werden können: Fernsehsysteme verschiedener Art, optisch-elektronische Geräte mit ladungsgekoppelten Bauelementen (CCDs) und Fotodiodenmatrizen und -linealen, verschiedene Ortungsgeräte.

Auditive (akustische) Sensoren sollen Schallschwingungen wahrnehmen und daraus das entsprechende akustische Bild identifizieren. Tongeräte sind wichtig für die Organisation der Sprachkommunikation zwischen einem menschlichen Bediener und einem Roboter.

Taktile Sensoren ermöglichen es Ihnen, den Kontakt mit Objekten der äußeren Umgebung aufzuzeichnen. Sie werden häufig verwendet, um den Griff des Manipulators und des Roboterkörpers zu erfassen.

Kinästhetische Sensoren In lebenden Organismen bilden sie einen Muskelsinn, der es ermöglicht, Informationen über die Lage einzelner Organe und die Kräfte in ihnen zu erhalten.

Ähnliche Probleme werden in der Technologie gelöst Positionssensoren, Geschwindigkeits-, Kraft- und Momentmesser. Basierend auf Informationen von Kraft- und Momentensensoren in den Gelenken des Manipulators können die Kraft-Momenten-Eigenschaften der Interaktion mit externen Objekten bestimmt werden.

Um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, müssen adaptive Roboter über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen „Empfindungsradien“.", d.h. Sinnesinformationen im erforderlichen Abstand von ihrer Quelle wahrnehmen. Biosensoren Auf dieser Grundlage werden sie unterteilt in entfernt(Rezeptoren für Sehen, Hören und Riechen) und Kontakt, die die Parameter der Umgebung selbst oder den Prozess der Interaktion mit ihr nur im direkten Kontakt des Rezeptors mit der Umgebung (Berührungs- und Geschmacksrezeptoren) bestimmen.

Technische Sensoren Nach den angegebenen Kriterien können sie in Ultrakurzstrecken (Kontakt), Kurzstreckenraketen, Langstreckenraketen und Ultralangstreckenraketen unterteilt werden. Super nah Zu den sensorischen Geräten gehören taktile und kinästhetische Sensoren, Abstandssensoren und Dichtemessgeräte.

Sensorgeräte für kurze und große Entfernungen ermöglichen es, berührungslos Informationen über die äußere Umgebung in der Nähe des Roboters (z. B. mithilfe von Ortungssensoren des Greifers) bzw. im gesamten Arbeitsbereich zu erhalten. Zu den wichtigsten Fernbereichssensoren zählen verschiedene visuelle Systeme (technische Sichtsysteme).

Sensorgeräte mit extrem großer Reichweite kann als Teil verschiedener Navigationssysteme zur Steuerung von Transport- und Forschungsrobotern eingesetzt werden.

Kommen wir nun zu den Anwendungsbereichen und der Klassifizierung Steuerungssysteme mit adaptiven Informationsverarbeitungsalgorithmen(Anpassung im engeren Sinne). Adaptive Algorithmen und Systeme, die zur Lösung verschiedener Roboterprobleme (Wahrnehmung der externen Umgebung, Steuerung und Planung) entwickelt wurden, können in Abhängigkeit von der Art der Strukturen klassifiziert werden, die die ausgewählten Methoden zur Darstellung a priori, aktueller und Trainingsinformationen implementieren. Wesentlich für die Eigenschaften verschiedener adaptiver Systeme sind der Umfang und die Struktur des Gedächtnisses, das das Modell der Umgebung umsetzt, sowie die Geschwindigkeit der Anpassungsprozesse.

Betrachten wir einige Anpassungs- und Lernprobleme, die bei der Erstellung algorithmischer Unterstützung für Roboter-Subsysteme auftreten können.

1. Führungsebene. Die Führungsebene erhält Signale, die die notwendigen Veränderungen der generalisierten Koordinaten und Beweglichkeitsgrade des Effektorsystems bestimmen. Die Führungsebene ist in der Regel ein Antrieb – elektrisch, pneumatisch oder hydraulisch, der in jedem Beweglichkeitsgrad die erforderlichen Kräfte bereitstellt. Diese Kräfte werden durch das Gewicht und die geometrischen Eigenschaften der Objekte bestimmt, die der Roboter bewegen muss. Abhängig von diesen Eigenschaften ändert sich die Belastung des Antriebs und die Qualität des Antriebsbetriebs kann sich erheblich verschlechtern. Darüber hinaus wirken sich Reibungs- und Spieländerungen in den Gelenken der kinematischen Kette des Effektorsystems auch auf die dynamischen Eigenschaften des Antriebs aus. Daher ist es in einer Reihe von Fällen erforderlich, die Prinzipien der Anpassung anzuwenden, um einen Antrieb aufzubauen, der unter den Bedingungen der angegebenen Änderungen der Eigenschaften der „äußeren Umgebung“ die erforderliche Betriebsqualität der Führungsebene gewährleistet.

2. Taktische Ebene. Die taktische Ebene „zerlegt“ die erforderliche Bewegung des Arbeitskörpers in entsprechende Bewegungen von Mobilitätsgraden. Wenn in lebenden Organismen die Funktion eines Gelenks (oder einer Gliedmaße) gestört ist, kommt es zu einer entsprechenden Änderung der Funktionsweise der anderen Gelenke (oder Gliedmaßen), um die erforderliche Bewegung auszuführen. Typischerweise verfügt ein Roboter (manipulativ oder fortbewegend) über eine übermäßige Anzahl von Mobilitätsgraden, was die grundlegende Möglichkeit bietet, eine adaptive taktische Ebene zu konstruieren, die den Betrieb von Antrieben auf Führungsebene im Falle einer starken Verschlechterung der Eigenschaften oder eines Ausfalls automatisch umstrukturiert von einem von ihnen.

3. Objekterkennung und Szenenanalyse. Typischerweise interagiert ein adaptiver Roboter mit dreidimensionalen Objekten, die beliebig ausgerichtet und an verschiedenen Orten im Aktionsbereich des Roboters platziert sein können. Die vom sensorischen System kommenden Signale sind je nach Standort des Objekts unterschiedlich. Um ein Wahrnehmungssystem aufzubauen, kann es ratsam sein, die Prinzipien des Aufbaus von Systemen zur Erkennung von Lernmustern anzuwenden, deren Theorie intensiv weiterentwickelt wird.

