×
دکتر حمیدرضا خدادادی
قائم مقام مدیرمسئول

دکتر حمیدرضا خدادادی

دکتر محمدرضا صفری چاکری
دبیر سرویس اقتصادی

دکتر محمدرضا صفری چاکری

دکتر ملیکا ملک آرا
کارشناس و تحلیل گر مسائل اقتصادی

دکتر ملیکا ملک آرا

نویز، سیگنال ناخواسته‌ای است که به سیستم وارد می‌شود و خروجی را تحت‌تاثیر منفی قرار می‌دهد؛ مدیریت این سیگنال‌های ناخواسته، کار چالش‌برانگیز و نه چندان راحتی است؛ در طراحی کنترل‌کننده‌های واقعی، نیاز به مدیریت و کنترل نویز و اغتشاش، برای عملکرد عالی سیستم، لازم است.
رویکردها و چالش‌های مدیریت نویزها در طراحی کنترل‌کننده – علیرضا محمودی فرد
  • کد نوشته: 2235
  • ۱۶ آبان
  • 1166 بازدید
  • بدون دیدگاه
  • برچسب ها

    بر طبق گزارش فرا اقتصاد بین الملل، نویز، سیگنال ناخواسته‌ای است که به سیستم وارد می‌شود و خروجی را تحت‌تاثیر منفی قرار می‌دهد؛ مدیریت این سیگنال‌های ناخواسته، کار چالش‌برانگیز و نه چندان راحتی است؛ در طراحی کنترل‌کننده‌های واقعی، نیاز به مدیریت و کنترل نویز و اغتشاش، برای عملکرد عالی سیستم، لازم است.

    مقدمه

    مدیریت نویزها یکی از چالش‌های اساسی در طراحی سیستم‌های کنترلی است، زیرا نویزها می‌توانند تأثیرات منفی قابل توجهی بر عملکرد و پایداری سیستم‌ها داشته باشند. این نویزها ممکن است ناشی از تغییرات محیطی، اختلالات الکتریکی و یا عدم قطعیت در اندازه‌گیری‌ها باشند و به‌ویژه در سیستم‌های صنعتی پیچیده، می‌توانند منجر به خطاهای جدی و افت بهره‌وری شوند. در این یادداشت، به بررسی روش‌های مدیریت نویزها در طراحی کنترل‌کننده‌ها، چالش‌ها و همچنین راه‌حل‌های پیشنهادی، پرداخته خواهد شد.

    تعریف و انواع نویزها

    نویز به هر نوع سیگنال ناخواسته و تصادفی اطلاق می‌شود که می‌تواند بر روی داده‌های اندازه‌گیری شده، تأثیر بگذارد و منجر به انحراف از پاسخ مطلوب سیستم شود؛ نویزها باعث افت عملکرد سیستم می‌شوند. نویزها معمولاً به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

    نویز‌های داخل سیستم (Internal Noise) یا اصطلاحا نویزهای داخلی: این نوع نویز می‌تواند ناشی از تغییرات طبیعی در عملکرد اجزای سیستم باشد، همچون نویزهای الکتریکی و مکانیکی (Huang et al., 2020).

    نویزهای بیرونی (External Noise) یا نویزهای خارجی: این نویزها از محیط خارجی به سیستم وارد می‌شوند و ممکن است تحت‌تأثیر عوامل مختلف از جمله تغییرات دما، لرزش و نوسانات الکتریکی قرار بگیرند (Zhang et al., 2019).

    روش‌های مدیریت نویزها

    برای مدیریت اثرات منفی نویز بر روی عملکرد کنترل‌کننده‌ها، چندین رویکرد قابل‌استفاده است که عبارتند از:

    فیلترها: استفاده از فیلترهای دیجیتال و آنالوگ، یکی از روش‌های رایج برای کاهش تأثیر نویزها است. فیلترهایی نظیر فیلتر کالمن و فیلتر میانگین متحرک برای کاهش نویز و بهبود دقت اندازه‌گیری در سیستم‌های کنترلی موثر هستند (Welch & Bishop, 2006).

    کنترل‌کننده‌های مقاوم: طراحی کنترل‌کننده‌هایی که به‌طور طبیعی در برابر تغییرات ناخواسته مقاوم هستند، می‌تواند کمک شایانی در کاهش تأثیر نویزها کند. این کنترل‌کننده‌ها معمولاً با استفاده از نظریه کنترل مقاوم (Robust Control Theory) توسعه می‌یابند (Zhou et al., 1996).

    مدل‌سازی دینامیکی: با استفاده از مدل‌های دقیق‌تر در طراحی کنترل‌کننده، می‌توان اثرات نویز را به‌حداقل رساند. این کار شامل شبیه‌سازی‌های پیشرفته و آنالیزهای حساسیت می‌شود (Hwang et al., 2019).

    استفاده از یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌عنوان یک ابزار مؤثر برای شناسایی و مدیریت نویزها شناخته می‌شوند؛ این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای نویز را شناسایی کرده و به سیستم کمک کنند تا در مقابل آن‌ها به‌صورت بهینه عمل کند (Gonzalez et al., 2021).

    چالش‌ها در مدیریت نویزها

    مدیریت نویزها در طراحی کنترل‌کننده‌ها، با چالش‌های عمده‌ای روبرو است:

    عدم قطعیت در مدل‌سازی: نویزها به‌طور غیرقابل پیش‌بینی در سیستم‌ها ظاهر می‌شوند و مدل‌سازی دقیق آن‌ها چالش‌برانگیز است (Judice & Mota, 2017).

    پیکربندی سخت‌افزاری: انتخاب سخت‌افزار مناسب برای کاهش نویز و نیز مسئله هزینه‌های آن می‌تواند چالش دیگری باشد، زیرا برخی از فیلترها یا سیستم‌ها ممکن است هزینه‌های بالایی داشته باشند (Hwang et al., 2020).

    عملکرد در زمان واقعی: پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و فیلترهای پیشرفته در زمان واقعی برای بسیاری از سیستم‌های پیچیده ممکن است دشوار باشد و نیازمند منابع محاسباتی قابل توجهی است (Taghizadeh et al., 2018).

    جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

    مدیریت نویزها در طراحی کنترل‌کننده‌ها موضوعی حیاتی است که نیاز به استفاده از روش‌های متعدد و نوآوری دارد. با استفاده از تکنیک‌هایی نظیر فیلترها، کنترل‌کننده‌های مقاوم، مدل‌سازی دقیق، و تکنیک‌های یادگیری ماشین، می‌توان به بهبود عملکرد سیستم‌های کنترلی در برابر نویزها کمک کرد؛ با این حال، چالش‌های موجود در این زمینه نیاز به تحقیقات بیشتر و توسعه راه‌حل‌های جدید دارد.

     

    با نگارش: علیرضا محمودی فرد کارشناس ارشد مهندسی کنترل و پژوهشگر در زمینه کنترل سیستم‌های گوناگون

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *