Переход от теоретических принципов адаптивного управления к практическому применению

Введение

Современные технологии и развитие автоматизированных систем требуют высокой гибкости и надёжности в управлении. В условиях изменяющихся параметров объектов и внешней среды традиционные методы регулирования часто оказываются недостаточно эффективными. Это обусловило рост интереса к адаптивным системам управления, способным изменять свои параметры в реальном времени и обеспечивать стабильную работу даже при неопределённостях. Такие системы находят применение в робототехнике, авиации, автомобилестроении, телекоммуникациях и других сферах, где важны точность и устойчивость. Переход от теоретических основ адаптации к их практической реализации открывает новые горизонты для инженеров и исследователей.
Многие реальные объекты управления имеют изменяемые или плохо известные характеристики, что снижает эффективность классических систем. Адаптивные системы решают эту проблему, автоматически настраивая свои параметры. Их внедрение особенно важно в сферах с высокими требованиями к надёжности и точности, таких как автономный транспорт, медицинская техника и интеллектуальные управляющие системы. Повышенный интерес к машинному обучению также делает адаптивные алгоритмы особенно перспективными.
Цель работы — изучить переход от теоретических принципов адаптивного управления к практическому применению.
Задачи:
1. Изучить понятие адаптивного управления.
2. Рассмотреть методы автоматической настройки параметров.
3. Реализовать простой адаптивный алгоритм.
4. Протестировать его на изменяемом объекте.
5. Сравнить с традиционными методами регулирования.
6. Определить области эффективного применения.

Список использованной литературы

1. Алхелу М., Вассуф Я., Серебренный В.В. и др. Адаптивное управление компромиссом между управляемостью и комфортом в модели типа «четверть автомобиля» // Problems of Control and Informatics. – 2022. – Т. 2, № 36. – DOI 10.25728/pu.2022.2.4. – URL: https://www.researchgate.net/publication/360297654_Adaptivnoe_upravlenie_kompromissom_mezdu_upravlaemostu_i_komfortom_v_modeli_tipa_cetvert_avtomobila (дата обращения: 25.06.2025).
2. Глущенко А.И., Ласточкин К.А. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Ч. III. Объекты с переменными параметрами // Автоматика и телемеханика. – 2023. – № 11. – С. 147–168. – DOI 10.31857/S0005231023110089. – URL: https://sciencejournals.ru/cgi/getPDF.pl?jid=auttel&year=2023&vol=2023&iss=11&file=AutTel_2311008Glushchenko.pdf (дата обращения: 25.06.2025).
3. Глущенко А.И., Ласточкин К.А. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Ч. II. Объекты с кусочнопостоянными параметрами // Автоматика и телемеханика. – 2023. – № 3. – С. 65–105. – DOI 10.31857/S0005231023030042. – URL: https://sciencejournals.ru/cgi/getPDF.pl?jid=auttel&year=2023&vol=2023&iss=3&file=AutTel_2303004Glushchenko.pdf (дата обращения: 25.06.2025).
4. Гриняк В.М., Шутов К.С., Артемьев А.В. Управление движением по программной траектории с помощью нейронной сети // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2024. – Т. 12, № 1. – С. 1–16. – DOI 10.26102/2310-6018/2024.44.1.024. – URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1527 (дата обращения: 25.06.2025).
5. Калдыбаев Р.С. Адаптивные (самонастраивающиеся) системы автоматического управления // Современные научные исследования и инновации. – 2020. – № 6. – С. 20320–20328. – URL: см. эл. версию (дата обращения: 25.06.2025).
6. Нурудинов Г.М. Адаптивное управление трафиком в SDN-сетях с применением машинного обучения // Экономика и качество систем связи. – 2024. – № 1. – С. 114–122. – URL: https://journal-ekss.ru/wpcontent/uploads/2024/03/114-122.pdf (дата обращения: 25.06.2025).
7. Рудаков Р.В., Сержантова М.В. и др. Адаптивное управление роботами для работы в условиях действия высоких температур // Информационно-управляющие системы. – 2024. – № 4. – С. 12.
8. Юмаганов А.С., Агафонов А.А., Мясников В.В. Адаптивное управление сигналами светофоров на основе обучения с подкреплением, инвариантное к конфигурации светофорного объекта // Компьютерные исследования и моделирование. – 2024. – Т. 16, № 5. – С. 1253–1269. – DOI 10.20537/2076-7633-2024-16-5-1253-1269. – URL: https://crmen.ics.org.ru/uploads/crmissues/crm_2024_5/36_yumaganov.pdf (дата обращения: 25.06.2025).