Диссертация (785777), страница 40

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

Текст из файла (страница 40)

Таким образом, синтез закона управления осуществлялся применительнок одному режиму полета (число Маха и высота полета), а затем закон управления начиналработать совсем в других условиях. Соответствие режима полета, для которого в проведенных вычислительных экспериментах осуществлялся синтез закона управления и режима, вкотором этот закон управления тестировался, задается табл. 1.Далее рассматривались два варианта действий.Согласно первому варианту, включался механизм адаптации (его основные особенностибыли рассмотрены в разд.

1.7), который позволял осуществить корректировку закона управления применительно к тем условиям работы, в которых он оказался.Второй подход состоял в том, чтобы оценить значимость введенных механизмов адаптации путем выявления их вклада в общую задачу обеспечения требуемого качества управления при меняющихся условиях функционирования. Для реализации этого подхода механизмыадаптации отключались, то есть корректировка закона управления не осуществлялась, а задача обеспечения качества управления системой целиком ложилась на механизмы обеспеченияробастности, включающие компенсирующий контур, введенный в изучаемые системы на основе соображений, изложенных выше, в разд.

4.1.3.Результаты вычислительных экспериментов в рамках первого из вариантов, перечисленных выше, представлены в следующих двух разделах (4.4.2.1 и 4.4.2.2). Второй подход анализируется в экспериментах, результаты которых приводятся ниже, в разд. 4.4.3.215При рассмотрении первого из двух анализируемых вариантов фактически требуется решить для объекта управления задачу идентификации в реальном масштабе времени с тем,чтобы располагать достоверной информацией о характере влияния отклонения органов управления на поведение объекта управления.Для сходимости процесса идентификации в реальном времени требуется наличие на входе системы тестового (нецелевого) сигнала в течение некоторого времени (в рассматриваемомслучае это время адаптации системы).

Для настройки НС-модели таким сигналом может бытьнекоторый дополнительный сигнал на привод. Однако для нелинейных систем условием хорошей настройки является также учет как можно большего числа состояний из области впространстве состояний, в которой функционирует система. Поэтому тестовый сигнал дляНС-модели вводится не по отклонению руля, а по задающему воздействию, определенномуименно в пространстве состояний, пропущенному через систему управления. В нейроконтроллере входным сигналом является непосредственно задающее воздействие, то есть длянастройки контроллера в рассматриваемом случае тестовый сигнал вводится как изменяющийся задающий сигнал по углу атаки.Таким образом, отдельные тестовые сигналы в виде отклонения органов управления (элевонов в рассматриваемом случае перспективного ГЗЛА) в реализуемом подходе не требуются.Это, однако, не избавляет от необходимости во внешних возмущающих воздействиях на объект управления, с помощью которых выявляется информация о реакциях данного объекта науправляющие воздействия.

На этой информации основывается адаптационная корректировкаиспользуемых законов управления. Один из видов таких воздействий — это задающий сигналпо углу атаки, используемый в проводимых исследованиях. Как это было показано в разд. 2.3,данный сигнал должен быть таким, чтобы возможно полнее покрыть пространство состоянийисследуемой системы, а также возможно полнее учесть ее динамику путем разнообразныхпо темпу переходов между отдельными состояниями.

На большом объеме вычислительныхэкспериментов была показана работоспособность такого подхода.Во всех вычислительных экспериментах, результаты которых приведены в разд. 4.4.2.1(для схемы с ЭМ) и в разд. 4.4.2.1 (для схемы с ПМ) работа системы управления задаваласьодним и тем же образом. Первые 20 с на вход системы управления подавался возмущающий задающий сигнал, который необходим для решения задачи идентификации, затем следует участок тестирования системы (его продолжительность также составляет 20 с) последовательностью ступенчатых воздействий, удаленных по времени одно от другого в степени,216ТАБЛИЦА 4.1. Таблица соответствия режимов полета, использованных присинтезе и тестировании нейроконтроллера для перспективного ГЗЛАРежим полета,Режим полета,для которого проводилосьдля которого проводилсятестирование НКсинтез НКM = 5, H = 32 кмM = 7, H = 30 кмM = 5, H = 30 кмM = 7, H = 28 кмM = 6, H = 30 кмM = 5, H = 28 кмM = 7, H = 30 кмM = 5, H = 32 кмM = 7, H = 28 кмM = 6, H = 32 кмM = 7, H = 32 кмM = 5, H = 28 кмM = 6, H = 32 кмM = 7, H = 28 кмM = 6, H = 28 кмM = 7, H = 32 кмM = 5, H = 28 кмM = 7, H = 30 кмдостаточной для затухания переходного процесса, вызванного ступенчатым воздействием домомента, когда будет подано следующее воздействие.4.4.2.1 Адаптивное управление с эталонной модельюВ данном подразделе на рис.

А.111–А.119 приведены данные вычислительного эксперимента по оценке влияния точности исходных данных на характеристики управления применительно к системе с эталонной моделью.Как уже отмечалось выше, результаты вычислительных экспериментов, представленныена рис. А.111–А.119, демонстрируют работу системы управления на двух участках продолжительностью по 20 с каждый: на первом из них осуществляется адаптация закона управленияпутем подачи на вход системы управления возмущающего воздействия (активно изменяющегося задающего сигнала по углу атаки); на втором участке с такой же продолжительностьювыполняется тестирование системы с помощью последовательности ступенчатых входныхсигналов, разнесенных по времени так, чтобы возмущенное движение, вызванное поданнымсигналом, успело бы затухнуть до момента подачи следующего сигнала. Если это условие вы-217полняется, то можно считать, что система в одном сеансе тестируется набором независимыхдруг от друга ступенчатых входных сигналов, различающихся по величине.Величина собственной частоты ЭМ в данных экспериментах была выбрана, по причинам,изложенным в разд.

