Решение задач оптимального управления с использованием математической системы MATLAB и пакета имитационного моделирования SIMULINK. Сивохин А.В - 206 стр.

    u – момент, развиваемый двигателем постоянного тока.
  Цель синтеза и обучения нейрорегулятора состоит в том, чтобы управлять
объектом при любом внешнем воздействии r таким образом, что динамика
поведения нейрорегулятора и объекта воспроизводит с заданной точностью
поведение эталонной модели, определяемое следующим дифференциальным
уравнением:
                           d 2 yr             dyr
                                  = −9 yr − 6     + 9r ,              (10.2)
                            dt2               dt
где yr – выход эталонной модели.


               10.2 Исследование динамики объекта управления и
                                   эталонной модели


     Аналитическое решение уравнений (10.1) и (10.2) для любых законов
изменения внешних воздействий u(t) и r(t) не всегда возможно и не дает
наглядного представления о динамике объекта управления и характере
эталонного поведения. Поэтому исследования объекта и модели проведем с
помощью их имитационного моделирования. На рис.10.1 представлена
имитационная модель объекта управления, на рис.10.2 – эталонная модель, а на
рис. 10.11 - модель для сравнения их динамики при воздействии Random Number.
Свободные движения объекта при отсутствии вращающего момента u(t) и
различных начальных условиях показаны на рис. 10.3, 10.4, 10.5 и 10.6, а модели –
на рис. 10.7, 10.8, 10.9 и 10.10. График сравнения динамики объекта управления и
эталонной модели при свободном движении изображен на рис. 10.12.
     Задавая нулевые начальные условия на моделях и, подключая к ним
одновременно различные источники сигналов: генератор наклонной линии Ramp,
генератор перепада Step, генератор синусоиды Sine Wave и генератор случайных
величин Random Number, можно оценить эти отличия в поведении при условиях,
близких к реальным возмущениям на объект и модель. Графики на рис. 10.13,
10.14, 10.15 и 10.16 демонстрируют сравнение динамики объекта управления и
эталонной модели для различных воздействий.
   Таким образом, проектируемый нейронный регулятор должен свести к
минимуму эти различия при любом внешнем воздействии на эталонную модель и
на систему, состоящую из нейрорегулятора и объекта управления.




                                          206