Исследование и синтез алгоритмов управления дискретными разнотемповыми процессами

• Автор: Степанченко, Ольга Владимировна
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Волгоград
• Количество страниц: 126 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ С РАЗНОТЕМПОВЫМИ

СОСТАВЛЯЮЩИМИ

1.1. Основные идеи моделирования разнотемповых процессов и построения их упрощенных моделей на основе метода двойной шкалы времени

1.1.1. Обіцая характеристика метода ДШВ и области его применения

1.1.2. Класс объектов с разнотемповыми процессами, для которого предлагается метод ДШВ
1.1.3. Способы расчета параметров для модели (1.2) с сепаратным представлением медленной и быстрой составляющих

1.1.4. Достаточные условия наличия разнотемповости

1.1.5. Последовательность расчета параметров при использовании метода ДШВ для моделирования динамики сложного процесса

1.2. Направления развития метода ДШВ для дискретных систем

1.3. Методика моделирования дискретных систем управления по методу ДШВ.
1.3.1 Методика моделирования систем с разнотемповыми процессами
1.3.2. Пример выполнения расчетов и моделирования по разработанной методике для объекта четверного порядка с разнотемповыми составляющими
1.4. Использование метода двойной шкалы времени при моделировании электродвигателя постоянного тока
1.5. Выводы
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЦИФРОВОГО ПИ-РЕГУЛЯТОРА С УЧЕТОМ СВОЙСТВ ОБЪЕКТОВ С РАЗНОТЕМПОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ
2.1. Схема построения цифрового ПИ-регулятора для объектов с разнотемповыми
■ составляющими
2.2. Оценка эффективности использования «двушкальных» цифровых ПИ-регуляторов
2.2.1 Система показателей качества для оценки эффективности введения ДШВ.
2.2.2 Исследования качества управления объектом с применением «двушкапъного»
цифрового ПИ-регулятора
2.3. Выводы
3. СИНТЕЗ МНОГОМЕРНЫХ СУБОПТИМАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ С РАЗНОТЕМПОВЫМИ ПОДПРОЦЕССАМИ
3.1. База для оценки эффективности использования метода ДШВ
3.2. Синтез субоптимальных управляющих воздействий для объектов с разнотемповыми составляющими на основе метода ДШВ
3.2.1. Исходные положения, принимаемые для синтеза субоптимальных управляющих воздействий
3.2.2. Сравнение точного и приближенного решения задачи АКОР (на примере управления объектом 4-го порядка)
3.3. Использование фильтров пониженного порядка в задаче синтеза
субоптимальных управлений
3.4 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Перевод управляющей техники на цифровую основу не только открывает возможности усовершенствования алгоритмов управления, но и ставит перед разработчиками задачу повышения эффективности использования ресурсов вычислительной (в частности, микропроцессорной) техники. Одним из направлений решения этой важной проблемы является поиск упрощающих допущений на этапе постановки задачи создания управляющей системы, позволяющих получить более простые и быстродействующие алгоритмы без заметного ухудшения качества управления и одновременно улучшить вычислительную процедуру, их реализующую. Ресурсы цифровой системы, которые высвобождаются благодаря упрощению алгоритмов, могут быть использованы для расширения состава информационных функций локальных систем управления и, соответственно, для повышения надежности и экономической эффективности автоматизации.
Источником возможных упрощений постановок задач алгоритмизации является учет особенностей структуры и свойств объектов управления. В работе исследуется одно из направлений учета свойств некоторых распространенных объектов, основанное на выделении существенно различных по показателям инерционности (т.е. разнотемповых) составляющих (субпроцессов) в автоматизируемом технологическом процессе.
В предшествующих работах [8, 13, 14, 15, 68, 71, 73, 81, 82] был предложен подход к исследованию систем с разнотемповыми составляющими в непрерывном времени. Теоретической основой данных работ являлся метод малого параметра [13, 15, 22, 24]. В частности, в работе [61] рассматриваются вопросы использования метода малого параметра для придания новых, полезных свойств нелинейным законам управления. В работе [42] метод малого параметра использован для решения задач математического программирования.
Однако результаты, полученные для систем с непрерывным временем, недостаточны для получения конструктивных и практичных методов построе-

ходного вектора состояния (х[5]) для всех 5 = 0, 1, ... (достаточно сопоставить значения для одного - двух тактов). Двойственный способ тестирования - использование (1.18) для оценки вектора сепаратных переменных
Хсепарат[з]- ЗнЭЧеНИЯ ВеКТОрЭ, ПОЛучеННОГО С ПОМОЩЬЮ ПреобраЗОВЭНИЯ
(1.18), должны совпадать со значениями х,иМ и х£[5].
Таким образом, в результате выполнения этапа 2:
1) либо будет сделан вывод о неприменимости подхода к упрощению модели процесса на базе метода ДШВ;
2) либо будут получены параметры моделей, позволяющих оценить количественно время завершения переходных процессов для свободной составляющей быстрого подпроцесса и определить соотношение шкал быстрого и медленного времени по формуле 8/ = jU-Aî.
5) Пояснения к этапу 3 «Моделирование динамики системы с помощью метода двойной шкалы времени». Целью расчетов является определение качества аппроксимации объекта моделью пониженного порядка. Существо метода понижения порядка состоит в следующем:
1. Собственная динамика быстрой составляющей через несколько тактов медленного времени работы системы завершается, начальные условия для нее перестают сказываться на изменениях вектора быстрого подпроцесса.
2. После этого можно приближённо учитывать динамику только медленной составляющей. Быстрая составляющая при этом рассматривается как вынужденная, которая безинерционно отслеживает медленную составляющую и внешние воздействия. Это позволяет снизить размерность описания процесса до значения размерности медленной составляющей.
3. На начальном участке процесса, когда влияние начальных условий на динамику свободной компоненты быстрого подпроцесса ещё заметно, вводится более дробный интервал дискретизации (быстрая дискрета), и параметры модели процесса пересчитываются согласно этому интервалу, см. этап 1. На этом участке (так называемый пограничный слой, boundary laver) будем при-