Cho đến bây giờ, những vấn đề thực tế vẫn bị đặt sang một bên. Trong phần này một vài vấn đề thực tế và cách giải quyết chúng sẽ được bàn luận:
-Không có sự giống nhau hoàn toàn giữa cấu trúc đối tượng và mô hình mẫu. -Tính phi tuyến trong đối tượng và mô hình mẫu.
-Nhiễu (thông thường, nhiễu trong đối tượng). Sự khác nhau về cấu trúc
Khi cấu trúc của đối tượng và mô hình mẫu không hoàn toàn phù hợp nhau, một chứng minh chính thức về tính ổn định là không hoàn giống như trong lý thuyết nữa. Nếu điều này là có hại ngay lập tức, việc ứng dụng của MRAS sẽ có thể khó khăn. Điều này đã từng được đề cập mà trong trường hợp này những thuật toán đơn giản có lợi thế vượt hơn hẳn những thuật toán phức tạp. Tuy nhiên, tính động học ưu thế hơn của đối tượng vẫn là rất quan trọng cũng có mặt trong hệ thống. Thông thường, nó xuất hiện để bù cho những sai khác nhỏ còn lại giữa cấu trúc của đối tượng và mô hình mẫu những thay đổi tham số tương đối nhanh.
Ví dụ:
Điều này được minh họa với ví dụ sau đây. Một động cơ một chiều với cơ cấu truyền động mềm được điều khiển bởi bộ điều khiển thích nghi, dựa trên mô hình mẫu bậc hai. Vì phản hồi của góc mềm và vận tốc góc của động cơ được sử dụng, nên xuất hiện những điểm cực tắt dần rất xấu, do cơ cấu truyền động (hộp số) mềm không làm (hỏng) ảnh hưởng trạng thái ổn định. Chúng được bù bởi hai điểm không (Zero) phức tạp (điều khiển vị trí). Kết quả là những hệ số thích nghi thay đổi trong mỗi thời gian quá độ nhưng tổng thể là đạt được một hiệu suất điều khiển tốt. Hình 4.1 đưa ra hệ diều khiển thích nghi và một vài chi tiết về mô hình động cơ và tải. Hình 4.2 đưa ra một vài kết quả mô phỏng có liên quan.
bp d/dt Κδ Κι Kp Kww s + 2 s + k2 2 2 Sailech_e Liapunov k s + 1 TransferFunction1 Ym Yp p22 p21 Random
Hình 4.1: Hệ điều khiển thích nghi và mô hình chi tiết hơn về đối tượng.
model 0 1 signalmonitor 0.5 Ym 0.5 Yp -0.6 -0.2 0.2 sailech-e 1 3 Ki 0 2 Kd 0 20 40 60 80 100 120 140 time {s} 0 1 Kp
Hình 4.2: Đáp ứng của đối tượng (Yp), mô hình mẫu (Ym), sai lệch (e) và tham số chỉnh định (Ka, Kb).
Tính phi tuyến
Mặc dù nhiều phương pháp thiết kế đã được áp dụng, ví dụ phương pháp của Liapunov là đặc biệt phù hợp với hệ thống phi tuyến, trong những hệ thích nghi được mô tả, tính phi tuyến bị hạn chế bởi cơ cấu thích nghi sẽ là cần thiết. Đối tượng và mô hình mẫu phải tuân theo nguyên tắc được tuyến tính hóa. Hầu hết tính
ra
vào
phi tuyến không được chuyển dịch, tuy nhiên, nó biến đổi thành những thay đổi tham số của hệ thống.Vì những thay đổi này có thể được bù bởi cơ cấu thích nghi. Có thể đưa ra một minh chứng những luật thích nghi ổn định cũng dùng cho hệ phi tuyến, nhưng những luật này nói chung phức tạp hơn những thuật toán đã đưa ra trước đó. Những luật này cũng xuất hiện một vấn đề rằng những loại thuật toán này sai khi chỉ có sự khác biệt nhỏ về cấu trúc giữa đối tượng và mô hình mẫu.
Trạng thái bão hòa những loại phi tuyến có hơn một ảnh hưởng bất lợi (Hình 4.3). Tính phi tuyến loại này thường được tìm ra trong những loại khác nhau của cơ cấu chấp hành, như là những van thủy lực mà mở hoàn toàn, khuếch đại điện tử v.v…Sự phân biệt trong loại này có thể đạt được giữa tính phi tuyến mà giới hạn biên độ tín hiệu đầu vào đối tượng và những giới hạn tốc độ thay đổi của tín hiệu đầu vào này. Loại đầu tiên có thể được xử lý đơn giản. Theo nguyên tắc như vậy có hai khả năng xảy ra:
1. Tắt các cơ chế thích nghi ngay khi đối tượng ở trong vùng bão hòa.
2. Sửa đổi tín hiệu đầu vào của đối tượng và mô hình mẫu. Như vậy trạng thái bão hòa sẽ không bao giờ đạt tới.
Phương pháp thứ hai được ưa chuộng, vì trong trường hợp này hệ thích nghi có thể còn không thay đổi. Phương pháp này không chỉ phù hợp với “việc loại bỏ” bất cứ loại trạng thái bão hòa nào từ tính phi tuyến của đối tượng, nhưng cũng để xử lý sự bão hòa cũng trong mô hình mẫu. Minh chứng về sự ổn định không bị ảnh
hưởng bởi phương pháp này vì tính phi tuyến bị loại bỏ khỏi vòng điều khiển theo nguyên tắc này.