4. Planungssystem. Lernprozesse in einem Planungssystem stehen in der Regel in engem Zusammenhang mit der Umwandlung von Informationen in Modelle der Umgebung. Diese Prozesse werden üblicherweise als charakteristisches Merkmal künstlicher Intelligenz angesehen. Eine der möglichen Optionen für den Lernprozess im Planungssystem könnte wie folgt aussehen. Nehmen wir an, dass der Roboter nach bestimmten Regeln einen Aktionsplan für eine bestimmte Situation erstellen kann. Darüber hinaus ist es möglich, diese Regeln aufgrund von Erfahrungswerten zu ändern. Wenn ein Roboter beispielsweise konsequent Pläne für eine Reihe von Situationen erstellen muss, die sich teilweise ähneln, kann die Erstellung eines Plans nach Berücksichtigung mehrerer Situationen bei Vorhandensein eines Lernmechanismus viel schneller vonstatten gehen es war für die Ausgangssituation. Dadurch erwirbt der Roboter eine gewisse „Fähigkeit“, eine Reihe von Vorgängen auszuführen, die in gewisser Hinsicht „nahe“ beieinander liegen.

5. Kommunikationssystem mit der externen Umgebung. Dieses System kann unterschiedliche Komplexitätsgrade und unterschiedliche physikalische Eigenschaften der Signale aufweisen, die es von einer Person oder Maschine empfangen und an diese übertragen kann. Die Aufgabe, einen Dialog mit einem Roboter zu organisieren, kann im Rahmen der allgemeinen Problematik des Aufbaus von Dialogsystemen betrachtet werden.

Hier ist es auch möglich, Anpassungs- und Lernaufgaben auf verschiedenen Ebenen zu stellen, angefangen bei der Aufgabe, akustische oder visuelle Signale zu erkennen, bis hin zur Aufgabe, die Bedeutung einzelner Sätze und (oder) ziemlich komplexer grafischer Informationen (Zeichnungen, Diagramme, usw.).

Adaptive Informationsverarbeitungsalgorithmen, die in Bezug auf verschiedene Roboteraufgaben entwickelt wurden, können ebenfalls klassifiziert werden mit mathematischen Methoden, die die Grundlage ihrer Entstehung bilden. Nach dieser Funktion adaptive Algorithmen kann aufgeteilt werden in analytisch, logisch, strukturell und relational. Diese mathematischen Ansätze können auch verwendet werden, um Beschreibungen der externen Umgebung zu generieren, die zur Lösung verschiedener Probleme der Informationsverarbeitung in einem Robotersystem erforderlich sind.

Bei der Bildung adaptiver Algorithmen für die Funktionsweise der Effektor- und Sensorsubsysteme werden analytische Methoden eingesetzt. Mit logischen, strukturellen und relationalen Methoden können adaptive Infoim sensorischen Subsystem und Planungssubsystem aufgebaut werden.

In manchen Fällen erweist es sich als ratsam, adaptive Algorithmen nur zur Verarbeitung von Informationen in der Phase der Algorithmen- und Softwareerstellung, d.h. als einer der Ansätze zur Bildung eines automatisierten Designsystems für diese Software. Die Zweckmäßigkeit einer solchen Anwendung von Anpassungsmethoden (im engeren Sinne) beispielsweise in Bezug auf das sensorische Subsystem wird durch folgende Umstände bestimmt.

In manchen Fällen ergeben sich Veränderungen im problematischen Umfeld eines Robotersystems erst dann, wenn sich das Spektrum der transportierten oder hergestellten Produkte ändert. Daher ist eine Anpassung der algorithmischen und Software Die Verarbeitung neu empfangener Informationen kann nicht in einem untergeordneten Computer erfolgen, der direkt Steuersignale erzeugt, sondern in einem übergeordneten Computer, wo die notwendigen Änderungen an Programmen vorgenommen werden können (oder die Auswahl optimaler Parameter bei der Informationsverarbeitung). Algorithmen). Eine der Methoden zur Automatisierung dieses Softwaremodifikationsprozesses kann auf der Verwendung geeigneter adaptiver Algorithmen basieren. Nach der notwendigen Korrektur werden Programme von einem übergeordneten Rechner über eine Kommunikationsleitung an einen untergeordneten Rechner übertragen.

Die erste Methode der adaptiven Steuerung, die adaptive Modellierung verwendet, hat das folgende Funktionsprinzip. Mittels adaptiver Modellierung wird ein Modell der Regelstrecke gebildet, anhand dessen die Eingangssignale bestimmt werden, die zu den notwendigen Signalen an deren Ausgang führen.

Diese Eingangssteuersignale werden dann an den Eingang des eigentlichen Regelsystems angelegt, was dazu führt, dass dessen Ausgangssignale nahe an den erforderlichen liegen. Diese Art der Steuerung ist gewissermaßen rückkopplungslos, ABER in Wirklichkeit wird die Rückkopplungsschleife durch einen adaptiven Prozess geschlossen.

Um diese Methode zu veranschaulichen, betrachten Sie das Regulierungssystem Blutdruck in Abb. dargestellt. 11.3. Ihre experimentelle Forschung wurde von Studenten der Stanford University durchgeführt. Ziel dieser Forschung ist die Entwicklung eines Feedback-Loop-Kontrollsystems zur Regulierung des Blutdrucks eines Patienten. In diesem Fall, wie in Abb. 11.3 ist das Eingangssignal des Regelsystems der Medikamentenfluss und das Ausgangssignal der Blutdruck. Die Experimente wurden mit Hunden durchgeführt.

Um den Blutdruck des Tieres zu kontrollieren, wird das starke Medikament Arfonade verabreicht. Dieses Arzneimittel greift in das natürliche Blutdruckregulationssystem ein und führt zu einem Zustand, der einem längeren Schockzustand ähnelt. In diesem Fall kann der Blutdruck auf Null sinken, was zu irreversiblen Prozessen beim Tier führt. Um diesem Phänomen vorzubeugen, wird das muskelstimulierende Medikament Noradrenalin langsam über viele Stunden verabreicht, um den Blutdruck zu erhöhen; Der Computer erfasst kontinuierlich den Blutdruck und reguliert die Dosis der verabreichten Medikamente. Das ultimative Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung adaptiver Steuerungssysteme.

