Синтез робастных динамических и децентрализованных регуляторов гибридных систем

• Автор: Гераскина, Татьяна Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 112 с.

О главление
Введение
Глава 1. Состояние проблемы управления гибридными
дискретными системами
1.1. Обзор состояния проблемы
1.2. Характерные примеры гибридных систем
1.2.1. Производственный процесс
1.2.2. Солнечный тепловой приемник
1.2.3. Системы управления, склонные к отказам
1.3. Стохастические математические модели гибридных систем
1.4. Выводы
Глава 2. Робастное управление с постоянной структурой
динамического регулятора
2.1. Предварительные результаты
2.2. Постановка задачи
2.3. Основной результат
2.4. Применение к синтезу системы стабилизации многорежимного летательного аппарата
2.5. Выводы
Глава 3. Робастное управление с переключаемой структурой динамического регулятора
3.1. Постановка задачи
3.2. Основной результат

3.3. Применение к синтезу системы стабилизации многорежимного летательного аппарата
3.4. Выводы
Глава 4. Робастное децентрализованное управление
4.1. Постановка задачи
4.2. Основной результат
4.3. Применение к синтезу системы стабилизации многорежимного летательного аппарата
4.4. Выводы
Заключение
Список литературы

В в ед е н и е
Актуальность темы. Стремительный рост возможностей современных компьютеров привел к существенному повышению уровня автоматизации и интеграции систем управления сложными техническими системами, такими как аэрокосмические аппараты, энергетические комплексы, морские и речные суда и т.д. Современные и перспективные системы управления все чаще включают в себя две взаимодействующие группы элементов: традиционные элементы непрерывной динамики и новые элементы дискретной динамики, связанные с логикой и искусственным интеллектом. Такие системы, характерным признаком которых является неоднородность пространства состояний, в последнее время обычно называют гибридными (hybrid systems), в отечественной литературе также распространен термин ” системы случайной структуры” [14], а в западной - '’системы со скачками” (jump systems) [58]. Для них существующие стандартные методы проектирования становятся непригодными и процесс проектирования затягивается в связи с чрезмерно большим объемом рутинного моделирования. Поэтому особую актуальность приобретает разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения для автоматизированного проектирования гибридных систем. Этой проблеме посвящен недавний специальный выпуск журнала IEEE Transactions on Automatic Control (1998, N4).
Первые исследования систем, позднее названных гибридными, были проведены в начале 60-х годов в работах Каца И.Я. и Красовского
H.H. [15], Красовского H.H. и Лидского Э.А. [19], где были заложены фундаментальные теоретические основы. Эти работы значительно опередили время и не нашли применения в практике проектирования систем

Ценными являются также результаты, когда режим нельзя полностью измерить, но расчеты в этом случае становятся очень сложными. Приемлемая аппроксимация использует ступенчатую оценку режима с расчетным решением для точно измеренных режимов.
Неопределенность может быть описана как простая ситуация, когда состояние и режим связаны уравнением с аддитивными и мультипликативными шумами. Эта модель допускает количественный анализ влияния неопределенностей на скачкообразный линейно-квадратичный регулятор и представляет собой задачу робастного управления, где почти неизвестные матрицы состояния могут быть смоделированы с помощью мультипликативных шумов. Данная задача исследовалась в литературе и названа задачей скачкообразного линейного гауссовского управления с квадратичным критерием качества [1]. [12], [14].
Динамические системы, склонные к отказам, испытывают скачкообразные изменения в их структуре и параметрах, вызванные такими явлениями, как отказы или восстановления, изменения взаимосвязей в подсистемах и резкие изменения окружающей среды. Такие системы могут быть смоделированы в различных ”режимах”, где каждый режим соответствует некоторым комбинациям этих событий.
Одним из возможных дискретных аналогов (1.3) является модель
[52]
3-Г2+1 = /(з-прп) + Т
Уп = Ь(хп.гп) + с2{хп ,г„)г/п,п = 0,1,2
где хп - т—мерный вектор состояния: уп - г—мерный вектор измерения; /(я„, г„), к(хп,{п) - т- и г -мерные векторы; Сх(хп. гп), С-2(хп, гп) - матрицы соответствующих размеров, элементы которых являются функциями