Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Адаптивная система управления предприятием

В.В. Молякин

«Самой важной способностью, которой должен обладать руководитель, является способность получения результатов через других...

В какой мере он умело передает власть, в той мере умело руководит»

Статья посвящена необходимости адаптации предприятия к реалиям сегодняшнего дня для устойчивого развития в ближайшей перспективе. Данный процесс должен выстраиваться на гибкости управления предприятием и на готовности к внедрению на нем организационных изменений. Чтобы добиться этого, необходимо внедрить на предприятии систему управления, основанную на делегировании полномочий и ответственности. В ее основе заложено децентрализованное управление на основе делового сотрудничества. Модель призвана активизировать не используемые мотивы сотрудников и поддержать их в стремлении к самостоятельным действиям. Достигнутые организационные изменения позитивно скажутся на повышении эффективности функционирования предприятия и на уровне его конкурентного преимущества, что в конечном результате приведет к минимизации негативного влияния внешней среды и к стабилизации финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

На современном этапе развития экономики Казахстана негативное влияние внешней среды на предприятие может привести к дестабилизации его деятельности. Динамизм и нестабильность экономики, рост конкуренции и изменчивость рынка - вот те условия, учитывая которые руководитель должен изыскать возможности адаптации своего предприятия к реалиям сегодняшнего дня и устойчивого развития в ближайшей перспективе. Процесс адаптации, в первую очередь, должен выстраиваться на гибкости управления предприятием и на готовности к внедрению на нем организационных изменений. Так и получается, что ключевую роль адаптивности предприятия будет играть система управления, обладающая гибкостью за счет эффективной динамики развития управления человеческими ресурсами. Эта модель управления носит название системы управления, основанной на практике делегирования полномочий и ответствености. Модель была создана профессором Рейнхардом Хеном в 1950-х годах в Академии руководящих кадров в Бад-Харцбурге, Германия и называется Гарцбургской моделью управления. В ее основе заложено децентрализованное управление на основе делового сотрудничества. Она призвана активизировать не используемые мотивы сотрудников и поддержать их в стремлении к самостоятельным действиям. Эта модель является наиболее совершенной и адаптивной системой управления человеческими ресурсами, поскольку сотрудникам, обладающим необходимой компетенцией, передаются полномочия и ответственность самостоятельно принимать управленческие решения и осуществлять их.

Суть Гарцбургской модели состоит в объединении трех действий:

ясная постановка задачи;

четкое определение рамок принятия решений;

четкое разграничение ответственности за действие/бездействие и результат.

Принцип делегирования полномочий основан на передаче руководителем части возложенных на него полномочий, прав и ответственности своим непосредственным подчиненным, обладающим необходимыми компетенциями, без последующего активного вмешательства в их действия. Главная практическая ценность этого принципа состоит в том, что руководитель освобождает свое время от менее сложных повседневных дел, рутинных операций и может сконцентрировать свои усилия на решении задач более сложного управленческого уровня, при этом, что весьма важно для руководителя, обеспечивается соблюдение нормы управляемости. Однако в отдельных случаях действие или бездействие руководителя приводят не только к финансовым потерям, но и в целом негативно сказываются на будущем компании. Это объясняется тем, что руководители высших звеньев управления часто выполняют не свойственную их рангу работу. В большей мере это относится к высшему руководству средних предприятий, которое, как правило, возлагает на себя многие задачи финансистов и бухгалтеров, маркетологов, аналитиков, снабженцев, сбытовиков, упуская при этом из вида, что главная функция руководителей высшего звена - разработка стратегии развития и роста конкурентоспособности компании. Но на эту важнейшую работу времени как раз и не остается. Одновременно эта модель является целенаправленной формой повышения квалификации сотрудников, способствует мотивации их труда, проявлению инициативы и самостоятельности.

Сложность внедрения данной модели управления в Казахстане связана с двумя основными проблемами.

Первая состоит в отсутствии компетенций у сотрудников или их низком уровне. Делегирование полномочий и ответственности целесообразно в том случае, когда руководитель подготовил достойных компетентных исполнителей, доверяет им и может искусно руководить ими. Исполнитель должен быть профессионально подготовлен, иметь опыт практической работы и получить рабочий репортаж полная аналогия с подготовкой к самостоятельной работе пилотов, шоферов, машинистов, хотя, к счастью, деятельность руководителя не сопряжена с опасностью тяжелой, непоправимой катастрофы. В противном случае задание руководителя будет исполнено с опозданием или с ошибками, либо не будет выполнено вовсе.

