- •1 Линейные дискретные модели систем управления
- •1.3.2.6 Передаточные функции разомкнутых и замкнутых импульсных
- •2 Нелинейные модели систем управления
- •2.1 Анализ равновесных режимов
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Структура обобщённой нелинейной сау
- •3 Линейные стохастические модели сау
- •4 Оптимальные сау
- •1 Линейные дискретные модели систем управления
- •Основные понятия о дискретных сау
- •1.2 Классификация дискретных сау
- •1.3 Импульсные сау
- •1.3.1 Понятие об импульсных сау
- •1.3.2 Основной математический аппарат теории дискретных сау
- •1.3.2.1 Структурная схема сау с аим
- •1.3.2.2 Понятие о решетчатой функции
- •1.3.2.3 Понятие о разностных уравнениях
- •1.3.2.4 Дискретное преобразование Лапласа (d-преобразование)
- •1.3.2.6 Передаточные функции разомкнутых и замкнутых импульсных сау
- •Построение переходной характеристики импульсной сау
- •Понятие о частотных характеристиках импульсных сау
- •1.3.2.9 Теорема Котельникова-Шеннона
- •1.3.3 Анализ устойчивости импульсных сау с аим
- •1.3.3.1 Общие сведения
- •1.3.3.2 Алгебраический критерий устойчивости (аналог критерия Гурвица)
- •1.3.3.3 Алгебраический критерий Шур-Кона
- •1.3.4 Аналог критерия Михайлова
- •1.3.5 Аналог критерия Найквиста
- •1.5 Линеаризованные цифровые сау
- •1.5.1 Общие сведения
- •1.5.2 Обобщенная структурная схема цифровой сау
- •1.5.3 Передаточные функции элементов цифровой сау
- •1.5.3.1 Передаточная функция ацп
- •1.5.3.2 Передаточная функция цвм
- •1.5.3.3 Передаточная функция цап
- •1.5.3.4 Структурная схема линеаризованной цас
- •1.5.4 Оценка устойчивости и качества линеаризованной цас
- •1.5.5 Синтез цас
- •2 Нелинейные модели систем управления
- •2.1 Анализ равновесных режимов
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Структура обобщённой нелинейной сау
- •2.1.3 Типовые нелинейные характеристики
- •2.2 Методы линеаризации нелинейных моделей
- •2.3 Анализ поведения системы управления на фазовой плоскости ( метод фазовых траекторий )
- •2.3.1 Основные понятия
- •2.3.2 Методы построения фазовых портретов
- •2.3.3 Исследование нелинейных сау на фазовой плоскости
- •2.4 Устойчивость положений равновесия
- •2.4.1 Понятие устойчивости нелинейных систем
- •2.5 Первый и второй методы Ляпунова
- •2.5.1 Первый метод Ляпунова
- •2.5.2 Второй метод Ляпунова
- •2.5.3 Определение функций Ляпунова методом Лурье-Постникова
- •2.6 Частотный метод исследования абсолютной устойчивости
- •2.7 Исследование периодических режимов методом гармонического баланса
- •2.7.1 Сущность метода
- •2.7.2 Определение параметров предельных циклов
- •2.7.3 Устойчивость предельных циклов
- •3 Линейные стохастические модели сау
- •3.1 Модели и характеристики случайных сигналов
- •3.2 Прохождение случайных сигналов через линейные звенья и системы.
- •3.3 Анализ и синтез линейных стохастических систем при стационарных случайных воздействиях.
- •4 Оптимальные сау
- •4.1 Задачи оптимального управления
- •4.2. Критерии оптимальности
- •4.3 Методы теории оптимального управления
- •4.3.1 Общие сведения
- •4.3.2 Классический метод вариационного исчисления
- •4.3.3 Принцип максимума
- •4.3.4 Метод динамического программирования.
