Минимизация влияния параметрических неопределенностей и внешних возмущений методами адаптивного и стохастического робастного управления

• Автор: Курдюков, Александр Петрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 213 с. : ил

Оглавление
Введение
1 Неопределенности и возмущения в теории автоматического управления
1.1 Неопределенности при конструировании систем управления
1.2 Адаптивное и робастное управление в задачах управления при наличии неопределенности
1.3 Модели неопределенностей и возмущений
1.4 Стандартная задача Н<*, - оптимизации и методы ее решения
1.5 Краткие выводы
2 Применение теории приближений функций при построении бес-поисковых самонастраивающихся систем
2.1 Введение
2.2 Синтез беспоисковой самонастраивающейся системы с нелинейным
объектом
2.2.1 Постановка задачи
2.2.2 Синтез параметрически-адаптивного управления
2.2.3 Синтез алгоритмов адаптации
2.3 Инвариантность беспоисковых самонастраивающихся систем относительно нестационарных параметрических воздействий
2.3.1 Постановка задачи построения управления, обеспечивающего
параметрическую инвариантность
2.3.2 Построение закона управления
2.3.3 Моделирование
2.4 Идентификация параметров нестационарного объекта методом настраиваемой модели
2.4.1 Постановка задачи
2.4.2 Синтез идентификатора с прямой настройкой

2.5 Краткие выводы.

3 Чувствительность функционалов к внутренним возмущениям
в управляемых линейных системах
3.1 Введение
3.2 Постановка задачи
3.3 Оценка чувствительности J(CW, Сг, К£)
3.4 Чувствительность Яоо-функционалов для одномерных систем
3.4.1 Постановка задачи для одномерных систем
3.4.2 Зависимость ЛСШ,СГ, К*) от параметрической неопределенности для одномерного случая
3.5 Использование чувствительности Яоо-функционалов при синтезе управления в условиях параметрической неопределенности
3.6 Краткие выводы
4 Методика построения робастных () регуляторов для управления посадкой самолета
4.1 Введение
4.2 Математическая модель продольного движения самолета
4.3 Постановки задач управления
4.4 Построение Ято - субоптимальных регуляторов с помощью "2-Риккати
подхода"
4.4.1 "2-Риккати подход"при построении Н - регулятора для посадки самолета
4.5 Моделирование
4.5.1 Модели микропорывов ветра
4.5.2 Результаты моделирования
4.6 Обсуждение результатов моделирования
4.7 Краткие выводы
5 Стохастический подход к построению робастных регуляторов
5.1 Введение
5.2 Анизотропийный анализ систем
5.2.1 Средняя анизотропия гауссовского сигнала
5.2.2 Анизотропийная норма линейной системы
5.2.3 Вычисление анизотропийной нормы
5.2.4 Вычисление анизотропийной нормы методом
гомотопии

Оглавление
5.3 Анизотропийный синтез систем
5.3.1 Задача оптимального управления по критерию минимума ани-
зотропийной нормы
5.3.2 Вычисление оптимального регулятора методом гомотопии
5.4 Краткие выводы
6 Синтез анизотропийных оптимальных регуляторов
6.1 Синтез оптимального анизотропийного регулятора
6.2 Сравнение систем управления с различными регуляторами
6.2.1 Внешнее возмущение - белый шум
6.2.2 Внешнее возмущение - цветной шум
6.2.3 Внешнее возмущение - детерминированный входной сигнал
6.3 Краткие выводы
Заключение
Литература
Приложение

2.1. Введение

алгоритма адаптации состоит в настройке коэффициентов регулятора таким образом, чтобы свести рассогласование между объектом управления и моделью к нулю. Такое управление называют прямым адаптивным управлением, а системы - адаптивными системами с эталонной моделью. В случае непрямого адаптивного управления сначала проводят идентификацию объекта, а затем определяют соответствующие коэффициенты регулятора.
Теория беспоисковых самонастраивающихся систем для линейных объектов, удовлетворяющих гипотезе квазистационарности (предположению о том, что изменения параметров происходят существенно медленнее остальных динамических процессов) хорошо развита [53], [52], [70], [3[.
Одними из методов синтеза алгоритмов адаптации при построении беспоисковых самонастраивающихся систем являются методы, основанные на применении функции Ляпунова. Большое число алгоритмов этой группы можно получить в рамках схемы скоростного градиента [41, [69] ,[70].
В этой главе диссертации изложены алгоритмы адаптации для БСНС с нелинейным объектом управления, алгоритмы обеспечения инвариантности беспоисковых самонастраивающихся систем относительно нестационарных параметрических воздействий и алгоритмы идентификации параметров линейного нестационарного объекта, которые также относятся к классу методов синтеза, основанных на применении функции Ляпунова.
Все эти алгоритмы объединяет применение к расчету систем автоматического управления хорошо известной в математике идеи о замене с определенной степенью точности заданной функции другой, в известном смысле более простой, то есть применение в теории управления и, в частности, в теории построения беспоисковых самонастраивающихся систем теории аппроксимации [16], [7]