Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ процесса сушки солода с позиции управления
1.1. Анализ технологии процесса сушки солода 9
1.2. Подходы к моделированию процесса сушки солода 14
1.3. Анализ существующих систем автоматизации и управления технологическим процессом сушки солода
1.4. Анализ методов синтеза систем управления нестационарными процессами ... 23
1.5. Анализ методов текущей идентификации 30
1.5.1. Анализ рекуррентных методов идентификации 30
1.5.2. Анализ методов текущей идентификации на основе теории чувствительности
1.6. Выводы 36
ГЛАВА 2. Синтез цифровой связной системы управления процессом сушки сыпучих материалов
2.1. Разработка дискретной динамической модели объекта 39
2.2. Разработка структуры и математическое описание связной системы управления 42
2.3. Синтез компенсатора перекрестной связи из условия автономности 45
2.4. Расчет параметров основных цифровых регуляторов 46
2.5. Выводы 54
ГЛАВА 3. Синтез структуры и алгоритма функционирования цифровой адаптивной системы управления процессом сушки солода
3.1. Разработка математического описания алгоритма текущей идентификации на основе метода теории чувствительности
3.2. Разработка способа проверки достоверности результатов идентификации на основе свойства наблюдаемости 63
3.3. Структура цифровой адаптивной системы управления процессом сушки солода 68
3.4. Выводы 76
ГЛАВА 4. Моделирование и исследование цифровой адаптивной системы управления процессом сушки солода
4.1. Параметрическая идентификация каналов объекта управления 78
4.2. Реализация алгоритма идентификации на основе метода теории чувствительности
4.2.1. Математическое описание 79
4.2.2. Нахождение опорного решения 81
4.2.3. Нахождение векторов матрицы чувствительности 84
4.2.4. Определение функций чувствительности при вариациях параметров модели объекта
4.3. Реализация алгоритма проверки достоверности результатов идентификации
4.4. Моделирование цифровой АдСУ процессом сушки солода 93
4.5. Выводы 96
Заключение 98
Библиографический список 99
Приложение. Акты об использовании результатов работы
- Анализ методов синтеза систем управления нестационарными процессами
- Разработка структуры и математическое описание связной системы управления
- Разработка способа проверки достоверности результатов идентификации на основе свойства наблюдаемости
- Определение функций чувствительности при вариациях параметров модели объекта
Введение к работе
Актуальность работы. Характерными особенностями процесса сушки сыпучих материалов (на примере солода) как объекта управления являются внутренняя взаимосвязь между параметрами и нестационарное поведение, обусловленное физико-химическими превращениями в течение процесса.
Современные системы управления не позволяют полностью учесть особенности процесса. Наличие нестационарности приводит к изменению динамических характеристик, что влечёт за собой неудовлетворительное качество управления. Одним из путей решения данной проблемы является адаптация управляющей части системы по результатам текущей идентификации каналов объекта управления. Для нестационарных объектов своевременное проведение параметрической идентификации методом, обладающим высоким быстродействием и точностью, является достаточно сложной и не решенной в полном объеме задачей.
В связи с этим разработка цифровой адаптивной системы управления процессом сушки сыпучих материалов является актуальной задачей и имеет существенное практическое значение.
Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных и управляющих систем ФГБОУ ВПО ВГУИТ в соответствии с планом госбюджетных научно-исследовательских работ по теме «Разработка и совершенствование математических моделей, алгоритмов регулирования, средств и систем автоматического управления технологическими процессами» (№ г.р. 01.9.60 007315).
Цель работы. Синтез и моделирование цифровой адаптивной системы управления процессом сушки сыпучих материалов, обеспечивающей учет нестационарности и связности параметров для получения целевого продукта с заданными регламентом характеристиками.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:
-
Получение дискретной динамической модели процесса сушки солода как связного объекта управления.
2. Разработка алгоритма текущей идентификации нестационарного объекта с использованием метода теории чувствительности.
3. Разработка способа проверки достоверности результатов текущей идентификации объекта управления на основе свойства наблюдаемости.
4. Синтез адаптивной цифровой системы управления на основе алгоритма текущей параметрической идентификации и способа проверки достоверности результатов идентификации.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы теории чувствительности, теории автоматического управления аналоговых и цифровых систем, линейных связных систем управления, математического моделирования, структурного синтеза, идентификации. Общей методологической основой является системный подход.
