Математическое обеспечение адаптивных систем управления электромеханическими объектами. Букреев В.Г. - 27 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

- уровень технического выполнения электромеханического объекта, по-
зволяющий достигнуть цель управления с заданным качеством;
- уровень затрат, необходимый для математического описания ЭМО,
при котором обеспечивается цель управления с заданным качеством. Причем
первое утверждение характеризует сложность непосредственно технической
реализации ЭМО, а второе - сложность проектирования системы управления
и математического представления ЭМО.
Минимальная степень сложности ЭМО (количественная характеристи-
ка) будет определяться наименьшим количеством невыводимых один из дру-
гого параметров (переменных состояния), достаточных для выполнения за-
данной цели. Поскольку основой знаний о параметрах ЭМО является инфор-
мация, полученная априорно на этапе формирования математического опи-
сания или апостериорно в процессе функционирования системы, то степень
сложности может быть охарактеризована уровнем информации, который не-
обходим для достижения поставленной цели управления. В зависимости от
сложности ЭМО целесообразно выбрать класс алгоритмов управления объ-
ектом, в рамках которого осуществляется разработка (применение) соответ-
ствующего математического и программного обеспечения. Укрупненную
классификацию алгоритмов управления можно составить по качественным
признакам информационного обеспечения ЭМО (табл. 1.5.1).
Таблица 1.5.1
Априорное
информационное
обеспечение ЭМО
Апостериорное информационное обеспечение ЭМО
--------------------------------------------------------------------------------
Высокое ! Среднее ! Низкое
Высокое
Алгоритмы прог-
раммного движения
объекта (для разомк-
нутых и замкнутых
систем)
Алгоритмы опти-
мального управ-
ления с декомпо-
зицией математи-
ческой модели
Алгоритмы адаптив-
ного управления с
идентификацией и
восстановлением па-
раметров
Среднее
Алгоритмы опти-
мального управления
с возможностью агре-
гирования математи-
ческой модели
Алгоритмы опти-
мального (субоп-
тимального) управ-
ления
Обучающие алго-
ритмы с идентифика-
цией и восстановле-
нием параметров
Низкое
Алгоритмы адап-
тивного управления
по возмущениям
Алгоритмы опти-
мального и адап-
тивного управле-
ния с прогнози-
рующей моделью
А
лгоритмы адаптивно-
го управления, синте-
зируемые в процессе
движения объекта.
Анализ таблицы показывает, что наиболее универсальными алгорит-
мами управления, независимо от сложности ЭМО, являются алгоритмы, син-
тезируемые в процессе движения объекта. Формализация целей управления,
требований к характеристикам регулируемых процессов и ограничений при
27

Страницы