Вторая сложность, диаметрально противоположная первой, заключается в неспособности руководителей осуществлять делегирование полномочий и ответственности. Многие руководители признают, что передача некоторых функций в принципе необходима и очень эффективна. Но, как только наступает момент делать это, они находят сотни разных причин, чтобы избежать делегирования. Обычно их оправдания звучат таким образом: «Только я могу выполнить эту работу», «За время, потраченное на объяснения, я смогу и сам это сделать», «Я буду вынужден потратить дополнительное время на исправление чужих ошибок», «Ничто из того, что я делаю, не может быть делегировано». Неискоренимый стереотип, что лучше самому немножко поднапрячься и выполнить задание, а не тратить силы на обучение других, неизбежно приведет к плачевным результатам: руководитель будет вынужден абсолютно все делать самостоятельно. Несомненно, на обучение человека, неискушенного в некоторых тонкостях работы, необходимо потратить определенное время. Но это все же намного лучший и более рациональный способ использовать время, нежели постоянное и упорное выполнение тех заданий, которые крайне негативно сказываются на производительности работы руководителя. Многие из причин отказа от делегирования обычно объясняются катастрофической нехваткой времени. Хотя общеизвестно, что в действительности не достает только желания передать часть функций другим. Выполняя весь фронт работы руководитель, естественно, не может приступить к анализу заданий, чтобы определить, какие из них могут или должны быть перепоручены. Обычно это происходит по нескольким причинам:

Руководитель значительно менее организован, чем нужно, поэтому часто он выполняет задания по мере их поступления, а не планирует свою деятельность заранее.

Руководителю не удается выделить конкретное задание для передачи его другому лицу. гарцбургский адаптация казахстан делегирование

Руководитель не осознает, что его собственная неорганизованность лежит в основе неумения делегировать свои полномочия.

При плохой организации сложно, а порой и невозможно, применять делегирование на практике. Без систематизации своих функций и обязанностей руководитель никогда не поймет, какие задания могут и должны быть перепоручены, так же, как не сможет и объяснить их суть кому-нибудь другому. Кроме того, в основе нежелания делегировать полномочия часто лежит убежденность в том, что руководитель незаменим, и поэтому является единственным, кто может выполнить ту или иную работу. Оценивая себя с этой точки зрения, он неизбежно будет препятствовать собственному прогрессу. На самом же деле руководителю совсем не обязательно быть самому непосредственно вовлеченным в ежедневные и незначительные рабочие детали. Именно поэтому делегировать можно гораздо больше заданий, чем можно предположить. Задания, требующие проявления творческих способностей, - первые претенденты на делегирование. Приобрести уверенность в других и доверить им определенный фронт работы - не такая уж легкая задача, поскольку такой шаг предполагает, помимо прочего, передачу определенных функций планирования, выполнения и контроля другим лицам - фактическим исполнителям. Если уверенности нет, то неизбежно возникает соблазн вмешаться в работу. А к этому следует прибегать в последнюю очередь, ибо фундамент доверия - это отсутствие вмешательства в выполнение порученного задания.

Применение Гарцбургской модели управления позволит провести следующие организационные изменения:

уменьшение иерархичности;

приближение принятий решений к месту их реализации, повышая при этом их качество, гибкость и оперативность;

предотвращение потери времени на ожидание указаний;

улучшение морально-психологического климата;

стимулирование обучения персонала и подготовки кадрового резерва; При делегировании полномочий руководители:

освободятся от текучки и смогут заняться решением наиболее сложных и важных проблем;

получат возможность рациональнее распределить нагрузку среди подчиненных, выявляя среди них помощников и возможных преемников.

Подчиненным делегирование позволит:

проявить инициативу и самостоятельность;

продемонстрировать имеющиеся у них способности, знания, опыт и приобрести новые;

развить себя как личность, повысить свой престиж;

создать стартовую площадку для дальнейшего продвижения по служебной лестнице;

получить большую удовлетворенность от работы.

Таким образом, применение данной модели управления позволит сделать систему управления предприятием адаптивной. Эти изменения, безусловно, скажутся на повышении, как эффективности функционирования, так и уровня конкурентного преимущества предприятия, что в конечном результате приведет к минимизации негативного влияния внешней среды и к стабилизации финансовохозяйственной деятельности предприятия.

ЛИТЕРАТУРА

1. Календжян С.О., Беме Г. Система эффективного управления. Теория и практика применения делегирования полномочий и ответственности: учебное пособие - М.: ВШКУ АНХ, 2009. - 86 с.

