Robusztus Fixpont Transzformációkra alapozott adaptív szabályozók konvergenciájának stabilizálása súlyozott átlagokkal

Lyapunov komplikált II. vagy "direkt" módszerének egyszerű alternatívájaként Robusztus Fixpont Transzformáción (RFPT) alapuló adaptív szabályozást vizsgáltunk szimulációval két részlegesen és pontatlanul modellezett, egymással dinamikai csatolásban álló részrendszer mozgásának egymástól való függetlenítésére. A csatolt rendszerek mindegyike egy kocsi + kettős inga rendszer volt decentralizáltan, egymástól függetlenül működő szabályozóval, amelyek mindegyike a saját rendszerének csak egyetlen ingájáról "tudott", továbbá nem volt tudomása a másik rendszerhez fűződő csatolásról sem. A modellezett szabadsági fokokra is csak egy nagyon primitív, skalár inerciamátrixú affin modellt alkalmaztak a szabályozók. E módszer "permanens és minden körülmények közt alkalmazható" modell helyett csak az adott szabályozási szituációban használható, gyorsan avuló temporális modellt használ, a mely a rendszer "jelenlegi" és "közelmúltbeli" viselkedésének megfigyelésén alapul, s így állandó karbantartást, frissítést igényel. A módszer eredeti változata e célból mindössze három adaptív paramétert használt, s konvergenciájának biztosításához e paraméterek nem igényeltek nagyon pontos beállítást. A konvergencia stabilizálása érdekében korábban egy viszonylag komplikált hangolási módszert javasoltunk e paraméterek egyikére. A jelen cikk e bonyolult hangolás egyszerű alternatíváját mutatja meg a csatolt rendszerek paradigmáját használva. Hangolás helyett a múltbeli megfigyelésekből a jövőre vonatkoztatott extrapolációt e paraméter több értékére kapott jóslások súlyozott átlagára számítja ki. A szimulációs eredmények tanúsága szerint ez az egyszerű eljárás jelentős mértékben javít a pályakövetés pontosságán is.