Научная новизна
1. Дискретная динамическая модель процесса сушки солода как связного объекта управления, учитывающая наличие перекрестной связи.
2. Алгоритм текущей идентификации нестационарного объекта управления с использованием метода теории чувствительности, позволяющий оценивать вариации параметров модели объекта и осуществлять перенастройку управления.
3. Способ проверки достоверности результатов текущей идентификации параметров моделей на основе свойства наблюдаемости, позволяющий судить о верификации идентифицируемых параметров.
4. Структурная схема и алгоритм функционирования цифровой адаптивной системы управления процессом сушки солода, позволяющей получать целевой продукт с заданными регламентом характеристиками за счет повышения динамической точности и уменьшения времени установления управляемых параметров путем компенсации перекрестной связи, а также адаптации управляющей части системы при нестационарности динамических свойств объекта управления.
Практическая значимость работы состоит в повышении качества управления процессом сушки сыпучих материалов за счет использования разработанных моделей, алгоритмов и программных комплексов. Основные теоретические результаты диссертационной работы распространяются на класс нестационарных связных объектов.
Разработанные алгоритмы, методы, программные продукты могут быть рекомендованы предприятиям пищевой и химической промышленности для синтеза цифровых систем управления связными нестационарными объектами.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-23, 24» (г. Белгород 2010 г., г. Киев 2011 г.), IV международной научной конференции «Современные проблемы прикладной математики, теории управления и математического моделирования» (г. Воронеж 2011 г), а также на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГУИТ в 2008-2012 годах.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 20 печатных работ, из них 2 статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ и 1 патент РФ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Материал изложен на 110 страницах, содержит 25 рисунков и 11 таблиц. Библиография включает 120 наименований.
Анализ методов синтеза систем управления нестационарными процессами
Модели технологических процессов в пищевой (как было выявлено ранее на примере математических моделей процесса сушки солода) и химической промышленности являются сложными. Их параметры и, возможно, структура из-за недостаточной априорной информации не всегда известны. Кроме того, эти параметры могут изменяться во время протекания технологического процесса [39]. Поэтому обычные системы управления во многих случаях не могут обеспечить качественного, а иногда и просто устойчивого управления такими технологическими процессами. При разработке систем управления подобными объектами используются методы адаптивного управления, теории чувствительности, искусственного интеллекта.
Исследования по построению адаптивных систем управления (АдСУ) начались в 50-х годах прошлого столетия. Вначале практическое применение разработанных алгоритмов адаптивного управления сдерживалось из-за их сложности. Однако в последнее время в связи с большими возможностями современных вычислительных устройств методы адаптивного управления нашли практическое применение в таких областях, как управление сложными технологическими процессами, энергетические системы и др. [6,7].
В АдСУ информация об объекте и возмущениях собирается в ходе эксплуатации, обрабатывается и используется для выработки управляющих воздействий [6,7,25,117,120]. При адаптивном подходе правило определения управляющих воздействий автоматически изменяется во время работы. Это позволяет повысить качество управления в условиях неопределенности и нестационарности свойств объекта и среды функционирования [106, 113].
АдСУ включают объект (О), регулятор (Р) и адаптор (А). Объект и регулятор, вырабатывающий управляющее воздействие на объект, образуют основной контур. Регулятор содержит варьируемые параметры. Адаптор на основе обработки доступной ему информации вырабатывает управляющее воздействие, производящее подстройку варьируемых параметров регулятора. Регулятор совместно с адаптором образуют адаптивный регулятор. Адаптор выполняет двоякую функцию - изучение объекта и настройку регулятора [79,92].
Как видно, АдСУ обладает иерархической структурой (имеет два уровня) [9,14]. Основной контур образует первый уровень и обеспечивает достижение цели управления. Контур, содержащий адаптор и называемый контуром адаптации, представляет второй уровень и изменяет алгоритм первого уровня так, чтобы приспосабливаться к неизвестной ситуации и обеспечивать достижение цели управления в новых условиях. В общем случае возможны три и больше уровней. В частности, если для синтеза адаптора в завершенном виде априорной информации недостаточно и, допустим, какие-либо его параметры должны уточняться в процессе функционирования системы, потребуется третий уровень - контур адаптации адаптора [92].