In Abb. In Abb. 11.4 zeigt die charakteristischen dynamischen Eigenschaften der Reaktion des durchschnittlichen Blutdrucks von Tieren auf Änderungen der Dosis des verabreichten Arzneimittels. Die Form der Kurve hängt von der Größe, der Art und insbesondere dem Zustand des Tieres ab.

Reis. 11.3. Regelsystem zur Blutdruckregulierung

Reis. 11.4. Charakteristische Reaktionen des mittleren Blutdrucks auf schrittweise Änderungen der Dosis eines verabreichten Stimulans

Ein Tier in gutem Gesundheitszustand reagiert auf geringfügige Erhöhungen der Medikamentendosis, indem es schließlich einen Grundblutdruckwert erreicht. Erkrankte Tiere sind nicht in der Lage, auch nur eine moderate Dosissteigerung zu kompensieren, wodurch der Blutdruck in bekannter Weise ansteigt und hoch bleibt. Tiere zeigen ein breites Spektrum an Reaktionsmerkmalen auf Muskelaktivitätsstimulanzien. Typischerweise setzt die Reaktion des Tieres nach 10 bis 20 Sekunden ein und der Blutdruck stellt sich innerhalb von 50 bis 100 Sekunden ein.

In Abb. dargestellt. 11.3. Das System ist nicht, wie es scheinen mag, ein herkömmliches Feedback-Kontrollsystem. Die dynamische Reaktion eines Tieres (einschließlich der Latenzzeit bis zur Einleitung einer Reaktion) ist oft zu variabel, als dass sie mit herkömmlichem Feedback kontrolliert werden könnte.

In Abb. Abbildung 11.5 zeigt ein Blockdiagramm des adaptiven Steuerungssystems. Die unten beschriebenen Funktionen des Steuersignalrechners und des adaptiven Modells sowie Datenverarbeitungsfunktionen, die in Abb. 11.5, aber für eine Laborinstallation notwendig, werden mit einem Minicomputer umgesetzt.

Reis. 11.5. Blockdiagramm des adaptiven Modells für das in Abb. dargestellte Steuerungssystem. 11.3

Dazu gehört das Puffergerät, in dem die Werte jeder Probe gespeichert und während des Intervalls zwischen den Proben gespeichert werden elektronisches System Koppeln des Computers mit einem Ventil aus einem Magnetventil zur Verabreichung von Medikamenten. Der Abstand zwischen den Messwerten beträgt 5 s. Während jedes Intervalls wird das adaptive Modell angepasst und eine neue Dosis (ausgedrückt als Tropfen pro Minute) wie unten beschrieben berechnet.

Adaptives Modell in Abb. 11.5 ist ein Filter mit endlicher Impulsantwort mit 20 Gewichten (L= 19) und einer Gesamtzeitverzögerung von 95 s. Um den mittleren Blutdruck ohne Medikamente zu berücksichtigen, wird ein Offset-Gewichtungsfaktor eingeführt. Aus Abb. 11.5 Daraus folgt, dass das adaptive Modell das in Kap. beschriebene Modell ist. 9. Anstelle eines gegebenen linearen Kompensators, dessen Werte der Gewichtskoeffizienten nicht von den Parametern des Eingangssignals abhängen, wird hier ein adaptiver Prozess der automatischen Anpassung der Gewichtskoeffizienten verwendet, der auf diese Weise durchgeführt wird dass dieses Modell für die gegebenen Parameter des Eingangssignals die minimale Standardabweichung relativ zu den Abtastwerten der nachgeschalteten Puffereinrichtung und der Regelstrecken liefert. Bei der Durchführung der Experimente wurde die Methode angewendet kleinsten Quadrate.

Schauen wir uns noch einmal Abb. an. 11.5. Bei ordnungsgemäßem Betrieb bewirkt das System, dass sich der Blutdruck des Tieres entsprechend dem Blutdruckkontrollsignal ändert. Basierend auf diesem Signal sowie dem Vektor der Gewichtungskoeffizienten und dem Vektor der Eingangssignale (die den Zustand des adaptiven Modells widerspiegeln) wird ein Steuersignal generiert.

Betrachten wir nun das Funktionsprinzip des Geräts zur Berechnung des Steuersignals.

Nehmen wir an, dass durch den adaptiven Prozess der Wert auf Null reduziert wird, d. h. dieses Gerät sollte einen Wert erhalten, bei dem sie gleich wären. Wenn sie dann gleich sind (und für einen kleinen Wert), ist das Signal am Ausgang der Regelstrecke ungefähr gleich. 11.5 sollte die Vorrichtung zur Berechnung des Steuersignals im Wesentlichen ein inverses adaptives Modell werden. Da es in der Regelstrecke zu einer Verzögerung kommt, muss das inverse Modell prädiktiv sein.

Das inverse Modell ist wie folgt aufgebaut. Gemäß dem Algorithmus der kleinsten Quadrate wird der vollständige Vektor der Gewichtungskoeffizienten bei jeder Iteration wiederhergestellt. Wenn wir im adaptiven Modell davon ausgehen, dass sie gleich sind, haben wir für die Iteration

Daher für das Steuersignal-Berechnungsgerät

Für ein solches inverses Modell muss davon ausgegangen werden, dass es die Regelstrecke so anregt, dass eine adaptive Modellierung möglich ist. Ist dies nicht der Fall, kann in sein Eingangssignal ein kleines Anregungssignal eingebracht werden.

Darüber hinaus muss davon ausgegangen werden, dass (11.1) nicht gegen Null tendiert, was jedoch bei Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate nicht garantiert ist. In der Tat, wenn das geregelte System Verzögerungen aufweist, wie z. B. die Zeit vor Beginn der Reaktion in Abb. 11.4 tendiert zu einem kleinen Wert und ist verrauscht, und der durch (11.2) berechnete Wert kann sehr groß sein und stark schwanken, da die Berechnungen eine Division durch erfordern. Folglich wird in einem Blutdruckkontrollsystem, in dem große Arzneimitteldosen unerwünscht sind und negative Dosen im Allgemeinen nicht möglich sind, der adaptive Teil des Schaltkreises modifiziert, um Reaktionsverzögerungen Rechnung zu tragen.

Diese Modifikation besteht darin, die ersten paar Gewichtungskoeffizienten des adaptiven Modells auf Null zu setzen. Ihre Anzahl entspricht der a priori bekannten Verzögerungszeit (Zeit bis zum Beginn der Reaktion) der Regelstrecke. Nehmen wir beispielsweise an, dass die ersten beiden Gewichtungskoeffizienten gleich Null sind. Dann haben die aktuellen und vorherigen Werte des Eingangssignals des adaptiven Modells keinen Einfluss auf dessen Signalausgabe, die Werte jedoch schon.

