Подстройка параметров модели осуществляется в дискретные моменты времени

продолжительность одного цикла наблюдений за объектом время обработки результатов наблюдений. Предполагается, что в течение одного цикла настройки идентифицируемые параметры могут считаться постоянными. При этом сам объект может быть как стационарным, так и нестационарным (см. соответствующее пояснение в начале следующего пункта). Управляющее устройство, А (реализованное аппаратно на базе соответствующего микропроцессора) по полученной за отрезок времени информации вырабатывает (в течение отрезка времени) вектор х, исходя из условия минимума функционала невязки выходов модели и объекта:

В (1.8) отсчет времени t производится от начала i-ro интервала наблюдений. Предполагается, что оператор модели задан алгоритмически. Алгоритм работы блока, А основан на реализации принятой стратегии параметрической оптимизации.

Схема параметрической идентификации детерминированного объекта.

Выводы

• 1. Современные методы расчета систем управления в значительной степени основываются на концепции оптимальности, что определяет широкое применение методов и алгоритмов теории оптимизации как при проектировании новых систем управления, так и при совершенствовании характеристик уже действующих объектов.
• 2. Большое число задач теории управления могут быть сформулированы как конечномерные оптимизациоршые задачи. К таким задачам, в частности, относятся:
  • * задачи параметрической идентификации нелинейных детерминированных объектов;
  • * задачи идентификации стохастических объектов;
  • * задачи экстремального регулирования;
  • * задачи синтеза адаптивных систем управления;
  • * задачи синтеза статистически оптимальных систем управления;
  • * задачи оптимального проектирования.

Важный раздел алгоритмического обеспечения современной теории управления объектами и системами различной физической природы составляют методы экстремизации (максимизации или минимизации) целевых функционалов, определенных в конечномерных векторных пространствах.