АдСУ по принципу изучения объекта делятся на поисковые (с подачей специальных сигналов) и беспоисковые (в систему никаких поисковых сигналов для изучения объекта не подается). Беспоисковые АдСУ по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на АдСУ (или самонастраивающиеся системы) с эталонной моделью (ЭМ) и АдСУ с идентификатором [87]. ЭМ представляет собой динамическую модель системы, обладающую требуемыми качествами. Принцип работы таких систем состоит в том, чтобы адаптор обеспечивал сходимость к нулю ошибки слежения - разности между выходными сигналами основного контура и ЭМ. АдСУ с ЭМ в настоящее время являются основными. Причина - обусловленные современными средствами цифровой вычислительной техники возможности осуществления высококачественной идентификации процессов и построения на основе полученных адекватных моделей высокоэффективных процедур принятия решения. Недостатками являются проверка устойчивости в тех случаях, когда критерием качества не является ее обеспечение [21,22,105,117].
АдСУ второго типа содержат в контуре адаптации идентификатор, который служит для определения неизвестных (изменившихся) параметров объекта на основе изучения входного и выходного сигналов объекта. Полученная идентификатором информация затем используется для определения параметров регулятора и их подстройки. Возможны два способа управления с идентификатором - прямой и непрямой. При непрямом адаптивном управлении сначала получается оценка параметров объекта, а затем на основе полученных оценок определяются значения параметров регулятора и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении исключается этап идентификации параметров объекта. В этом случае, учитывая, что между параметрами объекта и регулятора имеется связь, определяемая выбранным законом управления, производится непосредственная оценка и прямая подстройка параметров регулятора. Преимущества беспоисковых методов - большая скорость сходимости и более высокая точность достижения результата, в то время, как поисковый метод отличается большей универсальностью и необходимостью иметь меньший объем информации о системе. В частности непрямое адаптивное управление позволит отслеживать изменение параметров объекта, обусловленное нестационарностыо, неконтролируемыми возмущениями, случайными воздействиями и другими причинами [27,40,64].
Процедуру построения алгоритмов адаптивного управления условно можно разбить на следующие три этапа: 1. Определение закона (алгоритма) управления, включающего варьируемые параметры (проводится известными методами теории управления). 2. Определение алгоритма адаптации, обеспечивающего нужную настройку варьируемых параметров регулятора (зависит от того, к какому классу адаптации отнесена данная система). 3. Исследование синтезированной АдСУ. Достоинствами адаптивного подхода являются [67,79]: 1. Применение для объектов с большими изменениями параметров относительно расчетных состояний, происходящими по произвольному закону. 2. Обеспечение оптимального режима работы системы управления в условиях неполной информации. 3. Использование в случаях, когда расчетный режим управления, оптимальный в каком-либо смысле, изменяется и необходим переход системы на новый оптимальный режим функционирования (обеспечение оптимального режима работы). Главным недостатком является необходимость первоначального изучения объекта, требующая определенного времени.
Разработка структуры и математическое описание связной системы управления
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-23, 24» (г. Белгород 2010 г., г. Киев 2011 г.), IV международной научной конференции «Современные проблемы прикладной математики, теории управления и математического моделирования» (г. Воронеж 2011 г), а также на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГУИТ в 2008-2012 годах.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, из них 2 статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ и 1 патент РФ. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, формулируются цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы. В первой главе проведен анализ технологического процесса, с позиций управления. Выявлены такие характерные особенности как связность параметров и нестационарность динамических характеристик. Рассмотрены математические модели, описывающие процесс сушки сыпучих материалов. Использование существующих моделей для решения задачи управления весьма затруднительно, т.к. аналитические решения возможны лишь при ряде допущении, которые ведут к потере качества управления. Рассмотрены подходы к синтезу систем управления процессом сушки сыпучих материалов. Проведен анализ методов текущей идентификации с точки зрения их применения при нестационарном поведении объектов. В результате обзора для разработки алгоритма идентификации выбран один из методов теории чувствительности, обладающий высоким быстродействием и точностью.
