Модели, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами

• Автор: Харитонова, Елена Борисовна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 159 с. : ил.

1.1. Проблемы управления многозвенными электромеханическими системами

1.2. Анализ методов управления миогосвязными электроприводами .

1.3. Принципы построения интеллектуальных систем управления

1.4. Способы и проблемы реализации ассоциативной памяти.

1.5. Постановка задачи диссертационной работы.

Выводы к 1 главе

Глава 2. Разработка математических моделей и алгоритмов интеллектуального управления многосвязными

быстродействующими электроприводами

2.1. Математические модели интеллектуальной системы

управления многосвязными электроприводами

2.2. Разработка функциональной схемы интеллектуальной системы управления многозвенным устройством, работающим в условиях взаимного влияния приводов
2.3. Методика синтеза алгоритмов для интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами
2.4. Особенности применения ассоциативной памяти в
интеллектуальной системе управления миогосвязными
электроприводами.
Выводы к 2 главе
Глава 3. Исследование абсолютной устойчивости интеллектуальных
систем управления миогосвязными электроприводами.
3.1. Нелинейная модель электропривода с переменными параметрами.
3.2. Модификация критерия абсолютной устойчивости для интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами
3.3. Методика анализа и синтеза интеллектуальных систем управления многосвязными электроприводами.
Выводы к 3 главе
Глава 4. Интеллектуальная система управления роботом с
вертикальноангулярной кинематической схемой.
4.1. Обоснование необходимости применения интеллектуальной системы для управления роботом ЯОВЗ.
4.2. Структурная и функциональная схемы интеллектуальной системы управления роботом с вертикальноангулярной кинематической схемой.
4.3. Алгоритмическое обеспечение интеллектуальной системы управления роботом КОВЗ
4.4. Настройка ассоциативной памяти
4.5. Программное обеспечение.
4.6. Экспериментальные исследования
Выводы к 4 главе.
Заключение.
Литература


Известно I, 2, , что к адаптивному управлению приходится обращаться тогда, когда сложность управляемого процесса достигает
такого уровня, при котором учет влияния неопределенности на условия работы системы становится существенным для обеспечения заданного качества процессов управления. В работе адаптивные системы управления подразделяются на самонастраивающиеся системы, системы с адаптацией в особых фазовых состояниях, и обучающиеся системы. Самонастраивающиеся системы СМС г обладают контурами самонастройки, с помощью которых формируются воздействия, приближающие закон изменения выходной координаты к определенному эталону, который чаще всего задастся математически в виде критерия качества функционирования. Для обеспечения этого критерия параметры и структура основного контура изменяются таким образом, чтобы поддержать экстремальное значение критерия. СПС, использующие информацию о частотных характеристиках СПС с контролем временных характеристик СПС с эталонными моделями градиентные СНС. Другим направлением являются системы с адаптацией в особых фазовых состояниях, в которых специально организованные особые режимы например, режимы автоколебаний, скользящие режимы либо являются дополнительным источником информации об изменяющихся условиях функционирования системы, либо наделяют систему управления новыми свойствами, за счет которых динамические характеристики управляемого процесса поддерживаются в желаемых пределах, независимо от характера возникающих при функционировании изменений.