Wählen Sie Eingangssignale so aus, dass das aktuelle Ausgangssignal des Modells gleich ist

Basierend auf diesem Ergebnis ist es möglich, wie in (11.2) zu berechnen, aber tatsächlich ist es notwendig, es zu wissen. Führen wir also eine Verschiebung in (11.3) um zwei Zeitschritte nach vorne durch

Nehmen wir nun an, dass sich die Gewichtungskoeffizienten langsam ändern, dann können wir statt zukünftiger Werte die aktuellen Werte der Gewichtungskoeffizienten nehmen. In diesem Fall haben wir erneut Gleichsetzung

In diesem Zusammenhang ist es notwendig, das Eingangssteuersignal zwei Zeitschritte im Voraus zu kennen. Manchmal sind die zukünftigen Werte dieses Signals bekannt und (11.5) kann verwendet werden. Wenn nur der Wert bekannt ist, kann (11.5) geändert werden:

Bei Verwendung von (11.6) entspricht die Modellausgabe dem um zwei Zeitschritte verzögerten Steuersignal. Somit hängt diese Verzögerung nicht mit der Verzögerung des Signals zusammen, das das gesteuerte System durchläuft.

Das System in Abb. 11,5 wurde vielfach in Experimenten zur Regulierung und Kontrolle des mittleren Blutdrucks von Tieren eingesetzt. In diesen Experimenten lag die Standardabweichung aufgrund von Rauschen in den Blutdruckmessgeräten zwischen 5 und 10 mmHg. Kunst. Typischerweise wird der durchschnittliche Blutdruck mit einer Genauigkeit von 2 ... 4 mm Hg reguliert. Kunst. in einem stabilen Zustand und in extreme Bedingungen Die Genauigkeit kann 5...10 mmHg überschreiten. Kunst. Die charakteristische Einschwingzeit betrug ca. 2 Minuten und lag damit geringfügig über dem gesamten Zeitintervall, das das adaptive Modell des Regelsystems abdeckt. Um das System schnellstmöglich zum Laufen zu bringen, werden die Anfangswerte der Gewichtungskoeffizienten im Simulationsprozess in der Regel auf der Grundlage früherer Erfahrungen gewählt. Die Wahl dieser Anfangswerte ist nicht kritisch.

In Abb. 11.6-11.9 präsentiert die Ergebnisse von Experimenten zur Kontrolle des Blutdrucks bei Tieren. Während der Experimente wurde einem normalen Hund Arfonade injiziert, woraufhin der Blutdruck anstieg, wie in Abb. 11.6.

Reis. 11.6. Tatsächliche Abhängigkeiten für gesunde und kranke Hunde mit manueller und automatischer Steuerung

Die oberen beiden Kurven zeigen jeweils den tatsächlichen mittleren Blutdruck und die Modellausgabe, die selbst in solchen Momenten sehr nahe beieinander liegen starker Stress die nach der Verabreichung von Arfonade auftreten.

Zu Beginn des Experiments wurde die Medikamentendosis (geringere Abhängigkeit in Abb. 11.6) manuell auf 10 Tropfen/min eingestellt. Nach Gabe von Arfonade wurde diese Dosis auf 20 Tropfen/min erhöht. Sinkt der Blutdruck, erhöht sich die Dosis des Arzneimittels. Danach und darüber hinaus wurde die Kontrolle der Medikamentendosis an das automatische System übergeben (dieser Moment ist mit einem Kreuz auf der Kurve markiert). Die Druckstufe wurde über die Computertastatur eingestellt; diese Stufe ist in den oberen Kurven mit einem Kreuz markiert. Als nächstes musste das Kontrollsystem den Blutdruck des Tieres auf diesen Wert erhöhen und ihn bei natürlichen Störungen aufrechterhalten.

Reis. 11.7. Tatsächliche Zusammenhänge, die sich aus der Blutdruckkontrolle eines kranken Hundes ergeben

Reis. 11.8. Tatsächliche Beziehungen, die bei der Regelung des Blutdrucks im Verhältnis zu seinem eingestellten Wert ermittelt werden

Die mittlere Kurve gibt den Verlauf des Mittelwerts der Standardabweichung (im logarithmischen Maßstab) wieder, also der Differenz zwischen den Signalen der Regelstrecke und des adaptiven Modells.

Die Dauer der vom adaptiven Modell verarbeiteten Probe beträgt 95 s. Bei diesem Modell handelt es sich um einen adaptiven Transversalfilter mit 20 Abgriffen mit einer Verzögerung zwischen ihnen von 5 s. Sobald die automatische Steuerung eingeschaltet ist, wird der Blutdruck in etwa 5 Minuten eingestellt. Somit beträgt diese Zeit ungefähr das Dreifache der Abtastdauer, was für ein adaptives Steuersystem ein relativ kurzes Intervall ist.

In Abb. Abbildung 11.6 zeigt tatsächlich einen Teil der Langzeitbeobachtungskurve über mehrere Stunden, als der Computer den Blutdruck eines Tieres unter unterschiedlich starker Arfonadexposition kontrollierte. Aus Managementsicht fielen die Ergebnisse positiv aus und die Kennlinien sind in Abb. dargestellt. 11.7 und 11.8.

Datensätze in Abb. 11.6-11.8, die sich zeitlich etwas überschneiden, stellen Reaktionen auf sich ändernde Druckwerte dar.

Reis. 11.9. Die Impulsantwort des Modells in Abb. 11,5 zu verschiedenen Zeiten

Der Druckaufbau erfolgte jeweils in ca. 5 Minuten. In Abb. Abbildung 11.9 zeigt die Werte der Gewichtungskoeffizienten des Modells mit einer endlichen Impulsantwort, die zu bestimmten Zeitpunkten während des Beobachtungsprozesses ermittelt wurden. Die Werte der Gewichtungskoeffizienten entsprechen den Signalwerten an den Filterabgriffen und stimmen daher mit der Impulsantwort überein. Der Bias-Gewichtungsfaktor in Abb. 11,5 ist der einundzwanzigste. Die Impulsantwort im oberen Diagramm von Abb. 11.9 wurde vor der Einführung der Arfonade entfernt; Wie man sieht, reagiert das Tier sehr empfindlich auf das Medikament, das die Muskelaktivität stimuliert. Das folgende Diagramm wurde nach der Einführung der Arfonade vor dem Einschalten der automatischen Steuerung aufgenommen. Die Form der Kennlinie hat sich etwas geändert und die Empfindlichkeit hat sich erheblich geändert. Im Laufe der Zeit traten keine weiteren Veränderungen in der Impulsantwort des Tieres auf. starke Veränderungen, was ebenfalls als wichtiges Ergebnis angesehen wird.

