RU2381539C2 - Система непрямого адаптивного управления - Google Patents

Система непрямого адаптивного управления Download PDF

Info

Publication number
RU2381539C2
RU2381539C2 RU2007134521/09A RU2007134521A RU2381539C2 RU 2381539 C2 RU2381539 C2 RU 2381539C2 RU 2007134521/09 A RU2007134521/09 A RU 2007134521/09A RU 2007134521 A RU2007134521 A RU 2007134521A RU 2381539 C2 RU2381539 C2 RU 2381539C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
control
input
output
parameters
key
Prior art date
Application number
RU2007134521/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2007134521A (ru
Inventor
Анатолий Яковлевич Лащев (RU)
Анатолий Яковлевич Лащев
Дмитрий Витальевич Глушич (RU)
Дмитрий Витальевич Глушич
Original Assignee
Анатолий Яковлевич Лащев
Дмитрий Витальевич Глушич
Зао Промэлектроника
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Анатолий Яковлевич Лащев, Дмитрий Витальевич Глушич, Зао Промэлектроника filed Critical Анатолий Яковлевич Лащев
Priority to RU2007134521/09A priority Critical patent/RU2381539C2/ru
Publication of RU2007134521A publication Critical patent/RU2007134521A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2381539C2 publication Critical patent/RU2381539C2/ru

Links

Images

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области систем адаптивного управления с эталонной моделью. Технический результат - повышение запасов устойчивости системы управления и точности. Отличием системы управления является то, что она содержит задатчик параметров, блок памяти и третий ключ, что позволяет в сочетании с эталонной моделью формировать управление в соответствии с точными производными, полученными из модели, а использование идентификатора параметров позволяет вынести процессы идентификации из динамики работы основного контура управления. 9 ил.

