Диссертация (785777), страница 34
Текст из файла (страница 34)
Компенса-торы в обоих каналах.2. Постоянная заданная перегрузка nxa= 0, заданный угол атаки — случайный, в каналеперегрузки нет компенсатора.3. Постоянный заданный угол атаки (2 град), случайная заданная перегрузка, компенсаторы в обоих каналах.4. Постоянный заданный угол атаки (2 град), случайная заданная перегрузка, нет компенсатора в канале перегрузки.5.
Оба задающих сигнала — случайные ступенчатые. Компенсаторы в обоих каналах.6. Оба задающих сигнала — случайные ступенчатые. Нет компенсатора в канале перегрузки.7. Оба задающих сигнала — случайные ступенчатые. Во всех каналах отсутствуют компенсаторы.183Результаты вычислительных экспериментов для этих вариантов представлены на рис. А.28–А.41.
Вследствие того, что по каждому из вариантов приводится 8 графиков, они разделеныпо две части по 4 графика для каждого из вариантов. На первом графике в каждой из парпоказано поведение объекта, эталонной модели и управляющие сигналы, на втором графике— ошибки отслеживания и задающие сигналы.7. Результаты, полученные в этой серии экспериментов, позволяют сделать следующие выводы. Точность отслеживания угла атаки при использовании расширенной модели движения(3.14) несколько снижается.В случае, когда используется компенсатор в обоих каналах, величина ошибки лежит впределах от(0:02 0:04) до +(0:01 0:02) по nxa и от (0:05 0:20) до +(0:7 1:1). При этом наименьшие значения ошибок получаются при выдерживании режима с = onst = 2 град., а наибольшие, когда задающие сигналы по обоим каналам — случайпоные, с резко, часто и существенно меняющейся амплитудой.
Такой режим нехарактерен дляЛА рассматриваемого класса в его нормальном полете. Он скорее будет адекватен некоторойнештатной ситуации, в которой резко и часто меняются параметры полета ЛА. Но и в этойдостаточно сложной ситуации система управления справилась со своими функциями вполнеуспешно.В случае, когда компенсатор использовался только в канале угла атаки, а в канале перегрузки его не было, качество управления несколько ухудшилось. А именно, величина ошибкив этом случае лежит в пределах отдо(0:06 0:10) до +(0:05 0:08) по nxa и от (0:12 0:60)+(0:4 1:2) по .
Видно, что в относительных единицах ошибка увеличилась, причемпо перегрузке в большей степени, чем по углу атаки, однако в абсолютных единицах величины ошибок остаются вполне приемлемыми, т. е. алгоритм адаптации работает достаточноэффективно, несмотря на усложнившиеся условия.Отсутствие компенсаторов в обоих каналах сказывается более существенным образом.Величина ошибки в этом случае лежит в пределах отпо0:10 до +0:08 по nxa и от 1:2 до +2:1.
Таким образом, роль компенсатора в рассматриваемой схеме адаптивного управлениядовольно значительна, но все же не критична.8. Влияние изменения угла атаки на продольное траекторное движение за счет связи между углом атаки и тягой двигателя можно оценить по динамике и границам изменения значенийперегрузки nxa .Из результатов, представленных на рис. А.28–А.41, видно, что перегрузка в случае исполь184(0:03 0:15) до +(0:01 0:15),при отсутствии компенсатора в канале перегрузки — в пределах от (0:10 0:18) до +(0:10 0:17), а при отсутствии компенсаторов в обоих каналах — от 0:18 до +0:19). Таким образом,зования компенсаторов в обоих каналах лежит в пределах отположительное влияние компенсаторов в системе управления рассматриваемого класса виднои здесь, но общее влияние изменений по углу атаки на продольное траекторное движениеможно признать несущественным.
По этой причине в оценочных расчетах эффективности алгоритмов адаптации вполне допустимо пользоваться более простой одноканальной моделью(3.13) вместо двухканальной модели (3.14). Разумеется, для окончательной отработки этихалгоритмов необходимо пользоваться полной моделью движения ЛА.9. На рис. А.42–А.45 приведены результаты вычислительных экспериментов еще для одного класса летательных аппаратов, а именно, для микро-БПЛА и мини-БПЛА. При этомрис. А.42 и А.43 демонстрируют работу адаптивной системы управления в штатных условияхфункционирования, а рис. А.44 и А.45 показывают, как адаптивная система управления с ЭМи компенсатором справляется с влиянием двух последовательных отказов, существенно влияющих на динамику объекта. Первый из них приводит к смещению центровки на 10% назад(при 5 с для микро-БПЛА «003» и 10 с для мини-БПЛА X-04), второй — к уменьшению на 50%эффективности органа управления продольным движением (при 10 с для микро-БПЛА и 20 сдля мини-БПЛА).
Видно, что использованная схема адаптации обеспечивает работу с незначительной ошибкой (как правило, e 0:05Æ) до момента возникновения первой отказнойситуации. Адаптация к изменению динамики объекта, вызванному этой ситуацией, происходит достаточно быстро (примерно за 1,2–1,5 с). Ошибка теперь (до возникновения второйотказной ситуации) стала больше, но она укладывается, в основном, в диапазон e 0:2Æ,устойчивость работы системы сохранена. После второго отказа устойчивость сохранена, нозначения ошибки становятся довольно значительными (большей частью, их значения лежат вдиапазоне e 0:5Æ ).10. Результаты вычислительных экспериментов, представленные в данном разделе, убедительно показывают, что в подавляющем большинстве случаев адаптивная нейросетевая система управления, структура которой представлена на рис.
