Накопление калибровочной информации и ее использование в оптимальном управлении для неточных предиктивных моделей в реальном времени

Рассматривается задача оптимального управления динамической системой при наличии неточной информации о ее параметрах. Предложен подход непрерывной калибровки параметров в режиме реального времени, основанный на накоплении калибровочной информации специального вида для оптимального управления на основе предиктивной модели. Такой подход не требует хранения полной истории данных и позволяет обновлять калибровочную информацию и пересчитывать параметры на каждом шаге управления. Разработанный в статье алгоритм проиллюстрирован на примере задачи движения объекта в вязкой среде. Результаты численного моделирования показали значительное улучшение качества управления после калибровки параметров: отсутствие осцилляций, снижение перерегулирования и уменьшение значений целевой функции. Важной особенностью предложенного подхода является возможность уточнения параметров модели без остановки штатного функционирования системы. Также рассмотрена модификация алгоритма, обеспечивающая постепенное забывание калибровочной информации, позволяющая использовать его при наличии дрейфа параметров системы.