На основе проведенного анализа обоснована актуальность темы диссертационной работы, поставлены задачи и определены основные направления исследования.
Во второй главе по результатам исследований процесса сушки солода установлена структура взаимосвязей входов и выходов, проведена идентификация дискретных моделей основных и перекрестного каналов, предложена дискретная математическая модель процесса, с учетом особенностей процесса разработана структура цифровой связной системы управления, представлено математическое описание и блок-схема алгоритма оптимизации настроек цифровых регуляторов по критерию минимум интегрально-квадратичной ошибки, получена передаточная функция компенсатора перекрестной связи из условия автономности.
В третьей главе разработан алгоритм текущей параметрической идентификации нестационарного объекта на основе метода теории чувствительности, обладающего высоким быстродействием и точностью, позволяющий определять вариации параметров, вызванных нестационарностыо. При использовании распространенных рекуррентных методов текущей идентификации возникает задача проверки достоверности результатов. Для решения этой задачи разработан алгоритм проверки достоверности результатов идентификации, основанный на критерии наблюдаемости Кал-мана, расчет которого проводится с использованием описания модели в переменных состояния. На основе разработанных алгоритмов предложена структура и алгоритм функционирования адаптивной цифровой системы управления процессом сушки сыпучих материалов В четвертой главе приведены результаты исследований синтезированной адаптивной цифровой системы управления процессом сушки сыпучих материалов на примере процесса сушки солода, реализован и исследован алгоритм идентификации нестационарных параметров на основе метода теории чувствительности, реализован и исследован способ проверки достоверности результатов идентификации. В приложениях приведены копии актов об апробации результатов работы на ОАО «Брянскпиво» (г. Брянск) и внедрении в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет инженерных технологий». Одной из основных и часто завершающих стадий многих технологических процессов в пищевой, химической и других отраслях промышленности является сушка, цель которой - получение продукта с требуемым набором физико-химических свойств, готового к переработке, использованию и хранению [8,20, 29, 45, 94]. Теоретические основы проведения сушки представлены в работах А.В. Лыкова [70-72], П.Д. Лебедева [69], М.Ю. Лурье, В.В. Красникова, А.С. Гинзбурга [19,20], Т. Шервуда, Д. Сполдинга, О. Кришера [46], Р. Кейя и др. Сушке подвергаются твердые, сыпучие, пастообразные материалы, а также суспензии, эмульсии, растворы и др. Так, например, в химической промышленности сушат полистирол, каучук, синтетические смолы, азотные удобрения, соли металлов [72]. В пищевой промышленности значительную долю высушиваемого материала занимают зерновые и их производные. Характерным сыпучим зерновым продуктом является солод, который служит основным сырьем в хлебопечении, пивоварении, винокурении, дрожжевом производстве [37, 42, 63, 74, 82].
Разработка способа проверки достоверности результатов идентификации на основе свойства наблюдаемости
Поскольку солодовая масса на протяжении всего процесса представляет собой «живой организм» с постоянно меняющимися параметрами, не подлежащими прямому измерению, было сделано предположение о том, что динамические характеристики процесса сушки носят нестационарный характер, обусловленный рядом физико-химических превращений в каждой из фаз (продукты жизнедеятельности, продукты гидролиза, ферментативная активность и др. Нестационарность параметров зачастую приводит к потере качества при управлении подобными технологическими процессами. В этой связи при синтезе систем управления необходимо учитывать данную особенность.
Процесс сушки солода проводят в аппаратах [35, 88, 107, 115], которые делятся на два типа - периодического и непрерывного действия. К солодо-сушилкам периодического действия относятся горизонтальные сушилки, имеющие достаточно широкое распространение, которые конструктивно проще и дешевле аппаратов других типов. Однако их эксплуатация сопряжена с рядом общих технических трудностей [103]. Сушка солода в них происходит неравномерно: в верхнем слое температура повышается медленнее, чем в нижнем, поэтому влага в верхнем слое удаляется с опозданием, солод продолжает еще расти с образованием ферментов, а в нижнем слое с опережением протекают химические процессы. Данный возмущающий фактор существенно ухудшает качество управления процессом сушки и, как следствие, качество самого продукта. Для его устранения сушилки часто оснащают спе циальными ворошителями [88, 114].
