Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ платный или только для Подписчиков

Идентифицируемость и адаптивная идентификация децентрализованных систем

https://doi.org/10.17587/mau.26.347-356

Аннотация

   Рассматривается задача идентификации децентрализованных систем (ДС). Анализ показывает, что данной проблеме не уделялось достаточного внимания. Усложнение систем и априорная неопределенность требуют разработки соответствующих подходов и методов. Это касается, прежде всего, параметрической идентифицируемости (ПИ) децентрализованных систем. В работе предлагается подход к оценке ПИ, основанный на выполнении условия постоянства возбуждения и на учете взаимосвязей в подсистемах. Получены условия локальной структурной и параметрической идентифицируемости по выходу и пространству состояний. Синтезированы адаптивные алгоритмы параметрической идентификации ДС. Доказана экспоненциальная диссипативность адаптивной системы. Полученные результаты основаны на применении векторных функций Ляпунова. Рассмотрено влияние взаимосвязей в подсистемах на свойства получаемых оценок параметров. Показано, что адаптивный алгоритм можно описать динамической матричной системой, если на адаптивную систему идентификации наложить функциональное ограничение. Рассмотрен частный случай такого класса алгоритмов с запаздывающим аргументом и исследованы условия устойчивости адаптивной системы. Показано влияние связей в системе на структурную идентифицируемость нелинейной части ДС. Получены условия экспоненциальной устойчивости адаптивной системы идентификации. Приводятся результаты моделирования, которые подтверждают полученные результаты.

Об авторе

Н. Н. Карабутов
МИРЭА — Российский технологический университет
Россия

д-р техн. наук, проф.

119454; Москва



Список литературы

1. Hua C., Guan X., Shi P. Decentralized robust model reference adaptive control for interconnected time-delay systems // Proceeding of the 2004 American Control Conference Boston, Massachusetts June 30 — July 2. 2004. 2004. P. 4285—4289.

2. Yang Q., Zhu M., Jiang T. He J., Yuan J., Han J. Decentralized robust adaptive output feedback stabilization for interconnected nonlinear systems with uncertainties // Journal of control science and engineering. 2016. Article ID 3656578:12.

3. Wu H. Decentralized adaptive robust control of uncertain large-scale non-linear dynamical systems with time-varying delays // IET control theory and applications. 2012. Vol. 6 (5). P. 629—640.

4. Fan H., Han L., Wen C., Xu L. Decentralized adaptive output-feedback controller design for stochastic nonlinear interconnected systems // Automatica. 2012. Vol. 48 (11). P. 2866—2873.

5. Бронников А. М., Буков В. Н. Децентрализованное адаптивное управление с идентификацией и модельной координацией в многосвязных системах 2010. 17 с. https://www.researchgate.net/publication/273038561_Decentralizovannoe_adaptivnoe_upravlenie_s_identifikaciej_i_modelnoj_koordinaciej_v_mnogosvaznyh_sistemah.

6. Benitez V. H., Sanchez E. N., Loukianov A. G. Decentralized adaptive recurrent neural control structure // Engineering applications of artificial intelligence. 2007. Vol. 20. P. 1125—1132.

7. Lamara A., Colin G., Lanusse P., Chamaillard Y., Charlet A. Decentralized robust control-system for a non-square MIMO system, the air-path of a turbocharged Diesel engine // 2012 Workshop on Engine and Powertrain Control, Simulation and Modeling. The International Federation of Automatic Control Rueil-Malmaison, France, October 23—25. 2012. P. 130—137.

8. Nguyen T., Mukhopadhyay S. Identification and optimal control of large-scale systems using selective decentralization // 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Budapest, Hungary. 2016. P. 000503—000508. DOI: 10.1109/SMC.2016.7844289.

9. Gudi R. D., Rawlings J. B., Venkat A., Jabbar N. Identification for decentralized MPC // IFAC Proceedings Volumes. 2004. Vol. 37, Iss. 9. P. 299—304.

10. Mao X., He J. Decentralized System Identification Method for Large-Scale Networks // 2022 American Control Conference (ACC), Atlanta, GA, USA. 2022. P. 5173—5178. DOI: 10.23919/ACC53348.2022.9867516.

11. Ioannou P. A. Decentralized adaptive control of interconnected systems // IEEE Transactions on automatic control. 1986. Vol. Ac-31(4). P. 291—298.

12. Zhong-Ping J. Decentralized and adaptive nonlinear tracking of large-scale systems via output feedback // IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N. 11. P. 2122—2128. DOI: 10.1109/9.887638.

13. Li X.-J., Yan G.-H. Adaptive decentralized control for a class of interconnected nonlinear systems via backstepping approach and graph theory // Automatica. 2017. Vol. 76. P. 87—95.

14. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. 432 с.

15. Conrad J. R., Eisenberg M. C. Examining the impact of forcing function inputs on structural identifiability // arXiv:2407.02771v1 [q-bio.QM]. 3 Jul 2024.

16. Weerts H. H. M., Dankers A. G., Van den Hof P. M. J. Identifiability in dynamic network identification // Preprints of the 17<sup>th</sup> IFAC Symposium on System Identification Beijing International Convention Center October. Beijing, China. 2015. P. 19—21.

17. Verdière N. Identifiability in networks of nonlinear dynamical systems with linear and/or nonlinear couplings // Franklin Open. 2024. N. 9. P. 100195. doi: 10.1016/j.fraope.2024.100195

18. Anstett-Collin F., Denis-Vidal L., Mill rioux G. A priori identifiability : An overview on definitions and approaches // Annual Reviews in Control. 2020. Vol. 50. P. 139—149. DOI: 10.1016/j.arcontrol.2020.10.006.hal-03003563.

19. Карабутов Н. Н. Введение в структурную идентифицируемость нелинейных систем. М.: URSS/ЛЕНАНД, 2021. 144 с.

20. Karabutov N. Identification of decentralised control systems // Preprints-143582. URL: https://www.preprints.org/manuscript/202412.1808/v1. DOI: 10.20944/preprints202412.1808.v1.

21. Karabutov N. N. On adaptive identification of systems having multiple nonlinearities // Russ. Technol. J. 2023. Vol. 11 (5). P. 94—105.


Рецензия

Для цитирования:


Карабутов Н.Н. Идентифицируемость и адаптивная идентификация децентрализованных систем. Мехатроника, автоматизация, управление. 2025;26(7):347-356. https://doi.org/10.17587/mau.26.347-356

For citation:


Karabutov N.N. Identifiability and Adaptive Identification of Decentralized Systems. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2025;26(7):347-356. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.26.347-356

Просмотров: 49


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)