Es wird also ein Echtzeit-Computersteuerungssystem beschrieben, das den Blutdruck eines Tieres in einem längeren Schockzustand regulieren soll. Das System kontrolliert die Dosis der verabreichten Stimulanzien und zeichnet den Blutdruck auf. Um das erforderliche Eingangssignal zur Steuerung der Blutdruckwerte zu erzeugen, wurde ein adaptives Modell der Blutdruckreaktion des Tieres auf das Medikament verwendet. Als Modell wird ein adaptiver linearer Addierer verwendet, auf dessen Grundlage das Steuersignal berechnet wird impulsive Reaktion Modelle. Diese Steuerungsmethode basiert auf der Methode der adaptiven Modellierung eines unbekannten Systems.

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Unter den Bedingungen der Anpassung russischer Unternehmen an die modernen wirtschaftlichen Bedingungen ist es wichtig, eine Uzu wählen, die sich auf ihre Umstrukturierung und die Überwindung von Krisenphänomenen in ihrer Entwicklung konzentriert und gleichzeitig eine Weiterentwicklung parallel zur Modernisierung des Ganzen gewährleistet Wirtschaftssystem. Gefragt ist ein etwas anderer Ansatz der Unternehmensführung, der auf eine langfristige Entwicklung ausgerichtet ist und im Rahmen des adaptiven Managements umgesetzt werden kann. Gleichzeitig erhalten herkömmliche Steuerungsfunktionen einige Funktionen. Planung ist proaktiv; die Organisation ist auf eine flexible Gestaltung der Beziehungen nach dem Blockprinzip ausgerichtet; Motivation setzt einen Teamarbeitsstil voraus; Die Kontrolle basiert auf einem konstanten Verhältnis der Ebenen tatsächlicher und normativer Anpassung. Aktivieren vielversprechende Richtungen Aktivitäten auf der Ebene einer bestimmten Organisation erfordern die Ausarbeitung der Fragen der Bestimmung der notwendigen Funktionen zur Bewältigung adaptiver Veränderungen sowie der optimalen Verteilung dieser Funktionen zwischen Führungskräften, Abteilungen und Abteilungen. In diesem Fall ist es möglich, alle Komponenten des Anpassungspotenzials zu berücksichtigen und zu analysieren, was eine Zielsetzung liefert Informationsunterstützung getroffene Entscheidungen im Zusammenhang mit der zukünftigen Entwicklung des Unternehmens. Bei der Bildung eines Unternehmensmanagementsystems unter Anpassungsbedingungen – eines adaptiven Managementsystems – sollte man die allgemeinen Muster und Merkmale der Unternehmensanpassung an neue Betriebsbedingungen berücksichtigen.

Anpassung

Entwicklungsstrategie

Adaptive Steuerung

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IN moderne Verhältnisse Management Um den Erfolg des Anpassungsprozesses sicherzustellen, ist die Frage der Bildung eines Managementsystems, das den Anforderungen der Moderne am besten gerecht wird, eine Fokussierung auf einen innovativen Entwicklungspfad und die Modernisierung der Wirtschaft sehr relevant. Wir sprechen von der Bildung eines Systems des sogenannten adaptiven Managements.

Unter adaptivem Management verstehen wir das Management eines sozioökonomischen Systems, das darauf abzielt, mit minimalen Anpassungskosten schnell das normative Maß an Anpassungsfähigkeit des Systems zu erreichen.

Das adaptive Management russischer Unternehmen weist eine Reihe wichtiger Merkmale auf. Schauen wir sie uns genauer an.

Da Veränderungen im äußeren Umfeld der Funktionsweise von Unternehmen in Russland groß angelegter, systemischer Natur sind, erfordert die Anpassung einzelner Unternehmen daran die Durchführung komplexer Faktorenänderungen in ihrem Rahmen interne Umgebung, bei dem es sich im Wesentlichen um eine Umstrukturierung von Unternehmen handelt.

„Für die Anpassung inländischer Unternehmen an die neuen wirtschaftlichen Bedingungen ist eine umfassende Umstrukturierung erforderlich, die eine deutliche Erneuerung aller Tätigkeitsbereiche erfordert, und nicht isolierte Reorganisationsmaßnahmen“, stellt die gemeinsame Arbeit russischer Ökonomen fest.

Im Zusammenhang mit dem oben Gesagten kann das adaptive Management von Unternehmen unter russischen Bedingungen in erster Linie auf das Management von Unternzurückgeführt werden.

Das zweite wesentliche Merkmal der adaptiven Unternehmensführung in Russland ist neben ihrem Fokus auf Restrukturierung ihr Anti-Krisen-Charakter. Systemische Veränderungen im gesamten Spektrum sozioökonomischer, politischer, Rechtsbeziehungen in Russland verursachte einen kolossalen Produktionsrückgang. Nahezu alle Bereiche und Sektoren der Wirtschaft befinden sich seit den 90er Jahren des 20. Jahrhunderts in einer anhaltenden Krise.

Die positiven Dynamiktrends, die sich zu Beginn des 21. Jahrhunderts abzeichneten heimische Industrie durch den Ausbruch der globalen Finanz- und Wirtschaftskrise im Jahr 2008 sehr stark erschüttert. Daher die Anpassung der Unternehmen an eine neue Entwicklungsstufe Marktwirtschaft In Russland geht es unter den Bedingungen der Nachkrisenphänomene zwangsläufig um die Umsetzung von Antikrisenmaßnahmen in ihrem Rahmen.

Ein wichtiger Bestandteil der modernen wirtschaftlichen Bedingungen für das Funktionieren von Unternehmen ist der Modernisierungscharakter, der in der sozioökonomischen Entwicklungsstrategie des Landes bis 2020 dargelegt wird.

