Оптимизация алгоритмов управления автоматическим погрузочно-разгрузочным устройством

• Автор: Нгуен Ныы Ман
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 278 с. : ил. + Прил. (с. 157-278: ил.)

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АР Апериодический регулятор

АЦП Аналогоцифровой преобразователь

БИНС Бесплатформенная инерциальная навигационная система

БЦВМ Бортовые цифровые вычислительные машины

ГИБ Гироинерциальный блок

ДЛУ Датчик линейных ускорений

ДУС Датчик угловых скоростей

зек Земная нормальная система координат ОХ У 2 см. гл. II

ивк Измерительновычислительный комплекс

иск Инерциальная система координат г1 см. гл. VI

ДА Летательный аппарат
ММ Математическая модель
ИСК Навигационная система координат ОХЫУЫ см. гл. VI
оск Опорносвязанная система координат ОХ7 см. гл. II
ОЭС Оптикоэлектронная система
пид Пропорциональноинтегральнодифференциальный регулятор
по Программное обеспечение
ПРУ Погрузочноразгрузочное устройство
пск Приборная система координат ОХПУП2П см. гл. VI
ПФ Передаточная функция
РМД Регулятор с минимальной дисперсией
САУ Системы автоматического управления
СК Системы координат
сск Связанная система координат ОХУх2х см. гл. II
ФГ Функция преобразования датчиков
ФСК Земная фиксирования система 0Е7ЕЕ см. гл. VI
Одношаговый алгоритм алгоритм инерциальной навигации, в котором для вычисления взаимной ориентации СК и интегрирования уравнений навигации используется единый шаг по времени, определяемый частотой опроса датчиков ГИБ см. гл. VI.
Интервальный алгоритм алгоритм инерциальной навигации, который учитывает наиболее распространенный вид выходных сигналов современных датчиков ГИБ, производящих осреднение мгновенных измерений отчетов на интервале времени. При этом, частота опроса датчиков ГИБ, частота обработки первичных измерений и частота интегрирования уравнений навигации разные см. гл. VI.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ


Алгоритмы реализации данного метода навигации подробно описаны и реализованы в главе VI. Критерий качества управления является функционалом от разности между действительным и желаемым значением векторов входных и выходных сигналов. Мгновенные значения ошибок, возникающих в системе, определяются в виде меры ошибки ет. Функции ЯР, и Ф также выбираются в зависимости от требований к решаемой задаче. Д хГ , й. За исключением тех случаев, когда система уравнения, описывающая движения объекта, критерий качества и ограничения являются весьма простыми, для получения алгоритмов оптимального управления необходимо использование приближенного методов. Можно выделить три основные направления построения приближенных методов решения задачи оптимального управления, на базе которых в принципе возможна разработка численных алгоритмов. Первое направление опирается на принцип максимума ,,. Второе направление основано на использовании метода вариаций в фазовом пространстве и сводится к построению минимизирующей последовательности траектории с использованием прямых методов поиска экстремалей ,,. Третье направление связано с построением минимизирующей последовательности управлений ,,,. В настоящее время разработаны достаточно много численных методов приближенного решения задачи оптимального управления ,,,,, но три следующие метода более интенсивно использованы в практике методы соседних экстремалей, градиентные методы и методы квазилинеаризации . Среди них, градиентные методы были разработаны для преодоления затруднения, связанного с выбором хорошего начального приближения, сильно влияющего на точность решения. Они характеризуются итерационными алгоритмами, предназначенными для улучшения предыдущих оценок зависимости и с тем, чтобы на каждой итерации происходило приближение к удовлетворению условий оптимальности и граничных условий. С учетом этого достоинства в данной диссертации использован именно этот метод. Алгоритм подробно описан и реализован в четвертой главе. Параметры объекта и среды при этом являются известными. Хм гоо м, гГо . Результаты экспериментов, проведенных в многих работах ,,,,,, показали, что ПИД регулятор хорошо обеспечивает устойчивость и точность движения ПРУ на базе тележки с тремя и четырьмя омниколесами. Некоторые из них, например . ПИД регуляторы для управления скоростью двигателей. При этом требуемая скорость двигателей вычисляется решением обратной задачи динамики ПРУ. Другие, К. ПИД регуляторы для управления и поступательным, и вращательным движениями ПРУ. В данной работе для каждого двигателя использован один ПИД регулятор для управления поступательным и угловым движениями ПРУ по опорной поверхности. Тогда второе слагаемое в 1. Ди. Г0Г0 КР ДГ0Г0Л. В качестве параметров х используются составляющие вектора скорости центра масс ПРУ на горизонтальной плоскости и угловая скорость изменения угла курса. Используемый в данной работе алгоритм ПИД регулятора рассмотрен подробно во второй главе. Модели объекта требуют определения своих параметров, а точность и качество управления во многом определяется степенью адекватности этих моделей. Поэтому, построение программной траектории и алгоритмов управления сложными техническими объектами, к которым относится и ПРУ, не может получаться без приближения по шагам к действительно приемлемым решениям, что не позволяет использовать однажды полученные математические модели объекта управления и его подсистемы. Некоторые параметры ПРУ могут неблагоприятно изменяться. Поэтому требуется возможно более точное приближение характеристик используемой математической модели ПРУ к его реальным характеристикам задача идентификации ММ объекта. Решению проблемы идентификации ММ посвящено множество теоретических и экспериментальных исследований. Систематическое изложение общих вопросов теории идентификации, вопросов применения методов идентификации к исследованию динамических систем, систем связи и систем управления дано в монографиях ,,,,,, и др. Применение методов теории идентификации в машиностроении носит прикладной характер.