ESAKY_moy (694731), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

(1.32)

(1.33)

Разомкнутая система управления квазистационарным объектом, состоящая из трех звеньев, представлена на рис.2.

рис.2

2.СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕСТАЦИОНАРНОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ.

2.1. Выбор метода синтеза системы.

При снятии наложенных ограничений квазистационарности параметры объекта управления становятся функциями времени. Для выработки управляющих воздействий, близких к оптимальным, необходима информация о параметрическом состоянии объекта управления. Для этого необходимо решение задачи синтеза информационно-параметрической системы идентификации, т.е. нахождение ее структуры и алгоритма функционирования. Для решения поставленной задачи выбирается метод подстраиваемой модели объекта управления с параллельным включением. А в качестве процесса функционирования-итерационный процесс поиска минимизируемого функционала качества , т.е. отделение процесса определения величины и направления изменения параметра от процесса перестройки параметра. Такой процесс позволяет производить оценку параметра при нулевых начальных условиях на каждом итеративном шаге, что сводит ошибку оценки параметра к и независящей от переходных процессов системы, вызванных перестройкой параметров модели.

2.2. Поиск минимизированного функционала качества.

В качестве минимизированного функционала целесообразно выбрать интегральный среднеквадратический критерий качества вида:

(2.1)

сводящий к рассогласования между выходными сигналами объекта и его модели к параметрам объекта управления.

где -изменение вектора параметров модели, равное

-реакция объекта управления на управляющее воздействие

-реакция модели объекта управления на управляющее воздействие . Тогда

и функционал качества приобретает вид

(2.2)

Для нахождения структуры информационно-параметрической системы идентификации и ее алгоритма функционирования необходимо осуществить минимизацию функционала качества (2.2) по настраиваемым параметрам модели объекта управления. Взяв частную производную от минимизируемого функционала по настраиваемым параметрам на интервале времени

, получим

(2.3)

где

тогда

(2.4)

Полученная система интегро-дифференциальных уравнений (2.3,2.4) описывает структуру контура самонастройки информационно-параметрической системы идентификации по параметру и его алгоритм функционирования. Поступая аналогично, найдем структуру и алгоритм функционирования контура самонастройки информационно-параметрической системы идентификации по параметрам .

(2.5)

(2.6)

Здесь

-коэффициенты передачи контуров самонастройки по параметрам соответственно.

Полученная система интегродифференциальных уравнений (2.5-2.6) описывают структуру контуров самонастройки информационно-параметрической системы по параметру .

В целом система интегродифференциальных уравнений (2.3-2.6) описывает структуру информационно-параметрической системы идентификации и ее алгоритм функционирования.

Циклограмма работоспособности информационно-параметрической системы идентификации, поясняющая принцип ее работы, приведена на рис.3

3.ПОСТРОЕНИЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НЕСТАЦИОНАРНЫМ ДИНАМИЧЕСКИМ ОБЪЕКТОМ.

Полученная структура системы управления квазистационарным объектом (рис.2) обеспечивает устойчивость и заданные показатели качества на интервале квазистационарности при условии постоянства параметров объекта управления на этом интервале времени. При наличии изменений параметров объекта управления управляющее воздействие , вырабатываемое регулятором (управляющим устройством) с жесткой отрицательной обратной связью, не обеспечивает устойчивости и заданных показателей качества квазистационарной системы. В работу вступает гибкая параметрическая обратная связь, т. к. управляющему устройству в этом случае необходима информация о параметрическом состоянии нестационарного объекта управления.

Выработанное управляющим устройством воздействие с учетом информации о параметрическом состоянии нестационарного объекта управления будет сводить к ошибку рассогласования регулируемого процесса

, где -изменение вектора параметров управляющего устройства.

3.1. Синтез адаптивной системы управления нестационарным объектом с элементами искусственного интеллекта.

Для оценки качества регулируемого процесса нестационарного объекта управления выберем интегральный критерий минимума среднеквадратической ошибки регулируемого процесса, зависящего от изменения параметров объекта управления , изменения параметров управляющего устройства , и задающего воздействия

.

(3.1.1)

где

(3.1.2)

(3.1.3)

здесь

Решив выражение (3.1.2) относительно с учетом (3.1.3), получим

(3.1.4)

где -вектор настраиваемых параметров регулятора (управляющего устройства), обеспечивающий качество регулируемого процесса.

Учитывая то, что на состояние нестационарного объекта управления в каждом -том цикле может указать самонастраивающаяся модель объекта, положим в уравнении (3.1.4)

(3.1.5)

Тогда выражение сигнала ошибки регулируемого процесса для каждого -го цикла будет иметь вид

(3.1.6)

Подставляя значение выражения (3.1.6) в (3.1.1) имеем:

(3.1.7)

Минимизируя функционал качества (3.1.7) по вектору настраиваемых параметров регулятора на интервале

,получим

(3.1.8)

где

(3.1.9)

(3.1.10)

(3.1.11)

Полученные выражения (3.1.8-3.1.11) описывают структуру и алгоритм функционирования системы анализа параметрического состояния нестационарного объекта управления в векторно-матричной форме.

Подставляя значения в (3.1.7), получим

(3.1.12)

Взяв частные производные от минимизируемого функционала качества по настраиваемым параметрам регулятора , с учетом выражения (3.1.8) получим:

(3.1.13)

(3.1.14)

Тогда

(3.1.15)

Полученные выражения (3.1.13-3.1.15) описывают контур самонастройки системы анализа параметрического состояния и принятия решения по параметру .

Поступая аналогично тому, как это было выполнено по параметру , найдем структуру и алгоритм функционирования контура самонастройки анализа параметрического состояния и принятия решений по параметрам :

(3.1.16)

где

(3.1.17)

Тогда

(3.1.18)

Полученная система уравнений (3.1.16-3.1.18) описывает структуру и алгоритм функционирования системы анализа параметрического состояния и принятия решения по параметру .

Аналогично

(3.1.19)

(3.1.20)

где

(3.1.21)

Тогда

(3.1.22)

Полученная система интегродифференциальных уравнений (3.1.8-3.1.22) описывает структуру и алгоритм функционирования системы анализа параметрического состояния и принятия решений по параметрам .

Пользуясь полученным алгоритмом функционирования, строим адаптивную систему оптимального управления нестационарным объектом управления с элементами искусственного интеллекта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Построенная адаптивная система управления нестационарным объектом полностью соответствует заданной математической модели и удовлетворяет условиям технического задания.

Соответствующие структурные схемы информационно-параметрической системы идентификации и адаптивной системы управления могут быть реализованы с помощью современной элементной базы и использоваться в промышленности, военно-промышленном комплексе и научных исследованиях.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.

1.Г.С.Володченко,А.И.Новгородцев. Методические указания к комплексной курсовой работе.С.:СГУ,1996г.

2. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы.М.:Высш.шк.,1989-263 с.

3. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. 3-е изд., испр. М.:Физматгиз, 1975.-768 с.

4. Сборник задач по теории автоматического регулирования и управления / под ред. В.А. Бесекерского. М.:Наука,1978-512 с.

5.Ту Ю. Т. Цифровые и импульсные системы автоматического управления. М.: Машиностроение,1964.-703 с.

Характеристики

Список файлов реферата