Оптимальные и адаптивные системы
- корни вещественные
Сумма двух экспонент представляет собой:
Если , то корни комплексно-сопряженные и решение будет представлять собой периодическую функцию. В реальной системе, переключений не более 5 - 6.
Метод поверхности переключений
Данный метод позволяет найти управление функций переменной состояния для случая когда оптимальное управление носит релейный характер
.
Таким образом этот метод можно применять при решении задач оптимального быстродействия, для объекта с аддитивным управлением
,
.
Суть метода заключается в том, чтобы во всём пространстве состояний выделить точки, где происходит смена знака управления и объединить их в общую поверхность переключений.
,
- поверхность переключений
.
Закон управления будет иметь следующий вид
.
Для формирования поверхности переключений удобнее рассматривать переход из произвольной начальной точки в начало координат
.
Если конечная точка не совпадает с началом координат, то необходимо выбрать новые переменные, для которых это условие будет справедливо.
Имеем объект вида
.
Рассматриваем переход , с критерием оптимальности
.
Этот критерий позволяет найти закон управления такого вида
,
с неизвестным , начальные условия нам также неизвестны.
Рассматриваем переход:
Метод обратного времени
(метод попятного движения)
Этот метод позволяет определить поверхности переключений.
Суть метода заключается в том, что начальная и конечная точки меняются местами, при этом вместо двух совокупностей начальных условий остаётся одна для .
Каждая из этих траекторий будет оптимальна. Сначала находим точки, где управление меняет знак и объединяем их в поверхность, а затем направление движения меняем на противоположное.
Пример
Передаточная функция объекта имеет вид
.
Критерий оптимальности быстродействия
Ограничение на управление .
Рассмотрим переход
.
1)
,
2)
.
3)
оптимальное управление будет иметь релейный характер
.
4) Перейдём в обратное время (т.е. ). В обратном времени задача будет иметь такой вид
.
5) Рассмотрим два случая:
Получим уравнения замкнутой системы
.
Воспользуемся методом непосредственного интегрирования, получим зависимость от и поскольку -, то имеем
,
т.к. начальные и конечные точки поменяли местами, то , получим
, (*)
аналогично
подставив (*), получим
,
отсюда
.
Построим получившееся и по методу фазовой плоскости определим направление
Применив метод непосредственного интегрирования, получим:
,
,
.
Функция будет иметь вид:
Изменив направление
точка смены знака
(точка переключения)
Общее аналитическое выражение:
.
Уравнение поверхности:
.
Оптимальный закон управления:
,
подставив уравнение поверхности, получим:
.
2.5. Субоптимальные системы
Субоптимальные системы - это системы близкие по свойствам к оптимальным
- характеризуется критерием оптимальности.
- абсолютная погрешность.
- относительная погрешность.
Субоптимальным называют процесс близкий к оптимальному с заданной точностью.
Субоптимальная система - система где есть хоть один субоптимальный процесс.
Субоптимальные системы получаются в следующих случаях:
при аппроксимации поверхности переключений (с помощью кусочно-линейной аппроксимации, аппроксимация с помощью сплайнов);
при в субоптимальной системе будет возникать оптимальный процесс.
ограничение рабочей области пространства состояний;
3.АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ
3.1.Основные понятия
Адаптивными системами называют такие системы, в которых параметры регулятора меняются вслед за изменением параметров объекта, таким образом, чтобы поведение системы в целом оставалось неизменным и соответствовало желаемому:
,
.
Существует два направления в теории адаптивных систем:
адаптивные системы с эталонной моделью (АСЭМ);
адаптивные системы с идентификатором (АСИ).
Адаптивные системы с идентификатором
Идентификатор - устройство оценки параметров объекта (оценка параметров должна осуществляться в реальном времени).
АР - адаптивный регулятор
ОУ - объект управления
U - идентификатор
Часть, которая выделена пунктиром, может быть реализована в цифровом виде.
Рис1. Функциональная схема АСИ
V, U, X - могут быть векторы. Объект может быть многоканальным.
Рассмотрим работу системы.
В случае неизменных параметров объекта, структура и параметры адаптивного регулятора не меняются, действует главная обратная связь, система представляет собой систему стабилизации.
Если параметры объекта меняются, то они оцениваются идентификатором в реальном времени и происходит изменение структуры и параметров адаптивного регулятора так, чтобы поведение системы оставалось неизменным.
Основные требования предъявляются к идентификатору (быстродействие и т.д.) и к самому алгоритму идентификации.
Такой класс систем используют для управления объектами с медленными нестационарностями.
Если мы имеем нестационарный объект общего вида:
,
, .
Простейший адаптивный вид будет следующий:
.
Требования, которые предъявляются к системе:
, (*)
,
где и - матрицы постоянных коэффициентов.
Реально мы имеем:
или
(**)
Если приравнять (*) и (**), то получим соотношение для определения параметров регулятора
3.3.Адаптивные системы с эталонной моделью
В таких системах существует эталонная модель (ЭМ), которая ставится параллельно объекту.
БА - блок адаптации.
Рис2. Функциональная схема АСЭМ
Рассмотрим работу системы.
В том случае, когда параметры объекта не меняются или процессы на выходе соответствуют эталонным, ошибка , не работает блок адаптации и не перестраивается адаптивный регулятор, в системе действует плавная обратная связь.
Если поведение отлично от эталонного, это происходит при изменении параметров объекта, в этом случае появляется ошибка , включается блок адаптации, перестраивается структура адаптивного регулятора, таким образом чтобы свести к эталонной модели объекта.
Блок адаптации должен сводить ошибку к нулю ().
Алгоритм, закладываемый в блок адаптации, формируется различными способами, например, с использованием второго метода Ляпунова:
.
Если это будет выполняться, то система будет асимптотически устойчива и .
Подобные работы: