Разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения для идентификации динамических объектов в АСУ ТП

Разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения для идентификации динамических объектов в АСУ ТП

Автор: Ландманн, Ингрид

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 1984

Место защиты: Мосвка

Количество страниц: 190 c. ил

Артикул: 3435996

Автор: Ландманн, Ингрид

Стоимость: 250 руб.

Разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения для идентификации динамических объектов в АСУ ТП  Разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения для идентификации динамических объектов в АСУ ТП 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВВДЕНИЕ.
Глава I. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИКИ КАК КОМПЛЕКСНАЯ ПРОБЛЕМА
ТЕХНИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ.
1.1. Место задачи идентификации при управлении динамическими системами.
1.2. Проблемы идентификации динамических характеристик
сложных объектов управления
1.2Л. Выбор схемы идентификации .
1.2.2 Выбор структуры модели объекта управления .
1.2.3. Выбор оптимального пробного сигнала .
1.2.4. Проблема регуляризации
1.2.5. Оптимизация схем и алгоритмов идентификации .
1.2.6. Проблема характеризации .
1.3. Обзор методов идентификации
1.3.1. Определение амплитуднофазовой характеристики
1.3.2. Определение временных характеристик .
1.3.3. Определение коэффициентов передаточной
функции.
1.3.4. Методы идентификации, основанные на аппроксимации импульсной переходной функции
1.4. Выводы.
Глава 2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КАНАЛОВ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ
ОБЪЕКТОВ
2.1. Постановка задачи идентификации каналов управления .
2.2. Выбор пробного сигнала и критерия адекватности
2.2.1. Свойства пробного сигнала типа ПСДС и его
реализация
22.2. Выбор критерия адекватности объекта и модели .
2.3. Выбор метода вычисления стандартных реакций при идентификации динамики
2.3.1. Метод аналитических функций .
2.3.2. Метод Л преобразования.
2.3.3. Метод интеграла свертки .
2.3.4. Сравнительный анализ алгоритмов .
2.4. Активный метод идентификации с использованием
фильтров Лагерра
2.5. Выводы
Глава 3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ КАНАЛОВ ВОЗМУЩЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ
ОБЪЕКТОВ.
3.1. Постановка задачи идентификации каналов возмущения
3.2. Особенности идентификации ДХ канала возмущения
3.3. Пассивный метод идентификации с использованием фильтров Лагерра
3.4. Повышение точности идентификации каналов возмущения .
3.4.1. Стандартизация входных переменных
3.4.2. Загрубление аппроксимации ДХ канала с малоизменяющимся входом
3.5. Применение метода адаптивной модели.
3.5.1. Настройка параметров модели Ср., См
3.5.2. Настройка масштаба времени ос фильтров Лагерра
3.6. Выводы.
Глава 4. ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ ДИНАМИКИ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ
4.1. Постановка задачи .
4.2. Математическое описание перехода от одной формы
модели к другой .
4.2.1. Переход к системе дифференциальных уравнений .
4.2.2. Переход к типовой передаточной функции
4.2.3. Переход к разностному уравнению входвыход .
4.3. Учет времени чистого запаздывания в алгоритмах характеризации
4.3.1. Время запаздывания известно .
4.3.2. Время запаздывания неизвестно .
4.4. Выбор оптимального порядка при представлении объекта инерционным звеном гп го порядка.
4.5. Экспериментальные исследования
4.5.1. Рекомендации по выбору числа К частот .
4.5.2. Влияние точности выбора параметра ос на точность аппроксимации
4.6. Выводы .
Глава 5. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ К ЗАДАЧАМ
СИНТЕЗА КОМПЛЕКСНЫХ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ В
АСУ ТП
5.1. Методика использования качественной модели идентификации для макросинтеза
5.2. Пакет прикладных программ Идентификация динамики
в АСУ ТП
5.3. Разработка комплексного алгоритма идентификации и управления для АСУ ТП производства искусственного волокна.
5.4. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Зисх Зид & t ПТ ( » , Рид ) , (1. Схема (1. Зо;" 3^)], (1. На практике при высокой размерности задачи 0опт обычно применяют ее структурную декомпозицию, с расчленением на ряд задач более низкой размерности, в частности на N задач оптимизации по локальным критериям 3 ? КрД решений частных подзадач по глобальному критерию 3 . В этой схеме алгоритмы идентификации динамики используются на 1-м уровне при решении основной задачи - стабилизации режима при постоянно действующих возмущениях. В АСУ ТП непрерывного типа эти задачи являются важнейшими, что вызывает пристальное внимание исследователей к их решению. В МЭИ, начиная с г. ТП). Эта работа связана с использованием разложений искомых динамических характеристик (ДХ) объектов по системам ортогональных функций Лагерра, Якоби, Лежандра и др. Получаемая при этом структура модели оказывается линейной относительно искомых параметров, что позволяет широко использовать классический аппарат регрессионного и корреляционного анализа. Знаковых стандартных реакций" нашли отражение в разработке и реализации специализированного вычислительного устройства двухканального анализатора ДХ каналов управления АДХ-2 МЭИ [ЗЗ, ю], показавшем при промышленном применении хорошие результаты. В настоящее время, в связи с переходом к АСУТП на базе управляющих вычислительных машин 3-го поколения назрела необходимость программной реализации указанных разработок, удовлетворяющих ряду специфических для АСУТП условий: возможности идентификации в реальном масштабе времени, возможности работы программ идентификации вместе с другими программами при реализации комплексных алгоритмов управления (КАУ) и др. Кроме того, при использовании таких алгоритмов в АСУТП становится крайне необходимой разработка соответствующих методик, облегчающих их использование обслуживающим персоналом, не имеющим необходимых знаний и опыта по идентификации промышленных объектов, а в более отдаленной перспективе - разработка процедур автоматизированного синтеза КАУ в АСУТП. Указанные выше проблемы идентификации далее рассматриваются более подробно с целью выявления наиболее перспективных для использования в АСУТП путей их решения. Выбор схемы идентификации в настоящее время не формализован и в значительной мере определяется классом применяемых методов. В зависимости от уровня шумов обработка информации может осуществляться прямым (при малом уровне шумов) или статистическим (при большом уровне шумов) методами. Прямые методы позволяют при известном входном сигнале, измеряя реакцию на такой сигнал на выходе оценивать ДХ. Статистические методы уменьшают влияние шумов. Идентификация ДХ может осуществляться без подачи на объект пробных воздействий (пассивные методы) или с их подачей (активные методы). Выбор метода во многом определяется также структурой искомой модели. На практике эффекты могут оцениваться динамическим диапазоном изменения той или иной группы переменных. I, а незначительное через 0. Объекты класса (ООО) характеризуются незначительным изменением всех внешних контролируемых переменных. Для данного класса объектов могут представить интерес лишь статические характеристики канала управления с целью оптимизации объекта в стационарном режиме. Объекты класса (1) характеризуются динамическим режимом функционирования и значительным эффектом влияния неконтролируемых возмущений на выход. Объекты класса (0) характеризуются нечувствительностью выхода к управлению в данном стационарном или квазистационар-ном режиме. В этом случае, возможно, требуется идентификация статики канала управления с целью оптимизации, как и для объектов класса (0). Объекты класса (ОН) требуют дополнительного исследования влияния неконтролируемых возмущений путем стабилизации управления, т. Объекты класса (1) характеризуются значительным эффектом влияния возмущений на выход. Для суждения о значимости влияния неконтролируемых возмущений требуется проводить идентификацию канала контролируемых возмущений. Идентификация динамики канала управления также необходима, но уже с целью синтеза системы управления.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.238, запросов: 244