2. Кейт Кинан. Менеджмент на ладони. Делегирование полномочий / Пер. с англ. Хлопецкого А.В./ - М.: Эксмо, 2007. - 80 с.

3. Кнорринг В.И. Теория, практика и искусство управления. - М.: Норма, 2007. - 544 с.

4. Гарвардская Школа Бизнеса, Кандидатам в лидеры. Искусство делегирования. /Пер. с англ. Егорова В.Н.- М.: РИПОЛ классик, 2009. - 96 с.

5. Урбан М., Успех чужими руками. Эффективное делегирование полномочий. - М.:Альпина Бизнес Букс, 2007. - 155 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Теоретические основы и ключевые черты Гарцбургской модели управления, организационные документы, необходимые для ее внедрения на предприятии. Организация контроля в компании, обязанности и ответственность сотрудников, которым делегируются полномочия.

курсовая работа , добавлен 02.11.2010


Понятие и суть делегирования как метода управления организацией. Анализ централизации и децентрализации управления на примере компании "Мацусита". Проблемы метода делегирования и его оптимальная организация. Методы повышения мотивированности персонала.

курсовая работа , добавлен 31.10.2014


Сущность делегирования полномочий, его правила, цели и необходимость. Факторы, определяющие степень децентрализации управления. Характеристика различных видов полномочий, организация и принципы процесса их делегирования; полномочия и ответственность.

курсовая работа , добавлен 14.05.2015


Суть организационной системы управления. Основные методы их проектирования. Факторы и принципы построения организационных структур управления. Особенности процесса делегирования полномочий. Организационные структуры управления рыночной экономикой региона.

реферат , добавлен 25.07.2009


курсовая работа , добавлен 17.09.2013


Характеристика распределения полномочий (линейных, штабных, аппаратных) и делегирования функций управления в организационной структуре управления. Культура управления персоналом предприятия. Особенности конфликтных ситуаций, возникающих в коллективе.

реферат , добавлен 20.04.2010


История развития американской модели менеджмента, сравнительная характеристика его существующих моделей. Принципы использования американской схемы управления предприятием в российских условиях. Партисипативные методы делегирования полномочий работникам.

дипломная работа , добавлен 17.06.2011


Типология организационных структур управления предприятия и ее использование. Функциональный анализ системы управления и механизм делегирования полномочий в организации. Оценка экономического потенциала предприятия ЧОП "Центральный пульт охраны Альфа".

курсовая работа , добавлен 16.10.2014


Роль менеджера и уровни управления в организации. Принцип делегирования полномочий: понятие делегирования и его значение. Ответственность в контексте делегирования. Организационные полномочия. Эффективная организация распределения полномочий.

курсовая работа , добавлен 03.10.2007


Поощрение творческой деятельности подчиненных при демократическом стиле управления. Основные преимущества и недостатки делегирования полномочий от руководителя подчиненным. Анализ экономической деятельности холдинга ОАО "РЖД". Параметры "дерева целей".

Первый способ адаптивного управления, в котором используется адаптивное моделирование, имеет следующий принцип действия. С помощью адаптивного моделирования формируется модель управляемой системы, которая используется для определения ее входных сигналов, приводящих к необходимым сигналам: на ее выходе.

Затем эти входные сигналы управления подаются на вход действительной управляемой системы, в результате чего сигналы на ее выходе являются близкими к требуемым. Такой вид управления в некотором смысле не имеет обратной связи, НО в действительности петля обратной связи замыкается через адаптивный процесс.

Для иллюстрации этого метода рассмотрим систему регуляции кровяного давления, приведенную на рис. 11.3. Ее экспериментальные исследования проводились студентами Станфордского университета. Цель этих исследований - разработка системы управления с петлей обратной связи для регуляции кровяного давления пациента. В этом случае, как показано на рис. 11.3, входной сигнал управляемой системы - поток лекарства, а выходной сигнал - кровяное давление. Опыты проводились с собаками.

Для управления кровяным давлением животному вводят сильно действующее лекарство арфонад. Это лекарство влияет на естественную систему регуляции кровяного давления и приводит к состоянию, аналогичному продолжительному состоянию шока. При этом кровяное давление может упасть до нуля, вызвав у животного необратимые процессы. Чтобы предотвратить это явление, медленно, в течение многих часов, для повышения кровяного давления вводится стимулирующее мышцу лекарство норепинефрин; ЭВМ непрерывно фиксирует кровяное давление и регулирует дозу вводимого лекарства. Конечная цель этой работы - разработка адаптивных систем управления.

