Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
ОПТИМИЗАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Постановка задачи и критерии оптимальности. При автоматизации производства в деревообработке приходится считаться с тем, что исполнительные элементы (в частности, электроприводы) работают в условиях изменения в широких пределах характеристик технологического процесса и внешних воздействий на систему управления, которые заранее непредсказуемы. В этих условиях система должна автоматически изменять и формировать закон управления для оптимального (наилучшего) управления объектом (режимом обработки деталей). Такие системы называются адаптивными. Наибольшее применение получили самонастраивающиеся системы. Рассмотрим постановку задачи оптимального управления, критерии оптимальности и определение алгоритмов оптимизации управления динамическими системами, к которым относят, в частности, системы регулирования режимами обработки в деревообработке. Объект управления характеризуется вектором состояния =(х1, х2, ..., хn). Составляющие вектора могут иметь различную природу и сущность: для двигателя — момент, мощность, частота вращения, угол поворота вала; для сушильного барабана — влажность, температура; для предприятия — отдельные показатели плана.
К_объекту прикладываются следующие воздействия: управляющие = (и1, и2, ..., ит), возмущающие = (z1, z2, z, ..., zk). На составляющие вектора состояния и управляющие воздействия почти всегда накладываются ограничения:
x1 X1, x2= X2, ..., xn Xn; u1 U1, u2 U2, ..., um Um. Например, если рассматривать напряжение на зажимах двигателя и его скорость, то они не могут превышать допустимые. Изменение вектора управления U во времени или в пространстве координат называется алгоритмом управления. Возмущающие воздействия, мешающие достижению цели управления, называют помехами. Векторы , , связаны некоторой зависимостью. Мы будем рассматривать только объекты, в которых связь между векторами может быть записана в виде системы дифференциальных уравнений: где i= 1, 2, ..., n. В векторной форме ( /dt = f ( , , ), где функции fi определены для любых , . Цель управления состоит в нахождении алгоритма управления U, который доставляет экстремум функционала, например: Каждому управлению U (t), заданному на отрезке t0 t tn и в области управления и U, будет соответствовать определенное численное значение I. Таким образом, из возможных (t) нужно найти такое, которое доставляло бы I экстремальное значение. Рассмотренная задача в общем виде распадается на ряд частных задач, соответствующих различным критериям оптимальности (целям управления). _3адача омаксимальном быстродействии. Если f ( , , )=1, то Критерий оптимальности I означает минимум времени перехода координат объекта из положения о в положение 1 при соответствующих ограничениях или без них. Задача синтеза системы по интегральным критериям качества переходных процессов. Если f ( , , )=х2, то где х — отклонение координаты от установившегося значения. Интегральный критерий качества переходных процессов характеризует минимум составляющей свободного движения системы и применяется для косвенной оценки переходного процесса в замкнутых системах управления. Он оценивается площадью, ограниченной кривой х2. Чем меньше площадь, тем быстрее затухает процесс. Применение обобщенного интегрального критерия I позволяет получить достаточно быстрые и плавные переходные процессы: В этом критерии первый член оценивает отклонение х, а последующие члены — производные от х. Задача может быть прямой и обратной. В первом случае при заданных весомых коэффициентах 1, 2, ..., п-1 вычисляют I, во втором — выбирают параметры замкнутой системы, обеспечивающие I = min при заданных 1, 2, ..., п-1. Задача аналитического конструирования регулятора. Если то критерий оптимальности В этом случае находится закон изменения U (t), обеспечивающий I = min. Зная алгоритм (t) или (t), можно сконструировать регулятор, который бы его вырабатывал. Задача ограничения энергетических показателей. Формулировка критерия" оптимальности: найти максимум функционала Это равносильно определению максимального угла поворота вала двигателя = I1 при ограничении количества тепла, выделяющегося в якоре Q = I2. Определение алгоритмов управления при рассмотренных критериях может быть выполнено с использованием классических методов вариационного исчисления для задач с открытыми областями изменения X и U (малые отклонения и от их установившихся значений); принципа максимума Понтрягина при замкнутых областях изменения X и U, когда координаты векторов и могут находиться на границах областей; динамического программирования Беллмана при замкнутых областях и сложных критериях, требующих применения для расчетов ЭВМ. Синтез разомкнутых систем, оптимальных по быстродействию. Оптимальное управление по быстродействию в физическом смысле связано с балансом энергии в объекте. Мощность и работа связаны уравнением N = A/t; A=A3+An; t=A3/N + Aп/N, где Аз— запасенная в объекте энергия; Ап— полезная работа. Несоответствие запасенной энергии номинальному режиму вызывает изменение управляемых координат. С увеличением мощности процессы накопления энергии или вещества ускоряются. Таким образом, в процессе управления по быстродействию необходимо обеспечить достаточную мощность для