Wir können also sagen, dass adaptives Management in Russland das Management der Unternehmensumstrukturierung ist, die einen Modernisierungscharakter nach der Krise hat. Natürlich ist zu bedenken, dass adaptives Management nicht für alle russischen Unternehmen Anti-Krisen-Charakter hat und in direktem Zusammenhang mit einer umfassenden Umstrukturierung steht. In der Arbeit heißt es jedoch: „Die Zahl der russischen Unternehmen, die sich gerade anpassen, ist gestiegen.“ Marktbedingungen nicht unerheblich auf das Problem der durch die Krise erschwerten Umstrukturierung gestoßen. Wir können sie eher als „Ausnahme von der Regel“ bezeichnen.

Die Umstrukturierung russischer Unternehmen, die sowohl auf die Anpassung an moderne marktwirtschaftliche Bedingungen als auch auf die Bewältigung von Krisenphänomenen abzielt, erfordert unserer Meinung nach besondere Ansätze bei der Wahl der Strategien, Mittel und Methoden ihrer Umsetzung. Gleichzeitig wird natürlich auch die Umsetzung traditioneller Managementfunktionen (Planung, Organisation, Kontrolle und Motivation) unter den Bedingungen der Umstrukturierung und Modernisierung eigene Besonderheiten haben.

Betrachten wir die Merkmale der Wahl einer Unternehmensentwicklungsstrategie, die auf die Anpassung an die Geschäftsbedingungen des Marktes und die Überwindung von Krisenphänomenen abzielt. IN moderne Literatur gewidmet strategisches Management Die meisten Autoren schlagen das folgende Schema für die Auswahl einer Uvor.

In der ersten Phase wird die strategische Position des Unternehmens ermittelt: Das externe und interne Betriebsumfeld des Unternehmens wird analysiert, günstige und ungünstige Umweltfaktoren für die Entwicklung des Unternehmens sowie die Stärken und Schwächen seines internen Umfelds ermittelt Umfeld.

Die gebräuchlichsten und bewährtesten Methoden zur Analyse der strategischen Position eines Unternehmens sind: SWOT-Analyse, STEP-Analyse (Analyse der Makroumfeldbereiche: sozial, technisch, wirtschaftlich, politisch), Analyse des „Kräftefeldes“ nach Ansoff, Identifizierung von Wettbewerbskräften nach Porter, Vergleich von Wachstumsraten und Marktanteilen – BCG-Matrix, Evolutionsanalysemethode – Hofer/Schendel-Modell, Branchenattraktivitätsanalyse – Shell/DPM-Modell, Vergleich von Marktattraktivität und Wettbewerbsfähigkeit – GE/McKinsey-Modell.

Im zweiten Schritt wird basierend auf den Ergebnissen einer Analyse der strategischen Position des Unternehmens eine langfristige Prognose für die Entwicklung des Unternehmens erstellt. Dies bietet Verschiedene Optionen Entwicklung: sowohl mit dem Vorherrschen ungünstiger Entwicklungsfaktoren (pessimistische Prognose) als auch mit dem Vorherrschen günstiger Entwicklungsfaktoren (optimistische Prognose). Außerdem wird die wahrscheinlichste Prognoseoption für die Entwicklung des Unternehmens ermittelt. Die moderne Literatur präsentiert eine recht breite Palette von Methoden zur Prognose der langfristigen Entwicklung von Unternehmen. Sie alle sind recht gut bekannt und in der Praxis erprobt.

In der dritten Stufe werden im Rahmen der wahrscheinlichsten Prognose verschiedene Szenarien für die Entwicklung des Unternehmens entwickelt. Gleichzeitig werden bei Bedarf die Mission und Ziele geklärt Wirtschaftstätigkeit Unternehmen. Es werden Kriterien für die Wirksamkeit der Unternehmensentwicklung ermittelt (Marktanteil, Umsatzvolumen, Gewinnspanne, Höhe der Stückkosten, Aktienrendite etc.). In dieser Phase werden mögliche Richtungen taktischer Maßnahmen festgelegt. Die gebräuchlichste Methode zur Verdeutlichung der Ziele und Vorgaben eines Unternehmens ist der „Zielbaum“.

In der vierten Stufe wird anhand der ausgewählten Kriterien für die Effizienz des Unternehmens das optimale Szenario für seine Entwicklung ermittelt.

In der fünften Phase wird ein strategischer Entwicklungsplan für das Unternehmen erstellt, der auf dem in der vorherigen Phase entwickelten optimalen Szenario für seine Entwicklung basiert.

Betrachten wir die Merkmale der ersten Phase der Entwicklung einer Anpassungsstrategie für die Entwicklung eines Unternehmens: Analyse der externen und internen Umgebung des Unternehmens.

Stellen wir zunächst fest, dass sich die überwältigende Mehrheit in einem Krisenzustand befindet Industrieunternehmen Russland wurde durch eine hohe Änderungsrate der externen Umweltfaktoren mit einer erheblichen Verzögerung der entsprechenden Änderungsrate der Faktoren des internen Umfelds der Funktionsweise von Unternehmen initiiert. Unter diesen Bedingungen ist es bei der Analyse des externen Umfelds nicht nur wichtig, Faktoren zu ermitteln, die für die Entwicklung eines Unternehmens günstig und ungünstig sind, sondern vor allem die „Konturen“ des neuen Umfelds zu bestimmen, um die zu bestimmen Besonderheiten neuer sozioökonomischer Beziehungen, die die „Spielregeln“ wirtschaftlicher Einheiten verändern.

Mit anderen Worten: Die Analyse der externen Umgebung beinhaltet unter anderem die Beseitigung von Informationsunsicherheiten in den Vorstellungen der Unternehmensführung über diese Umgebung.

Die Beseitigung dieser Unsicherheit wird es ermöglichen, die wesentlichen natürlichen Eigenschaften der neuen Umgebung zu identifizieren. Dies ermöglicht wiederum die Festlegung der Grundsätze der strategischen Entwicklung, nach denen das Unternehmen in einem veränderten Umfeld agieren wird, ermöglicht die Ermittlung des „Idealbildes“ des Unternehmens, das dem neuen Umfeld entspricht und Dies dient als Grundlage für die Bestimmung des Niveaus der regulatorischen Anpassungsfähigkeit des Unternehmens.

Zweitens Analyse des internen Umfelds des Unternehmens sowie Identifizierung von Stärken und Schwächen Sein Funktionieren unter veränderten Bedingungen setzt eine Korrelation zwischen dem aktuellen Zustand des Unternehmens und seinem „Idealbild“ voraus, das den neuen wirtschaftlichen Bedingungen entspricht.

