Структурно-параметрическая идентификация динамических объектов по интервальным исходным данным

• Автор: Петрикевич, Яна Игоревна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Кемерово
• Количество страниц: 225 с. : ил.

Оглавление
Введение.

Глава 1. Неопределенность в задаче идентификации

динамических объектов.

1.1. Задача идентификации динамических объектов и систем.

1.2. Точечные методы структурнопараметрической идентификации

1.2.1. Взаимно однозначное соответствие между непрерывной

и дискретной моделями динамического объекта.

1.2.2. Принцип вариации шага дискретизации и эквивалентность дискретных моделей

1.2.3. Точечные методы структурнопараметрической идентификации .

1.2.4. Методика идентификации стохастических объектов.

1.2.5. Структурнопараметрическая идентификация нелинейного объекта,
описываемого интегральным звеном с отсечкой.
1.3. Основные задачи и их взаимосвязь
Глава 2. Интервальные методы структурнопараметрической идентификации.
2.1. Интервальные методы структурнопараметрическойидентификации
2.1.1. Интервальный метод Висковатова.
2.1.2. Интервальный модифицированный метод Висковатова
2.1.3. Интервальные оценки параметров непрерывной передаточной функции по известной интервальной дискретной модели.
2.1.4. Принцип вариации шага дискретизации и эквивалентность интервальных дискретных моделей.
2.2. Примеры применения и сравнение интервального метода Висковатова и интервального модифицированного метода Висковатова. Чувствительность методов.
Пример 2.1. Восстановление дискретной модели апериодического объекта 1го порядка и сравнение интервального метода Висковатова
и интервального модифицированного метода Висковатова
Пример 2.2. Принцип вариации шага дискретизации и эквивалентность интервальных дискретных моделей апериодического
объекта 1го порядка
Пример 2.3 Чувствительность интервального модифицированного метода
Висковатова на примере апериодического объекта 1го порядка.
Глава 3. Особенности восстановления интервальных дискретных моделей высоких порядков
3.1. Вычисление нулей и полюсов интервальной дискретной передаточной функции.
3.3.1. Решение интервального квадратного уравнения с помощью интервального дискриминанта
3.3.2. Численные методы локализации корней
интервальных полиномов.
3.2. Интервальное восстановление модели апериодического объекта 2го
порядка
Пример 3.1. Интервальная БРидентификация апериодического
объекта 2го порядка.
Пример 3.2. Сравнение граничных функций и интервального
расширения динамической характеристики.
Выводы.
Глава 4. Решение тестовых и прикладных задач.
4.1. Модельные исследования некоторых линейных объектов.
Пример 4.1. Устойчивый объект с одним нулем и одним полюсом
Пример 4.2. Объект 2го порядка со свойством колебательности.
Пример 4.3. Объект 2го порядка с чисто мнимыми полюсами
консервативный колебательный объект
Пример 4.4. Неустойчивый объект 1го порядка.
4.2. Решение прикладных задач.
Пример 4.5. Моделирование процесса отжима крошки
Пример 4.4. Построение оптимального интервального дискретного
управления.
Выводы.
Заключение.
Библиография


Эти изменения определяются свойствами объекта, которые отражаются в его переходных характеристиках, то есть реакциях объекта на некоторое входное воздействие. Можно констатировать, что существует вполне определенный класс моделей поведенческого характера. Целью создания таких моделей является отражение поведения объекта при внешних и внутренних изменениях условий их функционирования. Таким образом, модель такого вида в дальнейшем будем называть ее функциональной может быть использована для хранения динамических свойств объекта в компактной форме как форма обратимого сжатия существенных свойств объекта, для имитации и генерации реакций объекта на различные внешние воздействия, для прогнозирования и возможного восстановления поведения объекта в предшествующие и будущие временные промежутки. Все это обусловило широкое применение таких моделей в системах управления выбор целенаправленных воздействий, в системах диагностики как эталон предыдущих свойств объекта, в системах мониторинга как средства оценки и прогнозирования возникающих ситуаций итд. В данной работе рассматриваются только непрерывные и непрерывнопериодические объекты и системы технического, технологического характера. Второй особенностью работы является тот факт, что указанные системы реализуются в основном на средствах цифровой техники. Именно современный уровень ее развития в плане объема хранимой информации, скорости ее обработки, отсутствие тренда ее характеристик и функциональная гибкость обусловили максимальные возможности использования ее в различных областях человеческой деятельности. В то же время существенной или принципиальной особенностью является дискретный характер обработки информации цифровой техникой. Таким образом, возникают вопросы о взимодействии непрерывной и дискретной систем. С другой стороны, современная практика создания систем управления характеризуется тенденцией перехода к универсальным процедурам хранения и обработки информации с помощью ЭВМ. С учтом этого в данной работе предпочтение отдается второму пути математического моделирования непрерывного объекта управления. Возникает вопрос какую роль при этом играет непрерывный случай В , например, утверждается, что при таких обстоятельствах непрерывные законы управления вообще неприменимы. В качестве входных воздействий при идентификации динамических процессов для дискретных моделей используются либо типовые воздействия ступенчатые, импульсные, либо произвольного вида воздействия, вплоть до случайных последовательностей, в том числе и типа белого шума. В данной работе за основу приняты указанные типовые воздействия. Таким образом, в фиксированные моменты времени осуществляются измерения входвыходных переменных. После получения данных возникают следующие возможные задачи идентификации. Даны точные значения входвыходных переменных х0, у0. Необходимо определить дискретную модель в форме разностного уравнения, в форме дискретной передаточной функции ДПФ, модели в терминах пространства состояний, которые бы наилучшим в некотором смысле образом аппроксимировали свойства и динамические характеристики исходного непрерывного объекта. Л Дополнительно известна структура модели б1г в данном случае требуется восстановить значения неизвестных параметров модели. Б Неизвестна Бм, то есть в этом случае к двум ранее указанным типам неопределенностей добавляется еще один неопределенность структуры. В случае 1Л задачу идентификаци естественно называть задачей параметрической идентификации, тогда как задачу 1Б наиболее часто называют задачей непараметрической идентификации, или задачей структурной и параметрической идентификации , . Второй тип задач идентификации, который получил наибольшее распространение в теории и практике это задачи следующего содержания. А вариант задачи параметрической идентификации измеренные входвыходные переменные х0 и у0 содержат некоторую погрешность измерения. Требуется определить модель динамического объекта при условии, что известна б1г Бм. Здесь, по сравнению с задачей 1А, добавляется еще один из типов неопределенностей информационно неизвестная погрешность измерения.