Методы анализа и синтеза разрывных систем адаптивного управления технологическими процессами

• Автор: Пашков, Николай Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 351 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

1. МЕТОДЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

1.1. Постановка задач адаптивного управления

1.2. Математические модели объектов адаптивного управления

1.3. Обзор методов синтеза систем адаптивного управления

1.4. Основные структуры адаптивных систем управления

1.5. Алгоритмы адаптации, устойчивые в целом

1.6. Адаптивные системы нейросетевой структуры

1.7. Ассоциативные алгоритмы адаптации Выводы по главе

2. СТРУКТУРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ

2.1. Анализ технологических схем вагоноремонтного производства

2.2. Декомпозиция технологической системы
2.3. Структуры моделей технологических процессов
2.3.1. Графические модели технологических процессов
2.3.2. Информационные модели технологических процессов
2.4. Структурная организация технологических модулей
2.5. Структура информационноуправляющей системы автоматизации
2.6. Классификация технологических процессов Выводы по главе
Рис. 2 Классификация моделей ТП по типу неопределенности.
3. ПРИНЦИП НАИМЕНЬШЕГО ДЕЙСТВИЯ СИСТЕМ
3.1. Декомпозиция информационнотехнологической среды
3.2. Диффузионноволновые модели технологических процессов
3.3. Действие линейных стационарных технологических процессов Выводы по главе
4. ГРАФОАНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ
4.1. Граф системной модели технологического процесса
4.2. Структурные характеристики системного графа
4.3. Методика структурной декомпозиции технологических систем
Выводы по главе
5. РАЗРЫВНЫЕ АЛГОРИТМЫ АДАПТИВНО О УПРАВЛЕНИЯ
5.1. Обзор разрывных алгоритмов управления
5.2. Системы сигнальной адаптации с эталонной моделью
5.3. Разрывные системы управления
5.4. Диссипативность разрывных систем управления
5.5. Синтез разрывных систем адаптивного управления
5.6. Идентификация на скользящих режимах
5.7. Редукция систем на скользящих режимах разрывного управления
5.8. Параметрические условия устойчивости разрывных систем
5.9. Разрывные системы адаптивномодального управления
5 Алгоритмы разрывного управления с дуальной моделью
Выводы по главе
6. РАЗРЫВНЫЕ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
6.1. Система адаптивного управления асинхронным электроприводом
6.2. Система адаптивного управления С лазером
6.3. Система адаптивного управления манипулятором
6.4. Ассоциативный автомат адаптивного управления
6.5. Адаптивная система распознавания подвижных объектов
6.6. Адаптивная система самонаведения
6.7. Система адаптивного управления распределенным объектом
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Библиографический список
ПРИЛОЖЕНИЕ
Принятые сокращения
ЛД асинхронный электродвигатель.
ЛО алгоритм обучения.
АРМ автоматизированное рабочее место.
АСУ автоматизированная система управления.
АСЭМ адаптивная система с эталонной моделью. ЛСНМ адаптивная система с настраиваемой моделью. БГ1Р блок принятия решений.
БПЭ базовый процессорный элемент.
ВРП вагоноремонтное производство.
ВХ вагонное хозяйство.
ВЧД вагонное депо.
ВРЗ вагоноремонтный завод.
ДМ дуальная модель.
МНС многослойная нейронная сеть.
НСУ нейросегевая система управления.
РЖД Российские железные дороги.
ПТО пункт технического обслуживания.
ПН параметрическая настройка.
СИ сигнальная настройка.
ТК технологический контроллер ГМ технологический модуль.
ТО технологическая операция.
ГОУ технологический объект управления.
ТП технологический процесс.
ТС технологическая система.
ТЯ технологическая ячейка.
ФК функционал качества.
ЭМ эталонная модель.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Якоби векторной функции л,, 0 вспомо
гательная переменная, является достаточным обоснованием представления нелинейных систем 1. Применение линеаризации в окрестности некоторого решения уравнения 1. Ах х х, Аи и , где . В каждой точке линеаризации можно определить стационарное приближение уравнения 1. X 0x,, 1. Предполагается, что рассматриваемые классы нелинейных нестационарных 1. Калману 0 для множества линейных стационарных приближений 1. Здесь постоянные матрицы А0, Во, являются результатом линеаризации в любой точке и, х , где любой фиксированный момент времени. Это условие необходимо, но не достаточно для управляемости нелинейного объекта 2, 7, , , , , , , , , 0. В системе автоматического управления различают объект управления и управляющее устройство регулятор. Назначение регулятора заключается в формировании сигналов управления, действующих па технологический объект, с целью обеспечения требуемых свойств управляемого процесса. Традиционно при построении систем управления технологическими объектами предполагается, что математическое описание объекта и возмущающих воздействий известны или могут быть определены. Однако, для технологических объектов управления характерна функциональная, структурная и параметрическая неопределенность математической модели. Нестабильность внешних условий функционирования и внутренних параметров промышленных объектов управления нередко приводит к тому, что определение полной математической модели может оказаться сложной, а иногда и неразрешимой задачей. Эти сведения должны помочь проектировщику в создании эффективных систем управления при наличии возмущений среды с минимальными затратами на средства управления. Большинство математических моделей технологических объектов имеют вид обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных, для которых необходимы количественные оценки таких параметров, как постоянные времени, коэффициенты передачи, время запаздывания. В производственных условиях эти параметры могут изменяться в большом диапазоне. Темп изменения технологических параметров зависит от природы возмущающих факторов. В ряде случаев параметры технологических процессов изменяются медленнее, чем, параметры управляющих и исполнительных устройств. В других случаях, технологические процессы настолько скоротечны, что требуются высокоточные быстродействующие средства управления. Например, параметры таких процессов как износ инструмента, теплообмен, кристаллизация или полимеризация изменяются медленно и малочувствительны к внешним условиям. В то же время параметры электромагнитных процессов при сварке, индукционном нагреве, дефектоскопировании, наоборот, изменяются ощутимо быстро и сильно чувствительны к малым возмущениям. Для технолог ических процессов характерно, что их параметры, связаны между собой нелинейными неустойчивыми зависимостями, точность определения которых невысока. Нестабильность технологических объектов является
следствием действия грех основных факторов нестационарное, нелинейности и распределенности параметров. Для определения класса моделей ГОУ необходимо указать множество М, характеризующее степень неопределенности данных о ГОУ, а при использовании адаптивного подхода характеризующее класс адаптивности. В работе адаптивной системы с параметрическими алгоритмами не гарантируется сходимость к нулю каждого элемента матрицы параметрических рассогласований, поскольку в реальной системе всегда имеются ограничения на изменение параметров перестраиваемого регулятора, а также действуют разного рода внешние возмущения. К внешним можно отнести сигнальные возмущения, шумы, а также факторы, которые не были учтены в поезроении адаптивной системы неадекватность описания объекта, влияние ошибки наблюдателей. Поэтому возникает необходимость в дополнительном преобразовании алгоритмов параметрической настройки. Шл постоянные матрицы соответствующей размерности, а указанные матричные неравенства понимаются как поэлементные. К.МД. Для каждого столбца к, в 1. МЦ по,. Ограничение на значение настраиваемых коэффициентов учитывается введением функции 1.