Điều khiển thích nghi

Điều khiển thích nghi là phương pháp điều khiển được sử dụng bởi một bộ điều khiển phải thích ứng với một hệ thống điều khiển với các thông số thay đổi, hoặc có điều kiện đầu không chắc chắn. Ví dụ, trong điều khiển một chiếc máy bay, khối lượng của nó sẽ giảm từ từ do việc tiêu thụ nhiên liệu; cần một luật điều khiển để điều chỉnh bản thân nó ứng với các điều kiện thay đổi như vậy.

Điều khiển thích nghi khác với điều khiển bền vững ở chỗ nó không cần một thông tin tiên nghiệm về các giới hạn trên các thông số không chắc chắn hoặc thời gian biến đổi; điều khiển bền vững bảo đảm rằng nếu những thay đổi nằm trong giới hạn cho trước, sẽ không cần phải thay đổi luật điều khiển, trong khi điều khiển thích nghi lại liên quan tới việc thay đổi luật điều khiển của chính nó.

Ước lượng tham số
Cơ sở của điều khiển thích nghi là ước lượng tham số. Các phương pháp ước lượng phổ biến bao gồm đệ qui bình phương tối thiểu và gradient descent. Cả hai phương pháp này cung cấp các luật cập nhật được sử dụng để thay đổi các ước lượng theo thời gian thực (cụ thể, trong quá trình hoạt động của hệ thống). Ổn định Lyapunov được sử dụng để tạo ra các luật cập nhật và tìm tiêu chuẩn hội tụ (thường kích thích ổn định). Phép chiếu (toán học) và  tiêu chuẩn hóa thường được sử dụng để cải thiện sự bền vững của các thuật toán ước lượng. Nó cũng được gọi là điều khiển có thể điều chỉnh được.

Phân loại các kỹ thuật điều khiển thích nghi
Nhìn chung ta nên phân biệt giữa:
Điều khiển thích nghi nuôi tiến
Điều khiển thích nghi hồi tiếp
cũng như giữa
Các phương pháp trực tiếp và
Các phương pháp gián tiếp
Các phương pháp trực tiếp là những phương pháp mà trong đó các thông số ước lượng được trực tiếp sử dụng trong bộ điều khiển thích nghi. Ngược lại, các phương pháp gián tiếp là những phương pháp mà trong đó các thông số ước lượng được sử dụng để tính toán các thông số của bộ điều khiển yêu cầu

Có nhiều loại điều khiển thích nghi phản hồi (cách phân loại có thể thay đổi):
Bộ điều khiển thích nghi đối ngẫu [dựa trên lý thuyết điều khiển đối ngẫu]
Bộ điều khiển đối ngẫu tối ưu [khó thiết kế]
Bộ điều khiển đối ngẫu dưới mức tối ưu
Bộ điều khiển thích nghi phi đối ngẫu
Phân bố cực thích nghi
Bộ điều khiển tìm kiếm cực trị
Điều khiển học lặp lại
Lập chương trình độ lợi
Bộ điều khiển thích nghi mô hình tham chiếu (MRACs) [kết hợp một mô hình tham chiếu xác định đặc điểm vòng kín mong muốn]
MRAC Gradient tối ưu hóa [sử dụng luật địa phương để điều chỉnh các thông số khi kết quả thực tế khác với giá trị tham chiếu. Ví dụ: "luật MIT".]
MRAC ổn định tối ưu hóa
Bộ điều khiển thích nghi nhận dạng mô hình (MIACs) [thực hiện nhận dạng hệ thống khi hệ thống đang chạy]
Bộ điều khiển thích nghi thận trọng [sử dụng SI hiện tại để sửa đổi luật điều khiển, cho phép cho SI không xác định]
Bộ điều khiển thích nghi quy đổi chắc chắn [lấy hệ SI hiện tại làm hệ thống chuẩn, giả sử không có sự không chắc chắn]
Bộ điều khiển thích nghi không tham số
Bộ điều khiển thích nghi có tham số
Bộ điều khiển thích nghi có tham số hiện
Bộ điều khiển thích nghi có tham số ẩn
Đa mô hình [Sử dụng số lượng lớn các mô hình, được phân bố trong khu vực không xác định, và dựa trên những phản hồi của cơ cấu chấp hành và mô hình. Một mô hình được lựa chọn tại mỗi thời điểm, gần nhất với điểm thiết lập mong muốn theo một số số liệu. ]
Một số chủ đề đặc biệt trong điều khiển thích nghi có thể kể đến như:
Điều khiển thích nghi Dựa trên nhận dạng quá trình thời gian rời rạc.
Điều khiển Thích nghi Dựa trên kỹ thuật Mô hình tham chiếu
Điều khiển Thích nghi dựa trên các Mô hình quá trình thời gian liên tục
Điều khiển thích nghi với các quá trình đa biến
Điều khiển thích nghi với các quá trình phi tuyến
Điều khiển thích nghi từng được sáp nhập với các kỹ thuật thông minh như logic mờ hay mạng nơ-ron và các thuật ngữ mới như điều khiển thích nghi mờ cũng được tạo ra.