Предпосылкой для получения солода хорошего качества является равномерность сушки, которая обеспечивается, если распределение воздуха под сушильной решеткой, как в количественном, так и в температурном отношении подвергается только незначительным колебаниям (не более 2 С). В качестве управляющих воздействий в сушилках используется температура и расход сушильного агента. Это объясняется тем, что сушильный агент выполняет две функции: подводит тепло к высушиваемому материалу и одновременно удаляет испаренную влагу из солода, что позволяет сделать предположение о связном влиянии на управляемые величины, в качестве которых рассматривается температура и влажность солода [103].
Анализ вышесказанного позволяет сделать вывод, что сушка солода -сложный физико-химический процесс. В течение каждой из фаз процесса необходимо строго поддерживать температурно-влажностный режим, нарушение которого ведет к необратимой потере качества готового продукта. Вследствие ряда физико-химических превращений динамические характеристики процесса приобретают нестационарный характер, управляющие воздействия оказывают перекрестное влияние на управляемые параметры. Поэтому процесс сушки солода можно рассматривать как связный нестационарный объект управления.
Для того чтобы обеспечить точное регулирование температурно-влажностного режима по определенным законам в течение каждой из фаз процесса необходимо знать математическое описание, отражающие кинетику, статику или динамику происходящих в объекте изменений. Рассмотрим основные подходы к моделированию процессов сушки солода.
Сушка является процессом совместного тепло- и массопереноса [71,84]. Уравнения материального и теплового баланса представляют собой дифференциальные уравнения (ДУ) в частных производных [70]. Многие параметры, характеризующие течение процесса, значительно распределены по времени и по высоте слоя. Особые трудности вызывает определение математических зависимостей, напрямую связывающих режимные параметры с управляющими воздействиями. Задачу осложняет также проблема в большинстве случаев непосредственного измерения основных характеристик тепло- и массопереноса, определение внутренних параметров теплообменных и массообменных свойств солодовой массы, например, коэффициенты теплопередачи, диффузии и др. Все эти параметры изменяются как с течением времени, так и по высоте слоя, поэтому с целью упрощения решения ряда задач их усредняют, что ведет к потере качества моделирования [44, 75].
Сложность математического описания динамики процесса, трудности при проведении качественного эксперимента на промышленных установках являются причиной применения для расчетов упрощенных математических моделей. Так, например, широко распространен подход к плотному высокому слою, как к совокупности элементарных слоев, когда объект с распреде ленными параметрами рассматривается, как совокупность объектов с сосредоточенными параметрами. Такой подход позволяет избежать одной из рас-пределенностей параметров (чаще всего по координате). Затем для перехода от слоя к слою применяют численные методы, например, метод сеток или характеристик. При использованию такого подхода [38] допускают, что при сушке высокого плотного слоя в любой момент времени тепло- и массообмен в верхних слоях не влияет на предшествующий ему обмен в нижних слоях, наличие последующих слоев не оказывает влияния на сушку предыдущих. Для синтеза систем управления применение такого подхода ограничено достаточно малой окрестностью рабочей точки, для которой сохраняется адекватность модели набору экспериментальных данных.
Широко известны работы по моделированию сушки зерна и солода, проведенные В.И Жидко, В.А. Резниковым, B.C. Уколовым, Н.В. Остапчу-ком, С.Д. Птицыным, В.И. Поповым, А.Н. Кашуриным, В.А. Домарецким, A.M. Гавриленковым, И.П. Баумштейном и др. [16, 30, 42, 43]. Основополагающие работы для математического описания явления совместного переноса влаги и теплоты принадлежат А.В. Лыкову [70,71]. В этих работах для получения математической модели сушки использовались термодинамические методы.
Определение функций чувствительности при вариациях параметров модели объекта
Управление в данной системе ведется, как и в предыдущих, по независимым контурам (температуры и влажности) без учета взаимного влияния управляющих параметров (по сути имеем две одноконтурные системы), хотя применение современных средств позволяет осуществлять процесс в автоматическом режиме, повышать качество управления за счет точности и быстродействия.
