Аdaptiv filtrlash algoritmlari asosida avtomatlashtirish va dasturiy tizimini ishlab chiqish

Key words: dynamic control objects, adaptive estimation, identification, regularity parameter, control effect, dynamic filter, principle of iterative regularization.

Texnologik obyektlar holatini baholashda adaptiv filtrlash asosan kerakli signallarni spektrdan spektrga to‘ldiradigan yoki xalaqit beruvchi chastotaning kengligi noaniq, o‘zgaruvchan va parametrik filtrlarni hisoblash uchun aprior berilgan holatlarda stabil bo‘lmagan xalaqit beruvchi signalli va shovqinli ma’lumotlardan tozalashlarda qo‘llaniladi. Masalan, Sho‘rtan neft va gaz qazib chiqarish boshqarmasida raqamli aloqada juda kuchli aktiv g‘alayonlar foydali signallarni interferensiyalashi mumkin, yomon chastotali tavsifga ega bo‘lgan kanal bo‘yicha ma’lumotlarni raqamli uzatishda esa raqamali kodlarning simvollar o‘rtasidagi interferensiyani kuzatish mumkin. Ushbu muammoning samarali yechimi faqat adaptiv filtrlar bilan amalga oshiriladi.

Adaptiv filtrlarning chastotaviy tavsiflari avtomatik ravishda rostlanadi yoki kirish signallarining tavsiflarini o‘zgarishiga moslanadigan filtrlarga ijozat beruvchi aniqlangan mezonga mos ravishda modifikatsiya qilinadi [1].
Adaptiv filtrlar signallarni shovqinlardan tozalashda ishlatiladi. Biroq, adaptiv algoritmlar ba’zi bir qo‘llanilayotgan sohalarda nostabillikning keskin daraja oshib ketishi bilan xarakterlanadigan teskari aloqali mexanizmga bog‘liqdir [2]. Bu esa ularning matematik tavsifi va taxlilini aniqlashni qiyinlashtiradi. Bundan adaptiv algoritmlarni yaqinlashish sharti dolzarb ekanligi kelib chiqadi. Amaliyotda juda keng ravishda qo‘llanilayotgan ikkita adaptiv algoritmni ko‘rib chiqamiz. Bu LMS (Least Mean Square – kichik kvadratlar usuli) va RLS (Recursive Least Square – rekursiv kichik kvadratlar usuli) algoritmlaridir.
Adaptiv filtrlarning barcha qo‘llaniladigan usullari ba’zi bir sistemalarning xarakteristikalarini aniqlaydigan identifikatsiyalash masalalarini yechishga olib keladi [1]. Identifikatsiyalashning ikkita varianti mavjud – to‘g‘ri va teskari. Birinchi holatda adaptiv filtr tadqiq qilinayotgan sistema bilan parallel ulanadi (1.a - rasm). Kirish signali tadqiq qilinayotgan sistema va adaptiv filtr uchun umumiy hisoblanadi, sistemaning chiqish signali esa namunaviy signalning adaptiv filtri uchun xizmat qiladi. Filtrning vaqtli va chastotali xarakteristikalarini adaptatsiyalash jarayonida tadqiq qilinayotgan sistemaning mos xarakteristikalariga intiladi. Teskari identifikatsiyalashda esa adaptiv filtr tadqiq qilinayotgan sistemaga ketma-ket ulanadi (1.b - rasm).

1-rasm. Adaptiv filtr yordamida identifikatsiyalash sistemasi:

a – to‘g‘ri, b – teskari
Sistemaning chiqish signali adaptiv filtrga kiradi, sistemaning kirish signali esa adaptiv filtr uchun namunaviy hisoblanadi. Shuning uchun, adaptiv filtr sistemaning ta’sirlarini kompensatsiyalashga, dastlabki signallarni tiklashga hamda sistemadagi buzilishlarni sozlashga harakat qiladi.
Adaptiv filtrning umumiy strukturasi 1-rasmda keltirilgan. Oldin aytib o‘tganimizdek, kirish diskret signal diskret filtrlarda qayta ishlanib, natijada chiqish signali hosil bo‘ladi. Ushbu chiqish signali namunaviy signal bilan solishtiriladi, ularning farqi hatolik signali sifatida belgilanadi. Adaptiv filtr masalasi – namunaviy signalni tiklashning xatoligini minimallashtirishdan iboratdir. Ushbu maqsadda adaptatsiyalash bloki har bir qayta hisoblashdan keyin filtrning parametrlarini (koeffitsiyentlarini) qayta tiklash uchun ushbu taxlil natijalarini qo‘llash orqali filtrdan kelayotgan xatolik signallarini va qo‘shimcha ma’lumotlarni taxlil qiladi.
Adabiyotlar
1. Igamberdiyev X.Z., Yusupbekov A.N., Zaripov O.O. Regulyarniye metodi
otsenivaniya i upravleniya dinamicheskimi obyektami v usloviyax neopredelennosti. – T.: TashGTU, 2012. - 320 s.
2. Antonov V., Terexov V., Tyukin I. Adaptivnoye upravleniye v texnicheskix sistemax. Uchebnoye posobi.
3. J.U.Sevinov, Sh.O.Zaripova, “Identifikatsion yondashuv asosida boshqarish obyektlarining holatini adaptiv baholash algoritmlari”.QarMII “Innovatsion texnologiyalar” Ilmiy-texnik jurnal, 1(41)- 2021-40b.