Адаптивное и робастное децентрализованное управление многосвязными объектами с односвязными подсистемами

• Автор: Паршева, Елизавета Александровна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 377 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. РАЗВИТИЕ МЕТОДА РАСШИРЕННОЙ ОШИБКИ ДЛЯ СИНТЕЗА ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ МНОГОСВЯЗНЫМ ОБЪЕКТОМ

1.1. Управление по выходу линейным многосвязным объектом

1.2. Децентрализованное управление при наличии неконтролируемых возмущений.

1.3. Адаптивное управление с модельной координацией.

1.3.1. Адаптивное управление линейным объектом

1.3.2. Управление с эталонной моделью при начичии неконтролируемых возмущений.

1.4. Управление с эталонной моделью системами с запаздыванием по состоянию.

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. УПРОЩЕННЫЙ ПРИНЦИП ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПО ВЫХОДУ.

2.1. Синтез алгоритмов адаптации с использованием упрощенной схемы расширения сигнала ошибки.
2.2. Управление при наличии неконтролируемых возмущений
2.3. Алгоритмы адаптации для систем с запаздыванием
по состоянию
2.4. Использование закона управления с модельной координацией
2.5. Примеры моделирования
2.6. Выводы.
ГЛАВА 3. МЕТОД ПАРАЛЛЕЛЬНОГО КОМПЕНСАТОРА В ЗАДАЧАХ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО СКАЛЯРНОГО УПРАВЛЕНИЯ
3.1. Принцип построения системы с параллельным компенсатором
3.2. Управление при наличии неконтролируемых возмущений
3.3. Системы с запаздыванием но состоянию
3.4. Решение задачи стабилизации.
3.5. Примеры моделирования.
3.6. Выводы
ГЛАВА 4. АДАПТИВНОЕ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПО ВЫХОДУ С НЕМИНИМАЛЬНОЙ РЕАЛИЗАЦИЕЙ ЭТАЛОННОЙ МОДЕЛИ
4.1. Управление с эталонной моделью многосвязным объектом
при идеальных условиях .
4.2. Управление по выходу неопределенным многосвязным объектом в условиях внешних возмущений
4.3. Адаптивное управление системами с запаздыванием
по состоянию
4.4. Синтез адаптивной системы стабилизации
4.5. Решение задачи стабилизации при наличии неконтролируемых возмущений.
4.6. Решение задачи стабилизации для систем с запаздыванием
по состоянию
4.7. Выводы
ГЛАВА 5. АДАПТИВНЫЙ ДИНАМИЧЕСКИЙ РЕГУЛЯТОР В ЗАДАЧАХ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПО ВЫХОДУ.
5.1. Синтез адаптивной системы стабилизации
5.2. Стабилизация нелинейных систем при наличии неконтролируемых возмущений.
5.3. Синтез адаптивной системы стабилизации нелинейным объектом с запаздыванием
5.4. Стабилизация нелинейных систем с запаздыванием
при наличии неконтролируемых возмущений.
5.5. Управление с эталонной моделью нелинейным объектом
5.6. Управление с эталонной моделью нелинейным объектом
с запаздыванием.
5.7. Выводы
ГЛАВА 6. РОБАСТНОЕ И РОБАСТНО АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПО ВЫХОДУ МНОГОСВЯЗНЫМИ ОБЪЕКТАМИ.
6.1. Синтез робастных и робастноадаптивных систем
стабилизации.
6.1.1. Робастноадаптивные системы.
6.1.2. Робастные системы.
6.2. Решение задачи стабилизации для систем с запаздыванием
по состоянию.
6.2.1. Робастные системы с запаздыванием.
6.2.2. Робастноадаптивные системы с запаздыванием
6.3. Управление с эталонной моделью нелинейным объектом
при наличии неконтролируемых возмущений
6.3.1. Робастноадаптивное управление с эталонной моделью
6.3.2. Робастное управление с эталонной моделью
6.4. Управление с эталонной моделью нелинейными системами
по состоянию.
6.4.1. Робастное управление с эталонной моделью
системами с запаздыванием.
ф 6.4.2. Робастноадаптивное управление с эталонной
моделью системами с запаздыванием.
6.5. Примеры моделирования.
6.6. Выводы
ГЛАВА 7. ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАШОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПО ВЫХОДУ МНОГОСВЯЗНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ ПО УПРАВЛЕНИЮ.
7.1. Постановка задачи.
7.2. Адаптивный предиктор выхода объекта управления
7.3. Адаптивное децентрализованное управление с эталонной моделью
,0 7.4. Пример моделирования
7.5. Синтез систем с компенсацией влияния запаздывания в управляющем воздействии
7.6. Адаптивное децентрализованное управление объектами с запаздыванием по состоянию и управлению
7.7. Выводы.
ГЛАВА 8. РОБАСТНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМ РОБОТОМ СВАРОЧНОГО ПРОИЗВОДСТВА
8.1. Особенности роботизации сварочного производства и
состав робототехнических комплексов.
8.2. Управление промышленным роботом сварочного производства
8.2.1. Математическая модель многозвенного манипулятора.