Однако в представленных системах управления, помимо указанных недостатков, не принимается во внимание нестационарность параметров, не рассматривается способ возможного учета изменяющейся динамики процесса. Поэтому необходимо синтезировать систему, которая позволит обеспечить оптимальное управление нестационарным связным процессом сушки солода.
Модели технологических процессов в пищевой (как было выявлено ранее на примере математических моделей процесса сушки солода) и химической промышленности являются сложными. Их параметры и, возможно, структура из-за недостаточной априорной информации не всегда известны. Кроме того, эти параметры могут изменяться во время протекания технологического процесса [39]. Поэтому обычные системы управления во многих случаях не могут обеспечить качественного, а иногда и просто устойчивого управления такими технологическими процессами. При разработке систем управления подобными объектами используются методы адаптивного управления, теории чувствительности, искусственного интеллекта.
Исследования по построению адаптивных систем управления (АдСУ) начались в 50-х годах прошлого столетия. Вначале практическое применение разработанных алгоритмов адаптивного управления сдерживалось из-за их сложности. Однако в последнее время в связи с большими возможностями современных вычислительных устройств методы адаптивного управления нашли практическое применение в таких областях, как управление сложными технологическими процессами, энергетические системы и др. [6,7].
В АдСУ информация об объекте и возмущениях собирается в ходе эксплуатации, обрабатывается и используется для выработки управляющих воздействий [6,7,25,117,120]. При адаптивном подходе правило определения управляющих воздействий автоматически изменяется во время работы. Это позволяет повысить качество управления в условиях неопределенности и нестационарности свойств объекта и среды функционирования [106, 113].
АдСУ включают объект (О), регулятор (Р) и адаптор (А). Объект и регулятор, вырабатывающий управляющее воздействие на объект, образуют основной контур. Регулятор содержит варьируемые параметры. Адаптор на основе обработки доступной ему информации вырабатывает управляющее воздействие, производящее подстройку варьируемых параметров регулятора. Регулятор совместно с адаптором образуют адаптивный регулятор. Адаптор выполняет двоякую функцию - изучение объекта и настройку регулятора [79,92].Как видно, АдСУ обладает иерархической структурой (имеет два уровня) [9,14]. Основной контур образует первый уровень и обеспечивает достижение цели управления. Контур, содержащий адаптор и называемый контуром адаптации, представляет второй уровень и изменяет алгоритм первого уровня так, чтобы приспосабливаться к неизвестной ситуации и обеспечивать достижение цели управления в новых условиях. В общем случае возможны три и больше уровней. В частности, если для синтеза адаптора в завершенном виде априорной информации недостаточно и, допустим, какие-либо его параметры должны уточняться в процессе функционирования системы, потребуется третий уровень - контур адаптации адаптора [92].
АдСУ по принципу изучения объекта делятся на поисковые (с подачей специальных сигналов) и беспоисковые (в систему никаких поисковых сигналов для изучения объекта не подается). Беспоисковые АдСУ по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на АдСУ (или самонастраивающиеся системы) с эталонной моделью (ЭМ) и АдСУ с идентификатором [87]. ЭМ представляет собой динамическую модель системы, обладающую требуемыми качествами. Принцип работы таких систем состоит в том, чтобы адаптор обеспечивал сходимость к нулю ошибки слежения - разности между выходными сигналами основного контура и ЭМ. АдСУ с ЭМ в настоящее время являются основными. Причина - обусловленные современными средствами цифровой вычислительной техники возможности осуществления высококачественной идентификации процессов и построения на основе полученных адекватных моделей высокоэффективных процедур принятия решения. Недостатками являются проверка устойчивости в тех случаях, когда критерием качества не является ее обеспечение [21,22,105,117].
АдСУ второго типа содержат в контуре адаптации идентификатор, который служит для определения неизвестных (изменившихся) параметров объекта на основе изучения входного и выходного сигналов объекта. Полученная идентификатором информация затем используется для определения параметров регулятора и их подстройки. Возможны два способа управления с идентификатором - прямой и непрямой. При непрямом адаптивном управлении сначала получается оценка параметров объекта, а затем на основе полученных оценок определяются значения параметров регулятора и производится их подстройка.
![Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс]](/i/i/4409/168295.png "Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс] Склярова Татьяна Петровна")
