شناسایی سیستم‌های کنترل: مبانی، تکنیک‌ها و کاربردها – علیرضا محمودی فرد
شناسایی سیستم‌های کنترل: مبانی، تکنیک‌ها و کاربردها – علیرضا محمودی فرد
شناسایی سیستم‌های کنترل، فرآیندی است که در آن رفتار یک سیستم دینامیکی از طریق اندازه‌گیری‌های ورودی و خروجی آن سیستم، تحلیل و مدل‌سازی می‌شود؛ این فرآیند برای طراحی کنترل‌کننده‌های بهینه و همچنین بهبود عملکرد سیستم‌های کنترل، بسیار حائز اهمیت است. شناسایی سیستم‌ها به‌ویژه در مواردی که مدل‌های دقیق از سیستم در دسترس نیستند، کاربرد دارد.

پایگاه خبری تحلیلی آسان تکنولوژی | شناسایی سیستم‌های کنترل، فرآیندی است که در آن رفتار یک سیستم دینامیکی از طریق اندازه‌گیری‌های ورودی و خروجی آن سیستم، تحلیل و مدل‌سازی می‌شود؛ این فرآیند برای طراحی کنترل‌کننده‌های بهینه و همچنین بهبود عملکرد سیستم‌های کنترل، بسیار حائز اهمیت است. شناسایی سیستم‌ها به‌ویژه در مواردی که مدل‌های دقیق از سیستم در دسترس نیستند، کاربرد دارد.

  1. مفاهیم کلیدی

1.1 تعریف شناسایی سیستم

شناسایی سیستم، فرآیند استخراج مدل ریاضی از داده‌های تجربی است که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های سیستم می‌شود؛ این اطلاعات به کاربر این امکان را می‌دهد که رفتار آینده سیستم را پیش‌بینی کند و کنترل مناسبی را برای آن طراحی کند.

1.2 مدل‌های سیستم

مدل‌های سیستم به‌طور کلی به دو دسته تقسیم می‌شوند:

مدل‌های خطی و غیرخطی: مدل‌های خطی معمولاً برای سیستم‌هایی با رفتار ساده استفاده می‌شوند، در حالی که مدل‌های غیرخطی برای سیستم‌هایی که رفتار پیچیده‌تری دارند مناسب‌ترند.

مدل‌های زمانی و غیرزمانی: مدل‌های زمانی به تغییرات سیستم در طول زمان می‌پردازند و شامل سیستم‌های زمان‌مداره (مانند سیستم‌های با حافظه) و سیستم‌های بدون زمان می‌شوند.

  1. تکنیک‌های شناسایی سیستم

2.1 شناسایی از طریق داده‌های زمان واقعی

شناسایی سیستم می‌تواند از طریق جمع‌آوری داده‌های زمان واقعی از سیستم انجام شود. این روش شامل استفاده از حسگرها و ابزارهای اندازه‌گیری برای ثبت اطلاعات درباره ورودی و خروجی سیستم در شرایط عملیاتی واقعی است.

2.2 روش‌های شناسایی خطی

روش کمترین مجذور: این روش برای تعیین پارامترهای مدل‌های خطی استفاده می‌شود. با استفاده از این تکنیک، پارامترها به‌گونه‌ای تعیین می‌شوند که کمترین اختلاف را بین خروجی‌های پیش‌بینی شده مدل و خروجی‌های تجربی سیستم داشته باشند.

روش سیستم‌های ورودی-خروجی: در این روش، عملکرد سیستم با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی تحلیل می‌شود و مدل‌هایی از نوعARX (Auto-Regressive with eXogenous inputs)  یا OE (Output Error) به‌دست می‌آید.

2.3 شناسایی غیرخطی

شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند برای شناسایی سیستم‌های غیر خطی در نظر گرفته می‌شوند. این شبکه‌ها قادرند الگوهای پیچیده را شناسایی و به مدل‌سازی رفتار سیستم‌های پیچیده بپردازند.

روش‌های فازی: روش‌های فازی نیز به‌شکل مؤثری برای شناسایی سیستم‌های غیرخطی و شرایط عدم قطعیت کاربرد دارند.

  1. کاربردهای شناسایی سیستم

3.1 مهندسی کنترل

شناسایی سیستم‌های کنترل یکی از مراحل کلیدی در طراحی کنترل‌کننده‌ها به‌شمار می‌رود. مدل به‌دست‌آمده از شناسایی به مهندسان امکان می‌دهد که کنترل‌کننده‌های بهینه‌ای برای سیستم‌های پیچیده طراحی کنند.

3.2 شبیه‌سازی سیستم

مدل‌های شناسایی‌شده برای شبیه‌سازی رفتار سیستم تحت شرایط مختلف استفاده می‌شود. این شبیه‌سازی‌ها در تحلیل عملکرد سیستم و پیش‌بینی نتایج ناشی از تغییرات ورودی‌ها بسیار مفید هستند.

3.3 تشخیص و عیب‌یابی

شناسایی سیستم به مدلسازی رفتار نرمال سیستم و شناسایی انحرافات کمک می‌کند که ممکن است به‌عنوان نشانه‌ای از بروز خطا و عیب در سیستم عمل کند.

  1. چالش‌ها و مسائل

داده‌های ناکافی: جمع‌آوری داده‌های کافی برای شناسایی دقیق سیستم اغلب چالش‌برانگیز است.

مدل‌سازی دقیق: ایجاد مدل‌های دقیق از سیستم‌های پیچیده با رفتار غیرخطی و غیرقابل پیش‌بینی گاهاً دشوار می‌باشد.

هزینه و زمان: فرآیند شناسایی ممکن است پرهزینه و زمان‌بر باشد.

  1. نتیجه‌گیری

شناسایی سیستم‌های کنترل ابزاری کلیدی در حوزه مهندسی برق، مکانیک و صنایع مختلف است. با توجه به پیشرفت‌های تحقق‌یافته در زمینه‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین، روش‌های نوینی برای شناسایی سیستم‌ها در حال ظهور است که می‌تواند به بهبود دقت و کارایی فرآیندهای کنترل کمک شایانی نماید.

 

تبیین: علیرضا محمودی فرد – سردبیر پایگاه اطلاع‌رسانی علمی کنف‌نشر

  • نویسنده : علیرضا محمودی فرد
لینک کوتاه :