Главная  Нелинейные системы управления 

[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [ 133 ] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166]

ВИЯХ функционирования не могут быть получены из-за значительных разбросов параметров атмосферы, больших диапазонов изменения скоростей полета, дальностей и высот, а также из-за наличия широкого спектра параметрических и внешних возмущений.

Неадаптивные методы управления, как правило, предусматривают наличие достаточного объема априорных сведений о внутренних и внешних условиях работы объекта еще на предварительной стадии разработки системы, которые затем используются при проектировании автоматической системы. Чем полнее априорная информация о характеристиках системы и условиях ее работы, тем обычно выше качество неадаптивного управления. Отсюда видно, что создание адаптивных систем управления осуществляется в принципиально иных условиях, т. е. адаптивные методы должны способствовать достижению высокого качества управления при отсутствии достаточной полноты априорной информации о характеристиках управляемого процесса или в условиях неопределенности.

Вполне очевидно, что по мере усложнения задач, возлагаемых на автоматические системы управления, указанная неопределенность растет, т. е. становится все сложнее заранее определять характер изменения динамических свойств системы и управляемого процесса. Поэтому трудности в обеспечении надлежащего качества управления также возрастают по . мере уменьшения объема априорных знаний о системе.

Благодаря адаптивным методам управления найдены достаточно эффективные способы преодоления указанных трудностей.

Эффект приспособления к изменяющимся условиям в адаптивных системах достигается за счет того, что часть функций по получению, обработке и анализу недостающей информации об управляемом процессе осуществляется уже не проектировщиком на предварительной стадии, а самой системой в процессе ее нормальной эксплуатации.

Такой частичный перенос функций способствует не только более полному использованию рабочей информации (совокупности данных о состоянии системы, получаемой непосредственно в процессе управления) при формировании управляющих воздействий, но и позволяет существенно снизить влияние неопределенности на качество управления, компенсируя в определенной степени недостаток априорного знания проектировщика об управляемом процессе.



Таким образом, к адаптивному управлению приходится обращаться тогда, когда сложность управляемого процесса достигает такого уровня, при котором влияние неопределенности или «неполноты» априорной информации об условиях работы системы становится существенным для обеспечения заданного качества процессов управления.

§ 11.2. Классификация адаптивных систем

Поскольку адаптивные системы широко используют рабочую информацию для анализа динамического состояния системы управления и организации контролируемых изменений свойств, параметров, управляющих воздействий и структуры системы управления, то в зависимости от способов реализации контролируемых изменений в процессе нормальной эксплуатации системы можно провести следуюш.ую классификацию адаптивных систем: самонастраивающиеся системы, системы с адаптацией в особых фазовых состояниях и обучающиеся системы (рис. 11.1).

Самонастраивающиеся системы (СНС) характеризуются наличием специа.пьиых контуров самонастройки, с помощью которых оцениваются динамические и статические свойства

Поисковые СНС

Адаптивные системы управления


Самснастраи-

бающиеся

системы (сне)

Беспоис-моВые

Системы с адаптацией В осе бык фазовых сое-

таяниях-

Обучающие -

системы

Адаптив-

Релей -

ные сис-

ныв аВто

темы с

колеВа -

перемен-

тельные

ной струк-

системы

турой

Рис.

11.1

ручающиеся с поощрением

CaMooSy -ююише-си системы



системы и формируются такие контролируемые воздействия, что система самопроизвольно приближается к определенному эталону, часто задаваемому математически в виде критерия ка-дества функционирования. При этом контур самонастройки служит для изменения параметров или структуры основного контура с целью обеспечения заданного критерия качества управления. Обычно критерий качества управления выражается в виде функционала или функции от параметров и измеряемых координат системы. В процессе работы системы значение функционала качества изменяется и задача контура самонастройки сводится к обеспечению экстремального (минимального или максимального) значения критерия. Нахождение и поддержание экстремального значения критерия качества управления может производиться или с помощью пробных отклонений системы, или путем аналитического определения условий экстремума. В зависимости от указанных способов нахождения экстремума самонастраивающиеся системы подразделяют па поисковые и беспоисковые. В свою очередь, поисковые самонастраивающиеся системы в зависимости от применяемых методов поиска делят на системы со случайным поиском, с поиском по методу Гаусса-Зайделя, с поиском по методу градиента, с поиском по методу наискорейшего спуска. В классе беспоисковых СНС можно выделить самонастраивающиеся системы, использующие информацию о частотных характеристиках, СНС с контролем временных характеристик и границы устойчивости, СНС с эталонными моделями, градиентные СНС.

Системы с адаптацией в особых фазовых состояниях используют особые режимы или свойства нелинейных систем, например режимы автоколебаний, скользящие режимы для организации контролируемых изменений динамических свойств системы управления. Специально организованные осо бые режимы в таких системах либо служат дополнительным источником рабочей информации об изменяющихся условиях функционирования сист-мы, либо наделяют систему управле-рия новыми свойствами, за счет которых динамические характеристики управляемого процесса поддерживаются в желаемых пределах независимо от характера возникающих при функционировании изменений. Эти системы можно подразделить на релейные автоколебательные системы и адаптивные системы с переменной структурой.

Обучающиеся системы управления характеризуются наличием специальных процессов обучения, которые заключаются в



[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [ 133 ] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166]

0.001