Разработка и исследование адаптивных систем с применением нейронных сетей для управления нелинейными электромеханическими объектами с упругими деформациями

• Автор: Во Конг Фыонг
• Шифр специальности: 05.09.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 172 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Математические модели многомассовых нелинейных упругих электромеханических объектов с подчиненным управлением
1.1. Математические модели многомассовых нелинейных упругих механических объектов. Учет зазоров в упругих связях
1.1.1. Математические модели многомассовых нелинейных упругих механических объектов. Две формы моделей
1.1.2. Математическая модель многомассового упругого механического объекта с учетом зазоров в упругих связях
1.2. Постановка задач управления нелинейными упругими электромеханическими объектами
1.2.1. Задачи подавления упругих колебаний
1.2.2. Задачи применения стационарных наблюдателей в реализации систем управления не полностью измеримыми упругими объектами
1.3. Упругие электромеханические следящие системы с подчиненным управлением
1.3.1. Типовая промышленная система с подчиненным управлением многомассовым упругим электромеханическим объектом
1.3.2. Расчетные формулы типовых настроек контурных П- и ПИ-регуляторов в электромеханической системе подчиненного управления
1.3.3. Расчетные уравнения следящих систем с двух- и трехмассовым упругим электромеханическим объектом
1.4. Выводы по первой главе
2. Адаптивные системы управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами с применением

, гауссовых функций
2.1. Базовые структуры адаптивных систем с параметрической: настройкой для управления нелинейными конечномерными объектами
2.1. Г. Предварительные замечания
2.1.2. Системы адаптивного управлениях эталонной моделью и алгоритмами параметрической настройки для линейных стационарных объектов ....................................... 60.
2.1.3. Системы адаптивного управления с эталонной моделью, ; алгоритмами параметрической настройки и гауссовыми функциями для нелинейных объектов с функциональной и параметрической неопределенностью. .....2.... 68 .
2.2. Моделирование адаптивной системы управления двух-трехмассовым: нелинейным упругим электромеханическим:
объектом .....1............................................. 71*
2.2.1. Моделирование адаптивной системы управления
двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим
объектом
2.2.2. Моделирование: адаптивной системы управления
трехмассовым упругим электромеханическим объектом
2:3. Выводы по второй главе
3. Адаптивные системы управления многомассовыми упругими электромеханическими объектами с применением нейронных
сетей*.."
3.1. Основы искусственных нейронных сетей:
3.1.1. Нейронная модель
3.1.2. Однослойные искусственные нейронные сети
3.1.3. Многослойные искусственные нейронные.сети
3.1.4. Обучение искусственных нейронных сетей

3.2. Адаптивные системы управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами с применением нейронных сетей
3.2.1. Разработка адаптивных систем с применением нейронных сетей для управления двухмассовым упругим электромеханическим объектом. Результаты моделирования
3.2.2. Разработка адаптивных систем с применением нейронных сетей для управления трехмассовым упругим электромеханическим объектом. Результаты моделирования
3.3. Выводы по третьей главе
Практическая реализация разработанных методов построения аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления реальным двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом
4.1. Расчет промышленного макета двухмассового нелинейного упругого электромеханического объекта
4.2. Разработка беспоисковой адаптивной системы управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты экспериментов
4.2.1. Расчет модального управления, эталонной модели и наблюдателя состояния для реального двухмассового упругого электромеханического объекта
4.2.2. Построение в среде МАТЬ А В — БГМиЬШК адаптивной системы с гауссовыми функциями для управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом
4.3. Разработка адаптивной системы с применением нейронных сетей для управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты
достоинство подчиненного уравнения. При этом можно рекомендовать для усиления динамической независимости («разделения» динамики) контуров при настройке внутренних контуров отходить от «стандартных» настроек в сторону настроек с большим быстродействием, если даже при этом в них возрастают колебательность и перерегулирование [34]. Это соответствует общему принципу подчиненного управления, согласно которому при переходе от внутренних контуров к внешним требования, предъявляемые к точности (форме переходных процессов), повышаются, а требования к быстродействию снижаются.
1.3.2. Расчетные формулы типовых настроек контурных П- и ПИ-регуляторов в электромеханической системе подчиненного управления
Применим методику построения систем с подчиненным управлением к расчету сначала трехконтурной с внутренним контуром тока (при учете динамики электромагнитных процессов), а затем к расчету двухконтурной 1 (без контура тока при пренебрежении электромагнитной инерцией) электромеханической следящей системы. В обоих случаях приведем расчетные формулы настроек как П-регуляторов (для этого случая составлены дифференциальные уравнения (1.9)), так и ПИ-регуляторов.
Расчет трехконтурной электромеханической следящей системы. Применяя методику, изложенную в [9, 17, 34] и минуя промежуточные выкладки, получим следующие расчетные формулы для настроек трехконтурной системы.
• Для подчиненного контура тока:
- для случая П-регулятора тока
Рт=Ь^. соог = Т~[-, (1.10)
куктаг
- для случая ПИ-регулятора тока
хт=ЬяЯ-1; соот = Т~, (1.11)
куктат