Этот раздел предоставляет основные параметры вашего объекта управления и задающего/возмущающего воздействия, а также уточняет выбранный метод ускорения сходимости. В дальнейшем будем использовать эти параметры при проектировании и моделировании системы автоматического управления.
В данном разделе были представлены основные параметры объекта управления (ОУ) и задающего/возмущающего воздействия, а также выбрана схема ускорения параметрической сходимости «Крейссельмейера» [1].
Из представленных данных следует, что объект управления описывается системой дифференциальных уравнений с матрицей состояния A, вектором управляющего воздействия b и матрицей выхода C. Функция задающего воздействия g(t) и функция возмущающего воздействия f(t) также были определены.
Выбор схемы ускорения параметрической сходимости «Крейссельмейера» указывает на стремление к эффективному решению задачи управления с учетом неизвестных параметров системы.
Таким образом, представленные параметры и выбор схемы ускорения параметрической сходимости обеспечивают основу для дальнейшего проектирования и анализа системы автоматического управления с ускоренной параметрической сходимостью, что является ключевым шагом в достижении поставленных целей работы.
Читать дальше
Для достижения поставленной цели синтеза адаптивного управления с ускоренной параметрической сходимостью в соответствии с постановкой задачи, необходимо определить и реализовать следующие компоненты САУ:
1. Наблюдатель состояния:
Для обеспечения оценки состояния системы и компенсации неизмеряемого возмущения f(t) используется наблюдатель состояния. Для данной задачи предлагается использовать наблюдатель Люенбергера, поскольку он достаточно прост в реализации и обеспечивает устойчивость и точность оценки состояния при отсутствии измерений возмущения [1].
2. Модель расширенной ошибки:
Вводится модель расширенной ошибки для оценки разности между измеренным выходом объекта y(t) и эталонным сигналом g(t). Данная модель представляет собой дополнительную динамическую систему, которая используется в алгоритмах адаптации для коррекции параметров управления.
3. Алгоритмы адаптации:
Для обеспечения адаптации параметров управления используются алгоритмы, которые обновляют параметры управляющего воздействия таким образом, чтобы минимизировать ошибку между измеренным выходом и эталонным сигналом. Для данной задачи предлагается использовать градиентные методы адаптации, такие как алгоритм стохастического градиента или метод наименьших квадратов.
Читать дальше
Для моделирования системы автоматического управления (САУ) с ускоренной параметрической сходимостью согласно поставленной задаче будет использоваться программная среда, поддерживающая язык программирования, например, Python [2]. В этом разделе будет представлена схема моделирования и основные шаги расчетов, включая листинги кода для реализации компонентов САУ.
Схема моделирования:
1. Инициализация параметров:
Задание начальных значений параметров объекта управления, параметров наблюдателя состояния, алгоритмов адаптации и адаптивного регулятора.
2. Цикл моделирования:
Запуск цикла моделирования для каждого шага времени t.
3. Обновление состояния:
Вычисление нового состояния объекта управления с использованием уравнения состояния
Читать дальше
1. Дат В. К., Бобцов А. А. Управление по выходу линейными нестационарными системами с использованием методов параметрической идентификации //Мехатроника, автоматизация, управление. – 2020. – Т. 21. – №. 7. – С. 387-393.
2. Пашенко А. В. и др. Адаптивное управление нелинейным объектом с несогласованными параметрическими неопределенностями и ограничением на входное воздействие //Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2022. – Т. 22. – №. 3. – С. 472-479.
Читать дальше
16 страниц
99% уникальность
2024 год
4 просмотров
