Методы синтеза управления разномасштабными процессами с прогнозирующими моделями при неполной информации
(Стр. 52-56)

Подробнее об авторах
Нгуен Хак Тунг аспирант
Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ИТМО) Жиленков Антон Александрович кандидат технических наук, доцент; заведующий кафедрой морской электроники
Санкт-Петербургский государственный морской технический университет Данг Бинь Хак аспирант
Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ИТМО)
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
Рассматриваются методы синтеза управления разномасштабными процессами с прогнозирующими моделями для линейных и нелинейных систем, а также с различными ограничениями на целевой функционал системы, включая случай с терминальными ограничениями. Данная проблема актуальна в моделировании и управлении технологическими процессами выращивания наноразмерных структур. Дано описание схемы управления, в которой текущее управляющее действие получается путем решения в каждый момент выборки задачи оптимального управления с конечным горизонтом без обратной связи и с использованием текущего состояния объекта в качестве начального состояния. Описана задача оптимизации, дающей оптимальную последовательность управления, когда к объекту применяется управление, полученное для первого шага последующей последовательности. Описаны основные отличия от традиционных схем управления, в которых используется предварительно вычисленный закон управления.
Образец цитирования:
Нгуен Х.Т., Жиленков А.А., Данг Б.Х., (2020), МЕТОДЫ СИНТЕЗА УПРАВЛЕНИЯ РАЗНОМАСШТАБНЫМИ ПРОЦЕССАМИ С ПРОГНОЗИРУЮЩИМИ МОДЕЛЯМИ ПРИ НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИИ. Computational nanotechnology, 1: 52-56. DOI: 10.33693/2313-223X-2020-7-1-52-56
Список литературы:
Mayne D.Q., Rawlings J.B., Rao C.V., Scokaert P.O.M. Constrained model predictive control: stability and optimality. Automatica. 2000. No. 26 (6). Pp. 789-814.
Pham H.D.D. Model predictive control and apply to adaptive control ship heading. 2008. Pp. 101-106.
Zhilenkov A., Chernyi S. Models and algorithms of the positioning and trajectory stabilisation system with elements of structural analysis for robotic applications. International Journal of Embedded Systems. 2019. No. 11 (6). P. 806. DOI: 10.1504/ijes.2019.104005 (Zhilenkov & Chernyi, 2019).
Sokolov S., Zhilenkov A., Chernyi S. et al. Dynamics models of synchronized piecewise linear discrete chaotic systems of high order. Symmetry. 2019. No. 11 (2). P. 236. DOI: 10.3390/sym11020236 (Sokolov, Zhilenkov, Chernyi, Nyrkov & Mamunts, 2019).
Ключевые слова:
система управления, прогнозирующая модель, разномасштабные процессы, неполнота информации.