Description

Изобретение относится к системам автоматического управления объектами с неопределенными параметрами, а именно к классу адаптивных систем управления с эталонной моделью.
Известна система непрямого адаптивного управления, содержащая сумматор, эталонную модель и последовательно соединенные регулятор, объект управления, первый ключ и идентификатор параметров, вход объекта управления через второй ключ подключен ко второму входу идентификатора, первый выход второго подключен к управляющим входам первого и второго ключей [1] (прототип).
К недостаткам прототипа относятся малые точностью запасы устойчивости и длительные переходные процессы, особенно это характерно для нестационарных объектов управления с чистым запаздыванием по входу.
Отличием предложенного технического решения является то, что она содержит задатчик параметров блок памяти и третий ключ, второй выход идентификатора параметров через последовательно соединенные третий ключ, блок памяти и сумматор подключен к первому входу регулятора, выход задатчика параметров соединен со вторым входом сумматора, вход системы через эталонную модель соединен со вторым входом регулятора, а третий выход идентификатора параметров соединен с управляющим входом третьего ключа.
Система непрямого адаптивного управления представлена на фиг.1, на фиг.2 изображена структурная схема основного контура управления (ОКУ) объектом второго порядка, на фиг.3 - функциональная схема идентификатора параметров, на фиг.4 - графики, поясняющие работу идентификатора параметров, на фиг.5 - блок-схема алгоритма оптимизации параметров регулятора ОКУ, на фиг.6 - структурная схема настраиваемой математической модели объекта управления, на фиг.7 - фрагменты выходов объекта управления x(t) и настраиваемой модели хн(t), на фиг.8 - реакции ОКУ x(t) и эталонной модели xm(t) в процессе идентификации параметров, на фиг.9 - реакции xm(t) и x(t) на один и тот же сигнал задания g(t). На фиг.2 и фиг.6 приняты обозначения пакета Simulink.
На фигурах приняты следующие обозначения: 1 - эталонная модель, 2 - регулятор, 3 - объект управления, 4 - задатчик параметров, 5 - сумматор, 6 - блок памяти, 7 - идентификатор параметров, 8, 9, 10 соответственно третий, второй и первый ключи, g(t) - вход сигнал (задание), хм - выход эталонной модели 1, u - управление, БП - блок памяти, БО - блок оптимизации, ММО - математическая модель объекта.
Под объектом управления (ОУ) будем подразумевать так называемый обобщенный объект управления (ООУ), который при аналоговом исполнении адаптивной системы управления содержит последовательно соединенные исполнительное устройство, собственно ОУ и датчик выходной величины x(t). При цифровой реализации адаптивной системы ООУ представляет из себя последовательное соединение преобразователя «код-аналог», исполнительного устройства, ОУ, датчика x(t) и преобразователя «аналог-код».
Функционирует адаптивная система управления следующим образом (фиг.1). На вход системы поступает сигнал g(t). Регулятором 2 формируется сигнал управления u(t) на основании сигналов xм(t) с выхода эталонной модели 1
Figure 00000001
, n - порядок дифференциального управления объекта управления) и сигналов с выхода сумматора
Figure 00000002
. Для объекта управления второго порядка (n=2)
Figure 00000003
Синтез контуров идентификации и адаптации основан на использовании поисковой операции по методу Холтона [2, 3], реализованных в виде системы непрямого адаптивного управления с вынесенным идентификатором.
Суть адаптивной системы управления с вынесенным идентификатором показана на фиг.3 и поясняется фиг.4.
Вход и выход ОУ подключают к блоку памяти БП на время Δt. В это время в БП в моменты времени ti∈Δt записывают и запоминают u(ti), x(ti), x(ti-h),
Figure 00000004
, d - целое число.
Затем блоком оптимизации БО осуществляются следующие операции:
- в моменты времени ti на вход математической модели ММО подается входной сигнал u(ti) и фиксируется выход ММО у(ti);
- ищутся разности ε(ti)=x(ti)-y(ti) при определенном наборе вектора параметров аj, установленных в ММО, где вектор параметров a=(а0, а1, …, а1), 1 - количество неизвестных параметров ОУ;
- определяется оценочная функция
Figure 00000005
для каждого вектора параметров
аj;
- с помощью процедуры метода Холтона из известных диапазонов изменения каждого параметра подбирается тот набор параметров, который соответствует равенству I(εi)=min.
управление u(t) имеет вид
Figure 00000006
Уравнения (1) и (2) однозначно определяют структуру объекта управления 1 и регулятора 2 соответственно. Сигнал управления u(t) поступает на вход объекта управления 3. В результате на выходе объекта управления 3 появляется сигнал x(t), который подвергается действию мультипликативной помехи F(t). Помеха F(t) - влияние среды на параметры объекта управления 3. В уравнении (1) это приводит к нестационарным коэффициентам ai(t), закон изменения которых не известен. Идентификатор параметров 7 определяет параметры объекта управления 3 и через третий ключ 8 передает их в блок памяти 6. С выхода блока памяти 6 на вход сумматора 5 поступает вектор параметров ai(t). На второй вход сумматора 6 подается вектор заданных (желаемых или эталонных) параметров аim. В итоге сигналы Δai(t) получаются в виде Δai(t)= ai(t)-аim. Теперь с учетом значения ai(t) и подстановке u(t) из (2) в уравнение (1) получим уравнение
Figure 00000007
Дифференциальное уравнение (3) является эталонным (желаемым), его решения определяются его коэффициентами, которые задают вид переходного процесса. Таким образом, уравнение (3) является линейным дифференциальным уравнением эталонной модели 1 и одновременно уравнением основного контура управления, состоящего из регулятора 2 и объекта управления 3 (фиг.2).
Идентификатор параметров 7 имеет функциональную схему фиг.3.
Указанная последовательность действий по определению вектора а aj(t) параметров объекта управления легко реализуется программным путем (или в аналоговом виде). Программа реализует блок-схему фиг.5. При этом используются структурная схема основного контура управления фиг.2 и структурная схема настраиваемой модели фиг.6, которая совпадает со структурной схемой объекта с точностью до коэффициентов их дифференциальных уравнений. Структурные схемы фиг.2 и фиг.6 набираются в Simulink'e Matlab'a.
Процедура идентификации параметров объекта происходит согласно алгоритму идентификации, как это отображено на фиг.5. На фиг.7 изображены фрагменты выходов настраиваемой модели ММО хн(t) и объекта x(t), которые, как и ожидалось, совпали во времени при найденных параметрах объекта.
На фиг.8 отображен отрезок времени, начиная с 10 сек по 30 сек, в течение которого параметры идентифицируются. На этом интервале (пока параметры объекта не определены и не установлены в регулятор) выходы x(t)≠xm(t). Начиная с 30 сек, если параметры объекта не меняются, то реакция выхода основного контура управления x(t) будет запаздывать по отношению к заданию g(t) на время чистого запаздывания h=10 сек (в рассматриваемом случае), как это следует из графиков фиг.9.
Если учесть, что в системе-прототипе запаздывание выхода x(t) относительно сигнала задания g(t) колеблется в пределах (5÷6)h, а при больших значениях h система может стать неустойчивой даже при устойчивом объекте, то преимущества предложенной системы становятся очевидными. Система обеспечивает указанные качества при любых чистых запаздываниях по входному воздействию.
Изобретательский уровень предложенного технического решения подтверждается введением блока памяти 6, задатчика параметров 4 и третьего ключа 8, которые в сочетании с эталонной моделью 1 позволяют в регуляторе 2 формировать управление u(t), в котором производные выходного сигнала x(t) объекта управления могут быть заменены точными производными, полученными из модели. При этом точные производные с выхода эталонной модели легко получить любого порядка. Дополнительное достоинство в системе получается путем использования идентификатора параметров 7, который совместно с отличительными признаками системы позволяет построить систему адаптивного управления, в которой процедуры идентификации вынесены из динамики работы основного контура управления (регулятор 2 + объект управления 3).
Литература
1. Лащев А.Я. Система адаптивного управления технологическим процессом производства бутилкаучука. || Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. №8 с.1-7 (прототип).
2. Медынский М.М., Антоний Е.В. Численные методы нелинейной оптимизации: алгоритмы и программы. МАИ, 2003.
3. Лащев А.Я., Мирзоян Л.А. Об одном способе идентификации параметров объекта управления // Труды XIII Международного НТС «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», г.Алушта. 2003.

