Разработка и исследование адаптивных законов управления многосвязными неминимально-фазовыми объектами

• Автор: Агвами Сейед Алиреза
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 184 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. УПРАВЛЕНИЕ МНОГОСВЯЗНЫМИ НЕМИНИМАЛЬНОФАЗОВЫМИ ОБЪЕКТАМИ
1.1. Математические модели описания многосвязных объектов, особенности динамических свойств
1.2. Особенности неминимально-фазовых систем
1.3. Синтез систем управления методом декомпозиции
1.3.1. Массив относительных усилений (МОУ)
1.3.2. Выбор контуров управления с помощью МОУ
1.3.3. Развязка контуров управления
1.3.4. Методика синтеза развязывающих компенсаторов для класса неминимально-фазовых объектов
1.3.5. Примеры моделирования
1.4. Методы управления неминимально-фазовыми объектами
1.4.1. Методы, основанные на обратной связи
1.4.2. Управление по внутренней модели
1.4.3. Комбинированное замкнуто-разомкнутое управление
1.4.4. Примеры моделирования
1.5. Выводы по главе
Глава 2. МЕТОДИКА СИНТЕЗА АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НЕМИНИМАЛЬНО-ФАЗОВЫМИ ОБЪЕКТАМИ
2.1. Определение и классификация адаптивных систем управления
2.2. Постановка задачи синтеза АдСУ
2.3. Синтез адаптивной системы управления по выходу на основе прямого метода
2.3.1. Синтез АдСУ по выходу линейным объектом с единичным относительным порядком
2.3.2. Синтез АдСУ по выходу линейным объектом с относительным порядком, превышающим единицу
2.3.3. Анализ устойчивости АдСУ неминимально-фазовым объектом
2.4. Исследование работоспособности АдСУ
2.4.1. Работоспособность при структурной неопределенности
2.4.2. Работоспособность при параметрической неопределенности
2.4.3. Работоспособность при наличии случайных возмущений
2.4.4. Модификация АдСУ для повышения качества управления
2.5. Адаптивное комбинированное управление
2.6. Примеры моделирования
2.7. Выводы по главе

Глава 3. АДАПТИВНАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ НЕМИНИМАЛЬНО-ФАЗОВЫМИ ОБЪЕКТАМИ
3.1. Постанова задачи управления на базе искусственной нейронной сети
3.2. Основные определения и обозначения
3.3. Особенности выбора структуры нейронной сети
3.4. Методы оптимизации параметров нейросетевой модели
3.5. Синтез системы упрвления на безе ИНС
3.5.1. Инверсный нейрорегулятор (обучение в режиме «офлайн»)
3.5.2. Адаптивный нейрорегулятор (обучение в режиме «онлайн»)
3.5.3. Влияние настроечных параметров нейрорегулятора на качество управления
3.5.4. Примеры моделирования
3.6. Выводы по главе
Глава 4. УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕКТОМ «ХИМИЧЕСКИЙ РЕАКТОР»
4.1. Описание ОУ «химический реактор»
4.1.1. Математическая модель процесса
4.1.2. Линеаризация и анализ модели описания процесса
4.1.3. Выбор управляемых величин, управляющих и возмущающих воздействий для объекта «химический реактор»
4.1.4. Анализ влияния изменения параметров и нелинейности модели процесса
4.1.5. Влияние перекрестних связей и развязка контуров управления
4.2. Синтез адаптивной системы управления
4.2.1. Синтез ПИ-закона управления
4.2.2. Синтез адаптивной системы управления с ЭМ
4.2.3. Синтез адаптивной системы управления на базе нейроной сети
4.3. Выводы по главе
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение А
Приложение Б

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Развитие методов современной теории управления обусловлено, в том числе, повышением сложности моделей описания управляемых объектов, которые используются при решении задач анализа динамических систем и синтеза законов управления. В ряде практических приложений теории управления возникает необходимость учитывать такие признаки моделей реальных объектов как многосвязность входов-выходов, нелинейность, нестационарность, неминимально-фазовое свойство. К особому классу можно отнести объекты, модели описания которых содержат одновременно все перечисленные выше признаки. Примерами таких объектов являются объекты гидроэнергетики, химические реакторы, гидродинамические системы и ряд других объектов. Исследованию методов управления объектами выделенного класса в предметных литературных источниках не уделено достаточного внимания и решение задач управления подобными объектами в условиях априорной неопределенности остается одним из актуальных приложений теории управления.
В этой ситуации возникает необходимость применения адаптивных систем управления, цель которых состоит в устранении неопределенности, связанной с незнанием структуры и параметров объекта. Большой вклад в развитие адаптивных систем управления внесли многие известные ученые, такие как Isidori A., Khalil H., Ioannou P. A., Kokotovich P., Narendra K., Ortega A., Popov V., Qu Z., Sastry S., Б.Р. Андриевский, A.A. Красовский, И.В. Мирошник, В.О. Никифоров, Б.Н. Петров, А.Л. Фрадков, В.Н. Фомин, Я.З. Цыпкин, В.А. Якубович. Важным этапом развития адаптивных систем являлась идея построения алгоритмов адаптации на основе второго метода Ляпунова или теории гиперустойчивости, что привело к созданию адаптивных систем, асимптотически устойчивых по ошибке слежения в целом. К современным методам построения робастных регуляторов относительно простой структуры относят метод, основанный на методе СПВ-

1¥юц (л-) относительно задающих воздействий. Для структуры с единичной отрицательной связью математические условия автономности можно получить
компенсатора IV'(.у): Q = Wp(s)W*c(s) = д.ia.$cl,q2, где () - диагональная матрица содержащая коэффициенты статического усиления по
соответствующим каналам. Тогда матрица IV*(я) должна иметь вид:
В частном случае диагональные элементы развязывающих компенсаторов и матрица <2 могут быть единичной, т.е. Ж‘и = Жс2 = 1 и дх = д2 = 1. Это упрощает выработку управляющих воздействий. Тогда передаточную функцию обратной перекрестной связи Ж*21(Т) и Ж*12 (я) можно определить из условия равенства нулю суммы передаточных функций двух каналов распространения управляющего сигнала и, до управляемого у2 и соответственно управляющего сигнала и2 до управляемого у, (при условии IV;и = IV'22 = 1). Тогда имеем:
Эти алгебраические уравнения показывают, что в полученной системе каждый управляющий сигнал влияет на управляемый выход двумя путями. Эти составляющие могут действовать в синфазном или противофазном режиме. Следует отметить, что в этом методе синтез развязывающих компенсаторов
для ПМ разомкнутой системы, состоящей из объекта управления IVр (,у) и
(1.13)
Например, для двусвязного
объекта
имеем:
(1.14)
(1.15)