Các ứng dụng
Khi thiết kế các hệ thống điều khiển thích nghi, phải đặc biệt chú ý vấn đề về hội tụ và tính bền vững. Tiêu chuẩn ổn định Lyapunov thường được sử dụng để tìm các luật điều khiển thích nghi và độ hội tụ.

Các ứng dụng điển hình của điều khiển thích nghi là (nói chung):
Tự điều chỉnh của bộ điều khiển tuyến tính cố định sau đó trong giai đoạn thực thi tại một điểm làm việc;
Tự điều chỉnh của bộ điều khiển bền vững cố định sau đó trong giai đoạn thực hiện cho toàn bộ phạm vi các điểm làm việc;
Tự điều chỉnh của bộ điều khiển cố định theo yêu cầu nếu hành vi quá trình này thay đổi do lão hóa, trôi, bào mòn vv.;
Điều khiển thích nghi của các bộ điều khiển cho các quá trình phi tuyến hoặc thời gian - biến đổi;
Điều khiển thích nghi hoặc điều khiển tự điều chỉnh của các bộ điều khiển phi tuyến cho các quá trình phi tuyến;
Điều khiển thích nghi hoặc điều khiển tự-điều chỉnh của các bộ điều khiển đa biến cho các quá trình đa biến (các hệ thống MIMO);
Thông thường những phương pháp này tương thích với các bộ điều khiển đối với cả các quá trình tĩnh và động. Trong các trường hợp đặc biệt, việc tương thích này có thể được giới hạn với chỉ hành vi tĩnh, dẫn tới điều khiển thích nghi dựa trên các đường đặc tính cho trạng thái dừng hoặc điều khiển giá trị cực trị, tối ưu trạng thái dừng. Do đó, có nhiều cách khác nhau để áp dụng các thuật toán điều khiển thích nghi.

Xem thêm
Điều khiển phi tuyến
Điều khiển thông minh
Tối ưu hóa Lyapunov

Tham khảo

Đọc thêm
B. Egardt, Stability of Adaptive Controllers. New York: Springer-Verlag, 1979.
I. D. Landau, Adaptive Control: The Model Reference Approach. New York: Marcel Dekker, 1979.
P. A. Ioannou and J. Sun, Robust Adaptive Control. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1996.
K. S. Narendra and A. M. Annaswamy, Stable Adaptive Systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1989; Dover Publications, 2004.
S. Sastry and M. Bodson, Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness. Prentice Hall, 1989.
K. J. Astrom and B. Wittenmark, Adaptive Control. Reading, MA: Addison-Wesley, 1995.
I. D. Landau, R. Lozano, and M. M'Saad, Adaptive Control. New York, NY: Springer-Verlag, 1998.
G. Tao, Adaptive Control Design and Analysis. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2003.
P. A. Ioannou and B. Fidan, Adaptive Control Tutorial. SIAM, 2006.
G. C. Goodwin and K. S. Sin, Adaptive Filtering Prediction and Control. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1984.
M. Krstic, I. Kanellakopoulos, and P. V. Kokotovic, Nonlinear and Adaptive Control Design. Wiley Interscience, 1995.
P. A. Ioannou and P. V. Kokotovic, Adaptive Systems with Reduced Models. Springer Verlag, 1983.

Liên kết ngoài
Shankar Sastry and Marc Bodson, Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness, Prentice-Hall, 1989-1994 (book)
K. Sevcik: Tutorial on Model Reference Adaptive Control (Drexel University)