Claims (1)

  1. Система непрямого адаптивного управления, содержащая сумматор, эталонную модель и последовательно соединенные регулятор, объект управления, первый ключ и идентификатор параметров, вход объекта управления через второй ключ подключен ко второму входу идентификатора, первый выход которого подключен к управляющим входам первого и второго ключей, отличающаяся тем, что она содержит задатчик параметров, блок памяти и третий ключ, второй выход идентификатора параметров через последовательно соединенные третий ключ, блок памяти и сумматор подключен к первому входу регулятора, выход задатчика параметров соединен со вторым входом сумматора, вход системы через эталонную модель соединен со вторым входом регулятора, а третий выход идентификатора параметров соединен с управляющим входом третьего ключа.
RU2007134521/09A 2007-09-18 2007-09-18 Система непрямого адаптивного управления RU2381539C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007134521/09A RU2381539C2 (ru) 2007-09-18 2007-09-18 Система непрямого адаптивного управления

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007134521/09A RU2381539C2 (ru) 2007-09-18 2007-09-18 Система непрямого адаптивного управления

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007134521A RU2007134521A (ru) 2009-03-27
RU2381539C2 true RU2381539C2 (ru) 2010-02-10

Family

ID=40542259

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007134521/09A RU2381539C2 (ru) 2007-09-18 2007-09-18 Система непрямого адаптивного управления

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2381539C2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2583746C1 (ru) * 2015-01-12 2016-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирский государственный индустриальный университет" Система управления динамическими объектами управления с их идентификацией

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ЛАЩЕВ А.Я. Система адаптивного управления технологическим процессом производства бутилкаучука. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. №8 с.1-7. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2583746C1 (ru) * 2015-01-12 2016-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирский государственный индустриальный университет" Система управления динамическими объектами управления с их идентификацией

Also Published As

Publication number Publication date
RU2007134521A (ru) 2009-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2016076218A5 (ru)
Yuz et al. Identification of continuous-time state-space models from non-uniform fast-sampled data
KR102225370B1 (ko) 학습을 통한 파라미터 개선 기반의 예측 시스템 및 방법
RU2381539C2 (ru) Система непрямого адаптивного управления
Wu et al. Weighted stochastic gradient identification algorithms for ARX models
US20200228945A1 (en) Data processing device, data analyzing device, data processing system and method for processing data
Butcher et al. Data‐driven tuning of linear parameter‐varying precompensators
Long et al. Dynamic output feedback H∞ control for a class of switched linear systems with exponential uncertainty
RU2413270C2 (ru) Частотная адаптивная система управления
Liu et al. Self-tuning information fusion Wiener filter for ARMA signals and its convergence
Zhang et al. Networked control system with delay adaptive cyber-physical integration
Young et al. A control systems approach to input estimation with hydrological applications
RU59278U1 (ru) Система робастного оптимального управления дискретными объектами
Liu et al. Self-tuning information fusion Kalman filter for the ARMA signal and its convergence
EP3506027A1 (en) Control system, control method, and control program
Söderström Why are errors-in-variables problems often tricky?
Júnior et al. On simple identification techniques for first-order plus time-delay systems
Pyrkin et al. Stabilization of nonlinear system with input delay and biased sinusoidal disturbance
RU85701U1 (ru) Устройство для оценки экономической эффективности унификации сложной технической системы при создании специализированного производства
Forgione et al. Batch-to-batch strategies for cooling crystallization
Pinnamaraju et al. Identification of approximate models for LTI multiscale systems
Sridhar et al. Design of PID controller with auto tuned prefilter using chaotic optimization
RU2612340C1 (ru) Адаптивная система управления
JPS6346504A (ja) 適応制御装置
Qiao et al. Time-varying Kalman filter for descriptor system with random two-step measurement delays and colored process noises

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20090919