Синтез систем автоматического управления технологическими процессами по расширенной модели динамики объекта

• Автор: Фокин, Александр Леонидович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 441 с. : ил

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Основные задачи и типы алгоритмов управления в химической промышленности

1.1 Позиционное регулирование

1.2. Автоматические системы с линейными законами регулирования

1.3. Системы с нелинейными алгоритмами управления

1.4. Использование методов декомпозиции при управлении динамическими технологическими объектами

1.5. Робастное управление

1.6. Постановка основных задач диссертационной работы

ГЛАВА 2. Синтез линейных систем управления

2.1. Расширение математического описания динамики объекта при помощи опорных траекторий

2.2. Расширенное математическое описание линейного объекта управления

2.3. Синтез дискретной системы управления по расширенной модели объекта
2.4. Реализация дискретной структурноустойчивой системы управления
2.5. Постановка задачи синтеза регулятора стабилизации для непрерывной системы
2.6. Управление объектом первого порядка с запаздыванием
2.7. Управление произвольным инерционным устойчивым и минимальнофазовым объектом с запаздыванием
2.8. Компенсация запаздывания. Синтез системы для объекта с произвольной динамикой
2.9 Обсуждение полученных результатов
ГЛАВА 3. Синтез систем управления линейным объектом на основе взаимной компенсации движений расширенной модели
3.1 Постановка задачи синтеза робастной дискретной системы
3.2 Постановка задачи синтеза робастной непрерывной системы
3.3 Синтез оптимальной робастной дискретной системы регулирования
3.4 Робастное управление непрерывным линейным объектом
3.5 Робастное управление непрерывным линейным объектом с одним входом и одним выходом
3.6 Сравнение качества робастных систем
3.7 Обсуждение полученных результатов
ГЛАВА 4. Управление нелинейными объектами
4.1. Постановка задачи стабилизации для нелинейного объекта
4.2 Расширение математической модели и линеаризация нелинейного объекта относительно опорных траекторий
4.3 Синтез робастного регулятора стабилизации для нелинейного объекта
4.4 Синтез нелинейного робастного регулятора для потенциально опасного объекта
4.5 Управление процессом сухого помола с рециркуляцией
4.6 Управление процессом производства реактива Гриньяра
4.7 Обсуждение полученных результатов
ГЛАВА 5. Управление тепловыми процессами
5.1 Управление процессами теплопередачи
5.2. Задача стабилизации температуры при производстве заготовок для волоконнооптических линий связи по МСУИметоду
5.3. Постановка задачи управления и структурная оптимизаций системы стабилизации теплового режима
5.4. Субоптимальное по быстродействию управление процессом теплопе
редачи
5.5. Робастная стабилизации теплового режима процесса
5.6. Обсуждение полученных результатов
ГЛАВА 6. Использование скорости перемещения материала в реакторе в качестве управляющего воздействия
6.1 Постановка задачи управления
6.2 Управление по каналу изменения скорости
6.3. Управление процессом производства стеклопироуглеродной ткани
6.4 Управление процессом сушки в конвейерной сушилке
6.5 Обсуждение полученных результатов
ГЛАВА 7. Управление некоторыми технологическими процессами
7.1 Управление процессом плавления кварцевого стекла
7.2 Управление процессом нейтрализации сточных вод
7.3. Управление стадией полимеризации низкомолекулярного силоксанового каучука
7.4. Управление массой бумажного полотна
7.5 Обсуждение полученных результатов
ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


Иногда в качестве четкого значения управления берут элемент его нечеткого множества с максимальным значением функции принадлежности. Для корректной работы нечеткого регулятора необходимо обеспечить полноту его базы правил. Изза отсутствия строгих фаниц между лингвистическими значениями переменных обычно отдельные правила существенно пересекаются и при выводе проявляется действие сразу нескольких правил на результат. Поэтому нечеткий регулятор является сугубо нелинейным регулятором. Только в редко встречающихся случаях, когда выполняется требование не более двух пересечений на универсальном множестве при треугольных функциях принадлежности он может работать как линейный регулятор 7. С точки зрения динамики нечеткие регуляторы обеспечивают более быстрые переходные процессы, чем линейные регуляторы. Недостатком у них является наличие колебаний вокруг заданных значений регулируемой переменной 7. Поэтому нечеткие регуляторы лучше работают при больших рассогласованиях, а линейные при малых рассогласованиях в системе. Следовательно, как это было показано для позиционных регуляторов, оптимальным является объединение нечетких и линейных регуляторов. В случае многосвязных объектов как линейных, так и нелинейных нечеткие регуляторы дают, как правило, плохие результаты. Для улучшения их работы необходимо искать каналы с наименьшими перекрестными связями или компенсировать их влияние разделяя переменные. Нели нечеткий регулятор оказался неустойчивым, то не существует формальной процедуры, позволяющей сделать его устойчивым 6, а также и методов исследования устойчивости нечетких систем. Достоинством нечетких регуляторов является то, что в них достаточно просто осуществляются сложные процессы регулирования, так как каждое правило имеет очень ограниченную зону действия, где оно активно, а в совокупности они перекрывают всю область изменения ретушируемых переменных. В отличие от нечетких регуляторов в аналитическом регуляторе все параметры постоянны за исключением адаптивных регуляторов во всем диапазоне работы. Поэтому трудно найти оптимальные настройки, для всего диапазона изменения регулируемых величин, если, конечно, не использовать комбинацию нескольких аналитических регуляторов. При оптимизации нечеткого регулятора число параметров резко возрастает. Также необходимо учитывать все пересекающиеся правила, чтобы найти возможность продвижения к оптимальному алгоритму управления. На оптимальность также влияют способы выполнения операций фаззи и дефаззификации и вывода. Увеличение числа входных переменных регулятора резко осложняет процесс его оптимизации. Использование нейронных сетей для моделирования и управления. Под нейронной сетью понимают параллельную структуру обработки информации, состоящую из обрабатывающих информацию элементов нейронов, соединенных между собою сигнальными каналами связями. Каждый нейрон имеет одну выходную связь, которая может разветвляться до любой желаемой степени и соединять его с необходимым числом других элементов сети. Реакция нейрона зависит от текущих значений сигналов, поступающих на его вход, и значений, хранящихся в его локальной памяти. На входы а, фго нейрона го уровня поступает информация с 1 уровня муМ. Эта информация умножается на свой весовой коэффициент , который является настраиваемым параметром сети, и суммируются. Д ,оЛД 2
Если 2, 0, то нейрон генерирует возбуждающий положительный сигнал, если 2,0, то ингибирующий тормозящий сигнал или отсутствие сигнала. Далее, для получения выходного сигнала нейрона, сигнал 2Дпреобразуется при помощи нелинейной функции ф2,. Чаще всего применяются так называемые сигмовидные или 5 образные функции и гиперболические функции. Если фг. Наиболее часто используемая структура нейронной сети имеет прямое соединение нейронов нижних слоев с нейронами верхних. Минимальное число слоев составляет три входной, скрытый и выходной. Число скрытых слоев может быть больше. Выход каждого нейрона взаимодействует с входами всех нейронов следующего верхнего слоя и ни с одним нейроном собственного или более низких слоев.