На рис. 11,4 приведены характерные динамические характеристики реакции среднего кровяного давления животных на изменения дозы вводимого лекарства. Форма кривой зависит от размеров, вида и особенно состояния животного.

Рис. 11.3. Система управления с замкнутой обратной связью для регуляции кровяного давления

Рис. 11.4. Характерные отклики среднего кровяного давления на скачкообразные изменения дозы вводимого стимулятора

Животное с хорошим состоянием здоровья реагирует на небольшое увеличение дозы лекарства установлением в конечном итоге первоначального уровня кровяного давления. Больные животные не в состоянии компенсировать даже умеренное увеличение дозы, и, следовательно, кровяное давление возрастает известным образом и уровень его остается высоким. У животных наблюдается большой разброс характеристик реакции на стимулятор мышечной деятельности. Обычно время начала реакции животного составляет 10... 20 с, а кровяное давление устанавливается в течение 50... 100 с.

Приведенная на рис. 11.3. система не является, как это может показаться, обычной системой управления с обратной связью. Динамическая характеристика реакции животного (включая задержку до начала реакции) часто имеет слишком большой разброс, чтобы ею управлять с использованием обычной обратной связи.

На рис. 11.5 приведена структурная схема адаптивной системы управления. Описанные ниже функции, выполняемые устройством вычисления сигнала управления и адаптивной моделью, а также функции обработки данных, не приведенные на рис. 11.5, но необходимые для лабораторной установки, реализованы с помощью мини-ЭВМ.

Рис. 11.5. Структурная схема адаптивной модели для системы управления, показанной на рис. 11.3

Буферное устройство, в котором запоминаются и хранятся значения каждого отсчета на время интервала между отсчетами, является частью электронной системы сопряжения ЭВМ и сделанного из соленоида клапана для ввода лекарства. Интервал между отсчетами составляет 5 с. В течение каждого интервала адаптивная модель подстраивается, и, как описано ниже, производится вычисление новой дозы (выражаемой числом капель в минуту).

Адаптивная модель на рис. 11.5 представляет собой фильтр с конечной импульсной характеристикой, имеющей 20 весовых коэффициентов (L= 19) и общей временной задержкой 95 с. Чтобы учесть среднее кровяное давление при отсутствии лекарства, вводится весовой коэффициент смещения . Из рис. 11.5 следует, что адаптивная модель является моделью, описанной в гл. 9. Вместо заданного линейного компенсатора, значения весовых коэффициентов которого не зависят от параметров входного сигнала, здесь используется адаптивный процесс автоматической перестройки весовых коэффициентов, осуществляемый таким образом, чтобы для данных параметров входного сигнала эта модель обеспечивала минимальную СКО относительно отсчетов последовательно включенных буферного устройства и управляемой системы. При проведении опытов использован метод наименьших квадратов.

Снова обратимся к рис. 11.5. При правильной работе система приводит к тому, что кровяное давление животного изменяется в соответствии с сигналом управления кровяным давлением . На основе этого сигнала, а также вектора весовых коэффициентов и вектора входных сигналов (отражающего состояние адаптивной модели) формируется сигнал управления .

Рассмотрим теперь принцип действия устройства вычисления сигнала управления.

Предположим, что в результате адаптивного процесса значение сведено к нулю, т. е. это устройство должно из получить такое при котором были бы равны. Тогда при их равенстве (и при малом значении ) сигнал на выходе управляемой системы приближенно равен Таким образом, в схеме на рис. 11.5 устройство вычисления сигнала управления по существу должно стать обратной адаптивной моделью. Поскольку в управляемой системе имеется задержка, обратная модель должна быть предсказывающей.

Обратная модель строится следующим образом. В соответствии с алгоритмом наименьших квадратов на каждой итерации перестраивается полный вектор весовых коэффициентов . В адаптивной модели, если считать, что равны, для итерации имеем

Следовательно, для устройства вычисления сигнала управления

Для обратной модели такого вида необходимо полагать, что так возбуждает управляемую систему, что возможно адаптивное моделирование. Если это не так, то в ее входной сигнал можно ввести небольшой сигнал возбуждения.