покрытия несоответствия запасенной энергии или веществами требуемой полезной работы. Эта задача решается соответствующим формированием алгоритма управления. Для нахождения оптимальных управлений по быстродействию наиболее широко применяют принцип максимума, которой заключается в следующем. Если объект управления описывается дифференциальным уравнением в векторной форме (d )/(dt) = f ( , ), на уравнение наложено ограничение | и | Umax, и критерий быстродействия выражается уравнением Необходимо определить вектор (f), который обеспечивает оптимальное время перехода объекта из состояния (t1) в состояние (t2). Предполагается, что f ( 1 ) определена для любых значений х Х, непрерывна и дифференцируема по всем переменным х1, х2, ... , хп. Управление принадлежит области и U и классу кусочно-непрерывных функций с разрывами первого рода. Для решения этой задачи записывается функция Гамильтона
Согласно принципу максимума необходимо, чтобы Н = max. Для этого требуется, чтобы и=Umax при i (t) > 0 и и =Umin при i (t) < 0. Максимум H ищут только по управляющим сигналам и с учетом ограничений и Umax, а остальные переменные (t) и (t) считают независимыми от и. Следовательно, и (t) = = sign i (t) Umax. Отсюда следует, что нужно определить, сколько раз i (t) меняет знак, т. е. сколько корней имеет функция i (t). Управляющее воздействие скачкообразно изменяет значение от + Umax до Umax. Моменты изменения знака функции управления называют моментами переключения. При этом управлении обеспечивается минимальное время перехода. Для полного определения вектора управления необходимо найти границы участков, по которым происходят переключения управления (± Umax) (рис. 110, а). Методы изложены в специальной литературе [1, 40]. Пример. Объект управления (двигатель постоянного тока, управляемый тиристорным преобразователем) описывается дифференциальным уравнением Требуется перевести объект из состояния х = 0х = 0 при t = 0 в состояние х = хп х = 0 за минимальное время. На управляющее воздействие наложено ограничение | и | Umax. Электромеханическая постоянная времени Т1 = 0, 5 с, электромагнитная постоянная времени Т2 = 0, 3 с; k = 2, 15; | и | Umax = 127; хп = 230 условных единиц.
Рис. 110. Результаты синтеза системы оптимального управления: a — график переключения: б — структурная схема
Так как (Т1 + Т2) 2 Т1Т2, запишем систему уравнений
Рассматривая члены, зависящие от и, и значения , , находим
Гамильтониан имеет максимальное значение, если и = Umaxи знак иmax должен изменяться столько раз, сколько меняет его функция Функция при любых значениях с1 и с2 изменяет знак не более одного раза, а алгоритм оптимального управления состоит из двух интервалов управления и (t) = tmax = ± Umax, где = ±1. После окончания процесса управления управляющее воздействие необходимо сделать равным и3. Аналитическое конструирование регуляторов. Аналитическое конструирование регуляторов позволяет обойти традиционные схемы синтеза систем регулирования. Сущность его состоит в том, что закон изменения управляемой координаты и управляющего воздействия определяют аналитически при известном математическом описании объекта. Уравнение регулятора обеспечивает минимум выбранному критерию оптимальности. Определение закона управления, доставляющего минимум квадратичному критерию и называется аналитическим конструированием регулятора. Стабилизация систем относительно положения равновесия с помощью законов управления, обеспечивающих этот минимум, называется оптимальной стабилизацией. Обе задачи можно решать методами классического вариационного исчисления, принципа максимума, динамического программирования.
Рассмотрим применение метода динамического программирования для аналитического конструирования регулятора, который описывается системой уравнений Беллмана: Требуется определить закон управления и = f (x1, x2). Составим функциональные управления Беллмана (90): где а1, а2 — коэффициенты, определяемые параметрами объекта; q1, q2 — весомые коэффициенты квадратичного функционала. Из второго уравнения определится закон управления: Подставив (92) в первое уравнение системы (91), получим Для линейных объектов управления и квадратичных критериев оптимальности функция S представляет положительно-определенную квадратичную форму: S= с частными производными:
Подставив в(93) значения dS/dxi и приравняв нулю члены при одинаковых степенях х1 и х2, составим систему алгебраических уравнений для определения А11, А12, А22: Из возможных значений А12А22А11 выбирают положительные, так как функция S должна быть положительно-определённой при устойчивом решении.
Выражение (95) показывает, что регулятор состоит из жестких обратных связей по координатам х1, х2 с коэффициентами усиления k1 = A12, k2 = А22. Важным свойством структуры, полученной в результате оптимизации, является способность сохранять устойчивость при бесконечном увеличении коэффициента усиления системы. Это подтверждается тем, что решение задачи базируется на методе Ляпунова, согласно которому система асимптотически устойчива, если для нее можно найти функцию Ляпунова, т. е. знакоопределенную положительную функцию, производная которой есть знакоопределенная отрицательная функция. Глава 10 Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-10; Просмотров: 953; Нарушение авторского права страницы