Itsesäätyvä järjestelmä on kyberneettinen (tai dynaaminen) mukautuva järjestelmä , jossa tiedon muistaminen (kokemuksen kertyminen) ilmaistaan muutoksena sen järjestelmän tarkoituksen kannalta oleellisissa parametreissa.
Ihanteellinen itsesäätyvä järjestelmä (SNS) olisi järjestelmä, joka säilyttäisi dynaamiset ja staattiset ominaisuudet muuttumattomina kaikissa mahdollisissa olosuhteissa. Käytännössä SNS:n katsotaan olevan sellainen järjestelmä, joka pitää dynaamiset ja staattiset ominaisuudet muuttumattomina vain tietyissä rajoissa.
Itsesäätymiskriteeri on myös järjestelmän laatukriteeri. Sen tulee heijastaa optimivaatimuksia, esimerkiksi:
Itsesäätyvää järjestelmää suunniteltaessa ja laskettaessa on tarpeen luoda toiminnalliset suhteet optimiteettiindikaattoreiden ja kohteen ominaisuuksien välille järjestelmän muuttuvien käyttöolosuhteiden vuoksi. Tällaisen toiminnallisen suhteen luominen on itsevirityskriteerin perusta.
SNS luokitellaan alkuperäisen tekijän mukaan, joka määrittää itsevirityselementtien käytön, minkä ansiosta voimme erottaa seuraavat pääluokat:
Lisämerkkinä luokittelusta voidaan pitää tapaa, jolla itsevirityselementit vaikuttavat järjestelmään:
Jälkimmäiset ovat edistyksellisimpiä itseviritysjärjestelmiä, erityisesti itseoppivia järjestelmiä, joissa looginen laite muistaa itsevirityksen tulokset ja käyttää niitä suoraan järjestelmän toiminnassa.
SNS jaetaan myös avoimiin ja suljettuihin itsevirityssilmukan ja järjestelmälähdön suhteen, analyyttisiin, hakuihin, yhdistettyihin jne.
Itsevirityspiirin syntetisointitehtävä sisältää seuraavat päävaiheet: 1) itsevirityksen käytön syiden analyysi; 2) itsevirityskriteerin valinta ja MV-piirin rakentamisperiaate; 3) tunnistusalgoritmien määrittely; 4) säädettävien parametrien muutoslain määrittäminen; 5) mallirakenteen tai suorituskyvyn analysaattorin kehittäminen.
Jos SN:ää käytetään ulkoisten vaikutusten signaalien erilaisten ominaisuuksien optimointiin, on tarpeen: a) joko tietää hyödyllisen signaalin analyyttinen ilmaisu tulossa sen tuntemattomilla parametreilla ja tunnetuilla staattisilla häiriöominaisuuksilla. ; b) tai pystyä mittaamaan suoraan hyödyllistä signaalia ja tuntemaan häiriön tilastolliset ominaisuudet.
Itsevirityskriteerinä esimerkiksi ominaisuusanalysaattoria (Ax) käytettäessä voidaan ottaa järjestelmän dynaamisten ominaisuuksien pienin poikkeama referenssistä, joka on optimaalinen.