Кроме того, необходимо предположить, что в (11.1) не стремится к нулю, но это не гарантируется при использовании метода наименьших квадратов. В действительности, когда управляемая система имеет задержки, такие, как время до начала реакции на рис. 11.4, стремится к малому значению и является зашумленным, а вычисленное по (11.2) значение может быть очень большим и колебаться в широких пределах, так как при вычислениях необходимо деление на . Следовательно, в системе управления кровяным давлением, где нежелательны большие дозы лекарства и, вообще говоря, невозможны отрицательные дозы, адаптивная часть схемы видоизменяется с учетом задержки реакции.

Это видоизменение состоит в том, что несколько первых весовых коэффициентов адаптивной модели приравнивается нулю. Их число соответствует известному априори времени задержки (времени до начала реакции) управляемой системы. Предположим, например, что приравнены нулю первые два весовых коэффициента, . Тогда текущее и предыдущее значения входного сигнала адаптивной модели не влияют на ее выходкой сигнал, а значения влияют.

Выбирая входные сигналы такими, при которых текущий выходной сигнал модели равен имеем

На основании этого результата можно, как в (11.2), вычислить но фактически необходимо знать Поэтому осуществим в (11.3) сдвиг на два временных шага вперед, тогда

Положим теперь, что весовые коэффициенты меняются медленно, тогда вместо будущих можно брать текущие значения весовых коэффициентов. В этом случае, снова полагая равными, имеем

В этом соотношении необходимо знать входной сигнал управления на два временных шага вперед. Иногда известны будущие значения этого сигнала и можно использовать (11.5). Если известно только значение то (11.5) можно видоизменить:

При использовании (11.6) выходной сигнал модели соответствует сигналу управления, задержанному на два временных шага. Таким образом, эта задержка не связана с задержкой прохождения сигнала через управляемую систему.

Система на рис. 11.5 многократно применялась в экспериментах по регуляции среднего кровяного давления животных и управлению им. В этих экспериментах стандартное отклонение из-за шума в приборах, измеряющих кровяное давление, составляло от 5 до 10 мм рт. ст. Обычно среднее кровяное давление регулируется с точностью до 2 ... 4 мм рт. ст. в установившемся состоянии, а в экстремальных условиях точность может превысить 5 ... 10 мм рт. ст. Характерное время установления составило порядка 2 мин, что несколько превышает общий временной интервал, перекрываемый адаптивной моделью управляемой системы. Для возможно более быстрого запуска системы начальные значения весовых коэффициентов в процессе моделирования обычно выбирают на основании предыдущего опыта. Выбор этих начальных значений не является критичным.

На рис. 11.6-11.9 представлены результаты экспериментов по управлению кровяным давлением животных. В ходе экспериментов нормальной собаке был введен арфонад, после чего кровяное давление поднялось, как показано на рис. 11.6.

Рис. 11.6. Фактические зависимости, полученные для здоровой и больной собак при ручном и автоматическом управлении

Две верхние кривые показывают соответственно действительное среднее кровяное давление и выходной сигнал модели, которые очень близки друг к другу даже в моменты таких сильных стрессов, которые возникают после введения арфонада.

В начале эксперимента доза лекарства (нижняя зависимость на рис. 11.6) устанавливалась вручную на уровне 10 капель/мин. После введения арфонада эта доза доведена до 20 капель/мин. При падении кровяного давления доза лекарства возрастает. После этого и далее управление дозировкой лекарства было передано автоматической системе (на кривой этот момент помечен крестиком). Уровень давления задавался с клавиатуры ЭВМ, этот уровень помечен крестиком на верхних кривых. Далее система управления должна была поднять кровяное давление животного до этого значения и поддерживать его при наличии естественных возмущений.

Рис. 11.7. Фактические зависимости, полученные при управлении кровяным давлением больной собаки

Рис. 11.8. Фактические зависимости, полученные при управлении кровяным давлением относительно его установленного значения

Средняя кривая отражает ход среднего значения СКО (по логарифмической шкале), являющейся разницей между сигналами управляемой системы и адаптивной модели.

Длительность выборки, обрабатываемой адаптивной моделью, равна 95 с. Эта модель представляет собой адаптивный трансверсальный фильтр с 20 отводами с задержкой между ними 5 с. После включения автоматического управления кровяное давление устанавливается примерно за 5 мин. Таким образом, это время приблизительно в 3 раза больше длительности выборки, что является достаточно коротким интервалом для адаптивной системы управления.

На рис. 11.6 фактически приведена часть кривой длительного наблюдения в течение нескольких часов, когда ЭВМ управляла кровяным давлением животного, находящегося под различной степенью воздействия арфонада. С точки зрения управления результаты оказались положительными и характерные кривые приведены на рис. 11.7 и 11.8.