4.1, успешно справляется со своимизадачами, в том числе с учетом взаимосвязей между углом атаки и тягой двигателя ЛА, атакже и при возникновении отказных ситуаций, когда реконфигурации алгоритма управлениядвижением позволяет оперативно парировать последствия отказов оборудования и повреждений конструкции ЛА.1854.2 Адаптивное управление с прогнозирующей моделью4.2.1 Общая схема адаптивного управления с прогнозирующей модельюВ задаче управления с прогнозирующей моделью (MPC — Model Predictive Control) используется модель объекта, с помощью которой прогнозируется его будущее поведение, атакже оптимизационный алгоритм для выбора управляющего воздействия, обеспечивающегонаилучшие значения прогнозируемых характеристик рассматриваемой системы.Управление с прогнозирующей моделью основывается на методе скользящего горизонта, согласно которому НС-модель предсказывает выход объекта управления через заданныйпромежуток времени (горизонт прогноза). Полученные результаты прогноза используютсяалгоритмом численной оптимизации для того, чтобы найти значение управления u, котороеминимизирует на заданном горизонте прогноза следующий критерий качества управления:J=ЗдесьN2Xj =N1(yr (t + j )ym(t + j ))2 + NuXj =1(u0 (t + j1) u0 (t + j2))2 :N1 , N2 и Nu — числовые параметры, определяющие горизонт прогноза, в пределахкоторого оцениваются значения ошибки слежения и приращений управляющего сигнала.
Величины (yr и ym — желаемый выход объекта управления и выход НС-модели, соответственно,u0 — пробные управляющие воздействия, — весовой коэффициент, задающий относительнуюдолю вклада отклонений по управлениям в общее значение критерия эффективности J .Помимо горизонта прогноза, вторым важным параметром в схеме с прогнозирующей моделью является значение горизонта управления, т. е.
величины промежутков времени, черезкоторые алгоритм оптимизации выдает управляющий сигнал, величина которого не меняетсядо момента достижения следующего горизонта управления.В общем случае горизонты управления и прогноза не совпадают. Как показывает вычислительный эксперимент, соотношение этих горизонтов в значительной степени определяетустойчивость схемы управления с ПМ. Согласно полученным экспериментальным данным горизонт управления целесообразно выбирать значительно меньше горизонта прогноза.
В частности, в экспериментах, результаты которых представлены ниже, горизонт управления былпринят минимальным (равным одному временному шагуt) и далее в пределах горизонтапрогноза управление считалось постоянным. За счет такого выбора упрощаются вычисленияна каждом шаге выработки управления и улучшается устойчивости алгоритма оптимизации всхеме с ПМ.186Горизонт прогноза в описываемых ниже экспериментах был принят равным 30 временнымшагам (0.3 с), исходя из следующих соображений. Алгоритм оптимизации в схеме с ПМ пытается минимизировать прогнозируемое отклонение от эталонной траектории.
Будем считать,что при наличии начальных отклонений прогнозируемая траектория должна сходиться к эталонной к концу интервала прогнозирования. Это значит, что чем меньше горизонт прогноза,тем большее по величине управляющее воздействие придется приложить к объекту, чтобысвести к нулю ожидаемое отклонение от ЭМ. Таким образом, горизонт прогноза определяет значение эффективного коэффициента усиления по ошибке слежения в схеме с ПМ: чемменьше горизонт прогноза, тем больше этот коэффициент. По этой причине минимальныйгоризонт прогноза ограничивается соображениями устойчивости динамической системы, поскольку при превышении некоторого порогового значения этого коэффициента устойчивостьданной системы теряется.
С другой стороны, существуют ограничения и на увеличение горизонта прогноза, связанные с вычислительной сложностью выработки управляющего сигнала,точностью слежения и приближенностью самого прогноза, связанной с постоянством управления на горизонте прогноза. В ходе вы-числительных экспериментов было найдено компромиссное решение, согласно которому в решаемой для перспективного ГЗЛА задаче горизонтпрогноза должен составлять 30 временных шагов.Общая схема управления с прогнозирующей моделью показана на рис. 4.8, а соответствующая структурная схема — на рис. 4.9.4.2.2 Синтез нейроконтроллера для адаптивного управленияс прогнозирующей модельюВ данной схеме адаптивного управления используется только одна многослойная нейронная сеть, представляющая собой НС-модель объекта.
Контроллер здесь представлен алгоритмом оптимизации. Структурная схема работы системы с прогнозирующей моделью иллюстрируется рис. 4.8.Критерием качества для данной системы является среднеквадратическая ошибка на интервале прогноза (5–7 шагов), т. е. не берется в расчет прирост управления:1 Te e; e(u) = y y^(u);2e = [ek+2 ; ek+3; : : : ; ek+T ℄T ;E (u) =u = [uk+1; uk+2; : : : ; uk+T 1℄T ;187(4.9)yэм (t)Эталоннаямодельe(t) +Компенсаторyэм (t + ∆t)r(t)Алгоритмоптимизации−+ uдоп (t)u∗ (t)+yp (t)Объектуправленияu(t)yb(t + ∆t)НС-модельобъектаyb(t + ∆t)yb(t)РИС. 4.8.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