8.2.2. Синтез алгоритмов робастно адаптивного управления многозвенным манипулятором
8.3. Робастная система управления положением горелки относительно стыка сварочного робота.
8.3.1. Математическое описание процесса сварки,
при использовании дуги в качестве датчика
8.3.2. Синтез робастного закона управления
8.3.3. Сравнительный анализ робастного и квазиоптималъного законов управления.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Основные результаты научных исследований достаточно полно отражены в работах, приведенных в автореферате. В работах, опубликованных в соавторстве, автору принадлежат следующие научные и практические результаты в 1,2, , , синтез алгоритмов и параметров управляющего устройства в , постановка задачи, метод решения, доказательство утверждений. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, восьми глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 0 наименований, и приложения. Работа изложена на 0 страницах машинописного текста, содержит рисунков и 2 таблицы. ГЛАВА 1. Задача децентрализованного управления без измерения производных имеет большое теоретическое и прикладное значение, что объясняется стремлением разработчиков систем управления для сложных связных объектов построить локальные подсистемы управления без обмена информацией между ними. Эта проблема становится особенно актуальной, когда связные объекты управления распределены в пространстве. Ключевой идеей, лежащей в основе синтеза адаптивной системы без измерения производных входного и выходного сигналов, является использование расширенной ошибки 7. Идея заключается в модификации схемы путем введения дополнительных фильтров, с помощью которых исходная передаточная функция модели преобразуется в строго положительно вещественную СПВ. В настоящее время предложено несколько схем расширения сигнала ошибки слежения . В настоящее время в рамках полностью децентрализованных структур локальных адаптивных систем управления с эталонными моделями синтезированные системы являются лишь диссипативными, например 4, 1. В работе локальные системы управления не обмениваются информацией, но используются векторы состояния других эталонных моделей, что позволяет получить сходимость к нулю ошибок между векторами состояния локальных объектов и эталонных моделей. В данной главе исследуется задача адаптивного децентрализованного управления с локальными эталонными моделями, в которой запрещен обмен информацией между подсистемами управления, а измерению доступны скалярные входные и выходные сигналы локальных объектов и эталонных моделей. При этом для формирования управляющих воздействий и в алгоритмах настройки используются только измеряемые переменные локальных подсистем, т. Будем рассматривать два класса объектов. Лз. ХП, В3у 9 п, неизвестные числовые матрицы Д. ПЩ, В 9 числовые матрицы, элементы которых зависят от вектора неизвестных параметров Е Е известное множество возможных значений вектора Ц 1Д. Ау РА0 матрицыстроки соответствующих порядков. Лапласа . РуА , 5бг,0, 1,. Р,РР,СР линейные дифференциальные операторы с неизвестными коэффициентами 0, и,. Для указанных классов систем будем решать задачу управления с эталонной моделью параметрически неопределенными объектами при наличии или отсутствии возмущений. Здесь хт0еп вектор состояния ой модели . Д,, еМЩ, Вт1 известные числовые матрицы, при этом Д . X и,, i i9 i известный коэффициент. МРЫО, 1. При этом в локальных подсистемах управления не допускается использования измеряемых величин других подсистем. Рассмотрим решение задачи управления с эталонной моделью при
отсутствии возмущений 0 для объекта 1. Сформулированная задача решается при следующих предположениях. Предположения 1. АЛ. Полиномы , Л, гурвицевы Якомплексиая переменная в преобразованиях Лапласа, причем полиномы 0,Л, ЛДЛ, 0Л, КЯ нормированы, т. А.2. Пары i,, Л. Д. управляемы, ,i, 4,4 наблюдаемы. А.З. Известны порядки полиномов i9i и относительная степень Л ,. А.4. Матрицы i, i неизвестны, но такие, что полиномы i, i гурвицевы. А.5. А.6. Яссв0Я и,, с1еЛт,Л сЛ,. А от,. Преобразуем векторноматричную модель объекта 1. Следуя 1, запишем уравнение 1. МУЯ 0,. ЩсЫуУхУ,г 1. Тогда уравнение 1. Здесь С0 векторы неизвестных параметров, коэффициенты которых зависят от коэффициентов полиномов М5 ЛГЬ. Л2. М1ЛЫ2Л, А,Л, ЯЛ, лдЛ гурвицевы полиномы. СГ0Ц0. С, векторы настраиваемых параметров, щ скалярные функции, алгоритмы формирования которых предстоит определить. Уи,У2, тогда уравнения 1. Уяу 9 ВУ Уу Ауу У, 1, к. Л ДА А 0 .