Mit anderen Worten wird der Grad der tatsächlichen Anpassungsfähigkeit des Unternehmens ermittelt und mit dem Grad der normativen Anpassungsfähigkeit verglichen. Das Ergebnis eines solchen Vergleichs besteht darin, den Anpassungsbereich zu ermitteln dieses Unternehmens an neue wirtschaftliche Rahmenbedingungen.

Bei der Ermittlung des Anpassungsbereichs ist es sehr wichtig, die Höhe der Kosten zu ermitteln, die erforderlich sind, um das Niveau der normativen Anpassungsfähigkeit zu erreichen. Die Deckung solcher Kosten während einer Krise ist in der Regel sehr problematisch. Neben der Bestimmung des „Idealbildes“ eines Unternehmens, das den neuen wirtschaftlichen Bedingungen entspricht, muss die Unternehmensleitung daher ermitteln, wie das Unternehmen sein muss, damit es erstens die Anpassungskosten „tragen“ kann und zweitens Bringen Sie das Unternehmen näher an die Standardanpassungsfähigkeit.

Dieses Problem ist ein klassisches Problem der Systemumstrukturierung: „Wenn die bestehende Struktur des Systems zur Erreichung der Systemziele Kosten erfordert, die mit seiner Existenz nicht vereinbar sind, sollte diese Struktur geändert werden.“

Der zweite Schritt bei der Wahl einer Anpassungsstrategie für die Unternehmensentwicklung ist die Wahl der Richtung und der Mittel der Umstrukturierung. Um das Niveau der regulatorischen Anpassungsfähigkeit zu erreichen, muss die Unternehmensleitung ein doppeltes Problem lösen: die kurzfristige Rentabilität des Unternehmens sicherstellen (um Ressourcen zur Deckung der Anpassungskosten zu akkumulieren) und das effektive Funktionieren des Unternehmens unter neuen Bedingungen wiederherzustellen.

Diese Aufgabe bestimmt die Merkmale der Wahl der Richtung und der Mittel der Restrukturierung, nämlich: Die Restrukturierung muss umfassend und systemischer Natur sein. Kurzfristige Ziele sollten nicht im Widerspruch zu langfristigen Zielen stehen.

Der Beitrag beschreibt die Grundsätze der strategischen Neuausrichtung, geordnet nach ihrer Priorität. Gleichzeitig betonen die Autoren insbesondere, dass dieses Schema vor allem für russische Industrieunternehmen charakteristisch ist und folgende Bereiche struktureller Veränderungen umfasst: Änderungen in der Organisationsstrategie; Wahl der organisatorischen und rechtlichen Ausgestaltung der gewählten Strategie; Veränderungen in der Führungsstruktur.

In der dritten Phase der Auswahl einer adaptiven Uwerden verschiedene Szenarien (Optionen) für die Unternehmensentwicklung festgelegt.

Eine Verallgemeinerung der Erfahrungen mit der Umstrukturierung ausländischer und russischer Unternehmen in der modernen Wirtschaftsliteratur ermöglicht es uns, mehrere typische Umstrukturierungsszenarien zu identifizieren.

In der modernen Wirtschaftsliteratur werden typische Szenarien wie die Integration von Unternehmen in größere Industriestrukturen, die Konzentration der Produktion innerhalb der bestehenden Struktur, die Diversifizierung und die Reduzierung der Produktionskapazität entsprechend dem vorhandenen Produktionsvolumen erwähnt.

Diese Klassifizierung typischer Strukturen sieht unserer Meinung nach nicht mindestens zwei weitere mögliche Restrukturierungsszenarien vor: die Entwicklung eines bestimmten Tätigkeitsbereichs des Unternehmens (in der Literatur wird diese Restrukturierungsrichtung als „Devestment“ bezeichnet) und die Restrukturierung im Rahmen von Sanierungsverfahren für die Insolvenz des Unternehmens.

In der vierten Stufe wird eine Prognose der Ergebnisse der Unternehmensumstrukturierung erstellt. Es ist zu beachten, dass die Prognose einer Umstrukturierung in der Anfangsphase ihrer Umsetzung einen begrenzteren Methodensatz erfordert als unter Bedingungen einer stabilen Entwicklung des Unternehmens.

Unter diesen Bedingungen sind die am meisten bevorzugten und am besten bewährten Methoden in der Prognosepraxis Simulationsmodellierung. Diese Methoden funktionieren sehr produktiv unter Bedingungen, die eine allmähliche Änderung der qualitativen Eigenschaften des Objekts, dessen Entwicklung vorhergesagt wird, mit sich bringen (weitere Informationen zu diesen Methoden finden Sie unter).

In der fünften Phase der Auswahl einer adaptiven Strategie wird ein langfristiger Unternehmensentwicklungsplan entwickelt.

In ihren Arbeiten sind solche Spezialisten auf diesem Gebiet strategisches Management, wie Vikhansky O.S., Naumov A.I. , Kivachuk V.S. Beachten Sie, dass der bevorzugteste Ansatz für die strategische Planung im Kontext einer umfassenden Umstrukturierung eines Unternehmens ein programmorientierter Ansatz ist.

Die Grundlagen dieses Ansatzes wurden in seinen Werken von I. Ansoff gelegt. Sein Wesen ist wie folgt. In der Planungsphase werden eine Reihe von Unternehmenszielen klar formuliert. Die formulierten Ziele werden nach dem Grad der Signifikanz der erzielten Ergebnisse bei deren Erreichung geordnet. Für jedes Ziel wird ein detailliertes Programm zur Zielerreichung erstellt. Als Ergebnis erhält das Unternehmen ein einzigartiges Softwarepaket, das im Allgemeinen auf die Lösung eines globalen Problems des Unternehmens, insbesondere der Umstrukturierung, ausgerichtet ist.

Der Vorteil des Programm-Ziel-Ansatzes besteht in der Detaillierung von Mitteln und Wegen zur Erreichung eines bestimmten Unternehmensziels. Dieses Detail ermöglicht es Ihnen, die begrenzten Ressourcen des Unternehmens auf den wichtigsten Tätigkeitsbereich des Unternehmens zu konzentrieren und die wichtigsten Aufgaben zuerst zu lösen. Die Effizienz der Kontrolle über die Ergebnisse der Unternehmensaktivitäten steigt. Darüber hinaus hat das Unternehmen die Möglichkeit, seine Aktivitäten ohne größere Änderungen im strategischen Entwicklungsplan fortzusetzen, denn Ein Programm-Ziel-Strategieplan, bestehend aus „Modulen – Programmen“, ist recht flexibel und verliert nicht an Bedeutung, wenn sich die Priorität der Ziele ändert.