Записи данных на рис. 11.6-11.8, которые несколько перекрываются по времени, представляют собой реакции на изменяющиеся значения давления.

Рис. 11.9. Импульсная характеристика модели на рис. 11.5 в различные моменты времени

В каждом случае давление устанавливалось примерно за 5 мин. На рис. 11.9 показаны значения весовых коэффициентов модели с конечной импульсной характеристикой, снятые в некоторые моменты времени в процессе наблюдения. Значения весовых коэффициентов соответствуют значениям сигнала на отводах фильтра и поэтому совпадают с импульсной характеристикой. Весовой коэффициент смещения на рис. 11.5 является двадцать первым. Импульсная характеристика на верхнем графике рис. 11.9 снята перед введением арфонада; как видно, животное очень чувствительно к лекарству, стимулирующему мышечную деятельность. Следующий график снят после введения арфонада перед включением автоматического управления, Форма характеристики несколько изменилась и существенно изменился уровень чувствительности. С течением времени в импульсной характеристике животного не произошло других сильных изменений, что также рассматривается как важный результат.

Итак, описана система управления с ЭВМ в реальном времени, предназначенной для регуляции кровяного давления животного, находящегося в состоянии продолжительного шока. Система управляет дозой вводимого лекарства стимулирующего действия и фиксирует кровяное давление. Для формирования требуемого входного сигнала управления значениями кровяного давления использована адаптивная модель реакции кровяного давления животного на лекарство. В качестве модели использован адаптивный линейный сумматор, а сигнал управления вычисляется на основе импульсной характеристики модели. Этот метод управления основан на методе адаптивного моделирования неизвестной системы.

Классификация адаптивных систем

По характеру изменений в управляющем устройстве адаптивные системы делят на две большие группы:

самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора) самоорганизующиеся (изменяется структура самого регулятора).

По способу изучения объекта системы делятся на

поисковые беспоисковые .

В первой группе особенно известны экстремальные системы, целью управления которых является поддержание системы в точке экстремума статических характеристик объекта. В таких системах для определения управляющих воздействий, обеспечивающих движение к экстремуму, к управляющему сигналу добавляется поисковый сигнал. Беспоисковые адаптивные системы управления по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на

Системы с эталонной моделью (ЭМ) системы с идентификатором , в литературе иногда называют, как системы с настраиваемой моделью (НМ).

Адаптивные системы с ЭМ содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым качеством. Адаптивные системы с идентификатором делятся по способу управления на

Прямой косвенный(непрямой).

При косвенном адаптивном управлении сначала делается оценка параметров объекта, после чего на основании полученных оценок определяются требуемые значения параметров регулятора и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении благодаря учёту взаимосвязи параметров объекта и регулятора производится непосредственная оценка и подстройка параметров регулятора, чем исключается этап идентификации параметров объекта. По способу достижения эффекта самонастройки системы с моделью делятся на

Системы с сигнальной (пассивной) системы с параметрической (активной) адаптацией.

В системах с сигнальной адаптацией эффект самонастройки достигается без изменения параметров управляющего устройства с помощью компенсирующих сигналов. Системы, сочетающие в себе оба вида адаптации называют

комбинированными .

Применение

Применяется для управления нелинейной системой , и или системой с переменными параметрами. К примерам таких систем относят, например, асинхронные машины, транспортные средства на магнитной подушке, магнитные подшипники и т.п. Среди механических систем можно назвать инверсный маятник, подъемно транспортные машины, роботы, шагающие машины, подводные аппараты, самолеты, ракеты, многие виды управляемого высокоточного оружия и т.п.

См. также

Литература

• Ефимов Д. В. , Робастное и адаптивное управление нелинейными колебаниями. - СПб.: Наука, 2005. - 314с. ISBN 5-02-025093-7
• Евланов Л. Г. , Самонастраивающаяся система с поиском градиента методом вспомогательного оператора. Изв. АН СССР, ОТН, «Техническая кибернетика», 1963, № 1.
• Тюкин И. Ю., Терехов В. А. , Адаптация в нелинейных динамических системах , (Серия: Синергетика: от прошлого к будущему), Санкт-Петербург: ЛКИ, 2008. - 384 с. ISBN 978-5-382-00487-7
• K. J. Astrom and B. Wittenmark , Adaptive Control, Addison-Wesley, 1989, 2d ed. 1994.
• Юревич Е. И. Теория автоматического управления. - СПб.: БXB-Петербург, 2007. - 560с.