- •4.4 Синтез оптимальных сау
- •4.4.1 Классификация оптимальных сау
- •4.6 Робастные сау и адаптивное управление
- •4.6.1 Робастные системы управления
- •4.6.2 Самонастраивающиеся (адаптивные) сау
- •4.6.2.1 Понятие об адаптивных сау
- •4.6.2.2 Виды адаптивных систем управления
- •4.6.2.3 Самонастраивающиеся сау со стабилизацией качества управления
- •4.6.2.4 Самонастраивающиеся сау с оптимизацией качества управления
3.2 Прохождение случайных сигналов через линейные звенья и системы.
Для решения названной задачи структурную схему САУ представляют в виде, показанном на рис 3.3. , где g(t) – управляющее воздействие, n(t) – возмущающее воздействие (сигнал помехи) , y(t) –выходное воздействие САУ.
Рисунок 3.3
Кроме того, случайный стационарный сигнал x(t) характеризуется корреляционной функцией и спектральной плотностью . Искомыми являются корреляционная функция и спектральная плоскость выходной величины y(t). КФ выходной величины связана с КФ входной величины интегральным соотношением
, (3.3)
где , и - независимые переменные интегрирования; -импульсная (весовая) функция САУ. Подстановка (3.3) в (3.2) приводит к следующей функции
. (5.4)
3.3 Анализ и синтез линейных стохастических систем при стационарных случайных воздействиях.
Задачами статистического анализа САУ являются:
1) оценка среднеквадратической ошибки (СКО) управления при заданных структуре, параметрах САУ и известных статистических характеристиках управляющих воздействий и помех;
2)связь СКО с основными параметрами САУ.
Статистический синтез имеет целью построение в статистическом смысле оптимальной САУ. Различают два вида названных задач:
1)синтез САУ при заданной структуре путем параметрического синтеза, т.е. задача состоит в отыскании экстремума функции одной или нескольких переменных. В результате чего находят такие значения параметров, при которых выбранный критерий качества САУ, выраженный через ее параметры, имеет максимальное значение;
2)синтез САУ при произвольной структуре, когда по статистическим характеристикам задающих и возмущающих воздействий определяют структуру и параметры системы, обеспечивающие минимум СКО.
Таблица 3.1
|
Сигнал x(t) |
Корреляционная функция Rx(t) |
Спектральная плотность Sx(t) |
1 |
|
|
|
2 |
|
|
|
3 |
|
|
|
4 |
|
|
|
5 |
|
|
|
4 Оптимальные сау
4.1 Задачи оптимального управления
Одной из задач синтеза оптимальных САР является параметрическая оптимизация САУ с заданной структурой. Более общая задача-синтез оптимальной системы при нефиксированной структуре. В общем случае САУ состоит из ОУ, АР и ЗУ ( программного устройства ПУ), вырабатывающего задающее воздействие (t) или программу (рис.4.1).
Задачи синтеза оптимальной САУ состоит в том, чтобы для заданного ОУ синтезировать АР и ПУ, которые в определенном смысле наилучшим образом решают поставленную задачу управления. В соответствие с этим рассматривают две родственные задачи: синтез оптимального ПУ и синтез оптимального АР. Математически эти задачи могут быть сформулированы единообразно и решаться одними и теме же методами, но в тоже время эти задачи имеют особенности, которые делают целесообразным их раздельное рассмотрение. Особенности первой задачи обусловлены определением программного управления, второй – определением управления с обратной связью.
Рисунок 4.1
Системы с оптимальным ПУ называют оптимальными по режиму управления, а САУ с оптимальным АР – оптимальными по переходному режиму. САУ называют оптимальной, если оптимальными являются ПУ и АР.
Задача синтеза оптимальных САУ относится к классу задач оптимального управления и формулируется как вариационная задача. При этом кроме уравнения ОУ должны быть заданы ограничения на управление (t) и фазовый вектор y(t), краевые условия и выбран критерий оптимальности.