* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

связей обусловлена тем, что во многих системах изме­ рение основных возмущений и их производных по вре­ мени затруднено или возможно только с большим з а паздьгванием во времени. В этих случаях можно исполь­ зовать вероятностные компаундирующие связи, предска­ зывающие наиболее вероятное значение возмущений на основании опыта предыдущей работы. Выработка веро­ ятных значений и представляет собой процесс обучения этих связей. В случае циклических процессов вероят­ ностные связи могут действовать с любым необходимым для системы опережением. Например, в среду мы можем знать наиболее вероятную нагрузку оборудования, ожи­ дающуюся на четверг или пятницу и т. п. Вероятное значение величины часто может быть определено как ее среднее значение за некоторое время усреднения, предшествующее данному моменту. В системах с цик­ личным ритмом работы вероятностное значение опреде­ ляется как среднее за несколько циклов. Как только циклическая составляющая возмущения выявлена, опре­ деляется ее среднее поэтапное значение, по которому осу­ ществляется компаундирование системы. Соответствую­ щая составляющая ошибки системы полностью устра­ няется и метод применим в системах, у которых возмущение может быть представлено в виде суммы пе­ риодических и статистической составляющих : L(t) =A 1 sin w t+A x 2 sin w t+.. 2 .+A n sin w + n L'(t), причем статистическая составляющая L'(t) сравнитель­ но мала. ОБУЧАЮЩИЕСЯ ОБРАТНЫЕ СВЯЗИ Обучающимися могут быть не только разомкнутые, но и обратные связи. Обратная связь называется обучающейся или веро­ ятностной, если ее воздействие пропорционально не дей­ ствительному отклонению регулируемой величины, а наиболее вероятному значению этого отклонения в дан­ ный момент времени. Типичными примерами вероятностной обучающейся обратной связи являются системы, разработанные Гор­ доном Паском [33, 51]. Пример автоматического диспетчера транспорта, ре­ гулирующего выпуск машин на линию, может быть ис87