Ссылки

• Задача адаптации . Virtual Laboratory Wiki. Архивировано из первоисточника 19 февраля 2012. Проверено 17 мая 2009.
• Dumont, Huzmezan: Concepts, methods and techniques in adaptive control (2002) (англ.)
• Shankar Sastry and Marc Bodson, Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness, Prentice-Hall, 1989-1994 (англ.)

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Адаптивное управление" в других словарях:

адаптивное управление - Управление, при котором управляющие воздействия вырабатываются при заранее не известных или изменяющихся в процессе эксплуатации свойствах системы управления. Примечание Как правило, свойство адаптации достигается посредством формирования в явном …

Адаптивное управление - Управление в системах военного назначения, основанное на приспособлении к неопределенным и изменяющимся внешним и внутренним условиям для достижения цели с требуемой эффективностью. В РВСН объектами А.у. являются такие процессы, как поддержание… … Энциклопедия РВСН

Адаптивное управление - такое управление, когда желательное состояние системы определяется на основе предшествующего процесса управления (т.е. на основе накопления опыта, «обучения») … Экономико-математический словарь

адаптивное управление - Совокупность способов использования природных ресурсов и мер по их сохранению. Syn.: природопользование; рациональное природопользование … Словарь по географии

адаптивное управление - adaptyvusis valdymas statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. adaptive control vok. adaptive Regelung, f; adaptive Steuerung, f; anpassungsfähige Steuerung, f rus. адаптивное управление, n pranc. commande adaptative, f … Automatikos terminų žodynas

адаптивное управление - Автоматическое управление роботом с коррекцией программной траектории движения в зависимости от текущих изменений состояния внешней среды … Политехнический терминологический толковый словарь

адаптивное управление - самонастраивающееся управление … Словарь русских синонимов по технологиям автоматического контроля

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ - система управления, подстраивающая характеристики в соответствии с измеренными параметрами условий функционирования (ИСО 2806 1980) … Словарь понятий и терминов, сформулированных в нормативных документах российского законодательства

адаптивное управление промышленным роботом - Управление исполнительным устройством промышленного робота с автоматическим изменением управляющей программы в функции от контролируемых параметров состояния внешней среды. [ГОСТ 25686 85] Тематики роботы промышленные … Справочник технического переводчика

адаптивное управление мощностью - — Тематики электросвязь, основные понятия EN adaptive power control … Справочник технического переводчика

Книги

• Адаптивное управление и интеллектуальный анализ информационных потоков в компьютерных сетях , А. В. Тимофеев. В монографии рассматриваются модели глобальных телекоммуникационных систем и распределённых информационных компьютерных сетей с переменной структурой, методы адаптивной, нейросетевой и…

Переходя к рассмотрению третьего этапа синтеза адаптивного регулятора - выбору алгоритма адаптации, отметим, что в зависимости от объема априорной информации о параметрах объекта, внешних возмущениях и помехах, можно выделить две группы методов, с помощью которых строятся алгоритмы адаптации.

Первую группу составляют градиентные методы, которые используются при малых объемах информации о параметрах объекта, когда они являются неопределенными, ограниченными функциями, удовлетворяющими неравенствам (6.1.9). При этом сведения о внешних возмущениях и помехах могут быть различными. Это могут быть неопределенные ограниченные функции, удовлетворяющие неравенствам (6.2.10), и случайные процессы с известными или неизвестными законами распределения.

Вторую группу составляют методы, основанные на теории статистических решений. Они применяются, когда имеются априорные сведения о законе распределения параметров объекта. Эта плотность распределения уточняется в процессе работы системы. При этом предполагаются известными законы распределения случайных внешних воздействий и помех.

Наиболее полное изложение первой и второй групп методов можно найти соответственно в книгах .

Здесь и в последующих главах основное внимание будет уделено градиентным методам построения алгоритма адаптации, причем здесь приведены эвристические соображения по применению этих методов, а в последующих главах получены условия и определены параметры алгоритмов адаптации, при которых эти алгоритмы приводят к достижению цели управления. Отметим, что наиболее трудным из всех этапов синтеза адаптивного регулятора является четвертый этап.

Интерпретация задачи оптимального адаптивного управления .