, равной 2 1/с.Анализ данных, приводимых на рис. А.111–А.119, позволяет сделать следующие выводы.Качество регулирования, оцениваемое по величине ошибки отслеживания заданного угла атаки, достигает в большинстве случаев приемлемых значений уже в течение 3–5 с процессаподстройки закона управления под изменившиеся условия полета. Таким образом, участокадаптации системы управления протяженностью в 20 с явно избыточен, его можно существенно сократить, как правило, до нескольких секунд.Рассматриваемые механизмы адаптации обеспечивают достаточно высокую точность решения задачи управления: ошибка отслеживания заданного угла атаки не превышает, какправило, значений в диапазоне от0:25 град. до 0:45 град., причем это касается как схе-мы с ЭМ, так и схемы с ПМ.

В установившихся режимах при тестировании (когда затухаловозмущение от ступенчатого воздействия) ошибка отслеживания угла атаки становилась практически нулевой. При этом начальная ошибка (в момент включения механизма адаптации) вряде случаев доходила до1 град. Как видно из табл. 4.1, разрыв между режимами полета,при которых синтезировался и тестировался закон управления, был достаточно велик: до 2единиц по числу Маха, до 4 км по высоте полета. Тем не менее, механизмы адаптации (как всхеме с ПМ, так и в схеме с ЭМ) практически во всех случаях успешно справлялись с задачейподстройки закона управления под изменившиеся условия полета, восстанавливая точностьотслеживания задаваемого угла атаки.4.4.2.2 Адаптивное управление с прогнозирующей модельюРезультаты вычислительных экспериментов по оценке влияния неточности в исходноймодели применительно к системе адаптивного управления с прогнозирующей моделью приведены на рис.

А.120–А.128.2184.4.3 Оценка значимости механизмов адаптации в задаче управления угловымдвижением ЛА1. Нейросетевая система управления в вариантах, исследуемых в данной работе, состоитиз двух частей: собственно нейросетевой и дополнительного компенсирующего контура.

Этидве части являются самостоятельными, каждая из них выполняют свои определенные функции. Нейросетевая часть является адаптивной, ее задачей является выявление динамическихсвойств объекта для их «сокращения» (в том числе и нелинейностей) и введение в системужелаемой динамики. Компенсирующая часть уменьшает ошибки, возникающие при неточном«сокращении» и придает системе свойство робастности, парируя отклонения от эталоннойтраектории независимо от того, чем они вызваны.Как было показано в разд. 4.1.3, наличие компенсирующей части принципиально важнодля схем адаптивного управления как с ЭМ, так и с ПМ. В этих схемах основная идея состоит в том, что в качестве источника информации о поведении объекта управления при формировании значений параметров регулятора используется нейросетевая модель (НС-модель)этого объекта.

В силу приближенного характера НС-модели, результаты, получаемые с еепомощью, неизбежно отличаются от реальных значений величин, описывающих движениеобъекта. Подход к компенсации возникающей по этой причине ошибки был предложен вразд. 4.1.3. Он состоит в том, чтобы неточность НС-модели трактовать как возмущающее воздействие на систему, приводящее к отклонению траектории реального объекта от эталоннойтраектории, парируя это воздействие путем введения в систему компенсирующего контура(компенсатора). Как было показано в разд. 4.1.3, введение компенсирующего контура в состав адаптивной системы повышает ее робастность, без которой алгоритм адаптации можетне уложиться с корректировкой закона управления в то временное окно, в пределах которогоситуация не успевает перерасти из аварийной в катастрофическую. В ряде случаев, когда изменения динамики объекта управления и/или условий его функционирования несущественны,может оказаться вполне достаточно только робастности системы без привлечения адаптационных механизмов.

В связи с этим возникает вопрос о значимости механизмов адаптации, чтоони дают в сравнении с вариантом системы без адаптации, но с робастностью, улучшеннойза счет использования компенсирующего контура.2. Для оценки вклада адаптивности и робастности в поведение системы были проведеныэксперименты, в которых отключались механизмы адаптации. Как и в предыдущем случае219(анализ влияния неопределенностей в исходных данных на свойства синтезируемой системы), система была изначально настроена неправильно. В предыдущей серии экспериментов,описанных в разд.

4.4.2, система управления адаптировалась к изменившимся условиям функционирования объекта управления, именно для этого в экспериментах, результаты которыхпоказаны на рис. А.111–А.119 (схема с ЭМ) и рис. А.120–А.128 (схема с ПМ), до 20 с идетвозмущающий задающий сигнал, требуемый для подстройки закона управления, а затем ужетестовый ступенчатый сигнал для оценки качества подстройки. В серии экспериментов, результаты которых представлены ниже, система управления продолжала функционировать стой настройкой («неправильной»), которая была получена первоначально, без осуществленияадаптационной подстройки, только за счет свойств робастности (см.

Характеристики

Список файлов диссертации