Im Anpassungsprozess kommt der Systematik der Führungsfunktionen eine besondere Bedeutung zu, das heißt nicht nur die gegenseitige Konsistenz von Funktionen wie Planung, Organisation, Steuerung und Motivation, sondern auch die Übereinstimmung der operativen Umsetzung dieser Funktionen mit der strategischen Entwicklung Plan des Unternehmens.

Das klare Erreichen der Prioritäten der adaptiven Strategie gewährleistet nicht nur das stabile Funktionieren von Unternehmen, sondern trägt auch dazu bei, voranzukommen und ein neues qualitatives Niveau ihrer Entwicklung zu erreichen.

Rezensenten:

Nabokov V.I., Doktor der Wirtschaftswissenschaften, Professor der Abteilung für Management und Recht der Uraler Staatlichen Landwirtschaftsakademie, Jekaterinburg.

Pustuev A.L., Doktor der Wirtschaftswissenschaften, Professor, Leiter. Abteilung Wirtschaftstheorie Staatliche Haushaltsbildungseinrichtung für höhere Berufsbildung „Ural State Agricultural Academy“, Jekaterinburg.

Bibliografischer Link

Zyablitskaya N.V. ADAPTIVES MANAGEMENT MODERNER UNTERNEHMEN // Zeitgenössische Themen Wissenschaft und Bildung. – 2012. – Nr. 1.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=5594 (Zugriffsdatum: 06.04.2019). Wir machen Sie auf Zeitschriften des Verlags „Academy of Natural Sciences“ aufmerksam.

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Adaptive Systeme– Systeme, bei denen sich Regelparameter oder Regelalgorithmen an Störungen anpassen, um das System optimal zu regeln. Unter Bedingungen, in denen andere Systeme mit vorgegebenen Eingabeparametern und Strukturen aufgrund von Änderungen der dynamischen Eigenschaften des Steuerobjekts nicht die erforderliche Steuerwirkung bereitstellen können, werden adaptive Systeme verwendet.

Adaptive Systeme werden je nach Steuerungsmethode unterteilt in:

Selbstoptimierende Systeme

Selbstorganisierende Systeme

Selbstlernende Systeme

Selbstoptimierende Systeme – Systeme, deren gewünschte Regelwirkung durch Änderung der Parameter des Regelgeräts in Abhängigkeit von Daten über äußere Störungen, Daten über Änderungen der dynamischen Eigenschaften des Regelobjekts während des Regelvorgangs erreicht wird.

Reis. 15. Blockdiagramm eines selbstoptimierenden Steuerungssystems

DO – Abweichungssensor

Der Abweichungssensor (DS) erzeugt ein Signal, das es ermöglicht, Änderungen in den Parametern der entsprechenden Verbindung oder externe Störungen zu erkennen und entsprechend die Regelwirkung zu optimieren.

Extreme Systeme werden verwendet, um automatisch nach dem Extremum eines kontrollierten Parameters zu suchen und abhängig von Änderungen seiner Position automatisch den Aktionsalgorithmus zu ändern.

Adaptive Systeme sind in den meisten Fällen optimale Systeme, weil Während des Betriebs suchen sie automatisch nach optimalen Parametern. Es gibt passive und aktive Methoden zur Systemanpassung.

Bei passive Anpassungsmethode Die Vernetzung der Verknüpfungen des Systems und seiner Einstellungen mit sich ändernden äußeren Störungen wird auf der Grundlage axiomatischer Daten und vorhandener Erfahrungen festgelegt. Wenn das Objekt instationär ist und die Muster der Änderung der Werte seiner Parameter bekannt sind, kann die angegebene Methode verwendet werden.

Aktive Anpassungsmethode wird bei Änderungen der Parameter eines Objekts nach einem nicht festgelegten Muster verwendet, in Form von Änderungen von Verknüpfungen und deren Einstellungen in Abhängigkeit von den aktuellen Daten, die während des Steuerungsprozesses empfangen werden.

Abhängig von der verwendeten Anpassungsmethode werden selbstanpassende Steuerungssysteme in suchende und nicht suchende Systeme unterteilt.

Suchmaschinen Nehmen Sie eine Probeänderung an den Parametern des Steuergeräts vor und überwachen Sie dabei die Reaktion des Systems auf diese Änderung. Wenn sich die Regelparameter des Systems verbessern, ändert das System die Parameter des Steuergeräts weiterhin in die gleiche Richtung; wenn sich die Qualität der Regelung verschlechtert, ändert das System die Richtung der Parameteränderung.

Suchlose Systeme Passen Sie Steuerparameter basierend auf einem Vergleich der Parameter eines bestimmten Referenzmodells und der tatsächlichen Ausgabeparameter an.

Selbstorganisierende Systeme – Systeme, in denen sich Steuerparameter und die Struktur des Systems ändern (zusätzliche Verbindungen können einbezogen werden) und sich die Parameter von Systemverbindungen ändern können.

Selbstlernende Systeme – Systeme, bei denen sich die Steuerungsparameter, die Struktur und die Parameter des Systems selbst ändern können. Darüber hinaus sind diese Systeme in der Lage, die Steuerungsqualität auf der Grundlage zuvor gesammelter Erfahrungen zu verbessern, d. h. Erinnern Sie sich und ändern Sie den Algorithmus Ihrer Arbeit, um die Qualität zu verbessern.

Abb. 16. Blockdiagramm eines Nicht-Suchsystems.

УУ – Steuergerät, OU – Kontrollobjekt,

EM – Referenzmodell, AUM – Referenz-Qualitätskontrollanalysator

Modelle, AOK - Analysator des Hauptstromkreises des Systems,

SIS – selbsteinstellender Aktuator

Nach ihren Parametern lassen sich Systeme in stationäre und instationäre einteilen.

Das Eigentum an der Energiequelle, die die Kontrollaktionen erzeugt, kennzeichnet Systeme direkter und indirekter Aktion. In Systemen mit direkter Wirkung nutzt das Kontrollobjekt seine eigene Energie, in Systemen mit indirekter Wirkung Energie aus einer anderen Quelle.