Рассмотрим устойчивую адаптивную систему, описываемую уравнениями (6.2.1), (6.2.18), (6.2.19) при известных функциях в правых частях уравнений (6.2.18) и известных (заданных) функциях . При некоторой функции в (6.2.19) и фиксированных начальных условиях на движениях адаптивной системы функционал

(6.3.1)

является функцией некоторого вектора чисел , к которому сходятся решения уравнения (6.2.19).

Требуется найти такую функцию , чтобы функция достигала своего наименьшего значения.

Для этого построим процедуру нахождения минимума функции . Экстремальное значение аргумента этой функции удовлетворяет уравнениям

Алгоритм решения уравнений (6.3.2), основанный на методе градиента, имеет вид

где - некоторая функция (параметр алгоритма), выбираемая из условий сходимости

Алгоритм (6.3.3) позволяет найти настраиваемые параметры после того, как процесс управления объектом закончился, поскольку значение критерия было определено при . Для устранения этого недостатка заметим, что значение не зависит от траектории , входящей в функцию , и поэтому в алгоритм (6.3.3) подставляют вместо не предельное, а текущее значение , и тогда (6.3.3) принимает вид

(6.3.5)

В тех случаях, когда выражения имеют явную (аналитическую) форму, как, например, уравнения (6.1.41) в примере (6.1.2), уравнения (6.3.5) являются уравнениями алгоритма адаптации (6.2.19). Таким образом, интерпретация задачи оптимального адаптивного управления как задачи о минимуме функции приводит при детерминированных внешних возмущениях и помехах к искомому алгоритму адаптации. Этот алгоритм содержит не определенный пока параметр .

Покажем, что для идентификационного, адаптивного управления можно указать явный вид правой части алгоритма адаптации (6.3.5).

Рассмотрим объект (6.2.1), описанный уравнением в форме «вход-выход»:

где - заданная функция своих аргументов.

Допустим, что эта функция с достаточной точностью может быть аппроксимирована конечной суммой

(6.3.7)

где - линейно независимые известные функции; - неизвестные числа.

Большинство методов управления манипулятором робота предназначено для управления конечным звеном манипулятора или сочленениями. В них уделено внимание компенсации нелинейностей от сил взаимодействия между различными сочленениями. Эти управляющие алгоритмы могут быть неадекватными, потому что требуют наличия точной модели динамики манипулятора и не учитывают изменения нагрузки в процессе выполнения манипулятором работы. Такие изменения в объекте управления часто оказываются достаточно значительными и снижают эффективность управления по обратной связи. В результате ухудшается динамика и демпфирование системы, что ограничивает точность и скорость позиционирования конечного звена. Значительное улучшение точности формирования желаемой траектории во времени для широкого диапазона движений манипулятора и для различных нагрузок достигается при использовании адаптивных методов управления.

Адаптивное управление по заданной модели

Наиболее легко реализуется адаптивное управление по заданной модели. Идея этого метода основана на выборе соответствующей заданной модели и алгоритма адаптации, по которым изменяются коэффициенты передач обратных связей на двигатели в реальной системе. Алгритм адаптации проводится на основе информации об ошибках между выходами заданной модели и выходами реальной системы. Общая блок-схема адаптивного управления системой по заданной модели приведена на рис. 18.2.

Рисунок 18.2.Общая блок-схема адаптивного управления системой

по заданной модели

В качестве заданной модели для каждой степени свободы манипулятора робота выбирается линейное дифференциальное уравнение второго порядка, не зависящее от времени. Манипулятор управляется путем настройки коэффициентов передачи обратной связи по положению и по скорости при отслеживании модели таким образом, чтобы его рабочие характеристики при замкнутом управлении совпадали с желаемыми рабочими характеристиками заданной модели. В результате такая схема адаптивного управления требует небольшого объема вычислений, которые могут выполняться с помощью недорогих микропроцессоров. Этот алгоритм адаптивного управления не требует ни сложных математических моделей динамической системы, ни предварительного знания внешних воздействий, таких, как величина нагрузки и др. Адаптивная схема, построенная по заданной модели, стабильно функционирует в широком диапазоне движений и нагрузок.

После определения вектора
, описывающего динамику заданной модели, и вектора
, описывающего динамику манипулятора,i -е сочленение заданной модели может быть описана следующим образом:

Коэффициенты и определяются из частоты собственных колебаний
и коэффициента демпфированиялинейной системы второго порядка:

и
. (18-10)

Учитывая, что членами высоких порядков можно пренебречь, уравнение динамики манипулятора для i -го сочленения может быть записано в виде:

где
и
- медленно изменяющиеся во времени параметры системы.