- •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
4.2. Критерии оптимальности
Критерий оптимальности служит числовым показателем качества САУ и задается в виде функционала
J=J(u(t),y(t)).
Функционал является естественным обобщением понятия « функция ». В ТАУ широко применяют интегральные функционалы, характеризующие качество САУ. В общем случае интегральный функционал зависит от выходных координат , управляющих и возмущающих воздействий
Достижения максимального (или минимального) значения этого функционала указывает на оптимальное поведение или состояние САУ.
В качестве критерия оптимальности J могут быть применены интегральные оценки качества процесса регулирования. Например, при использовании квадратичной оценки САУ будет оптимальной, если . Этот критерий оптимальности характеризует суммарную ошибку регулирования и минимальные отклонения выходной величины. Для обеспечения минимума ошибки регулирования стохастических САУ используют СКО . В этом случае критерий оптимальности
позволяет определять параметры САУ и оптимальную передаточную функцию при условии минимума СКО системы.
В тех случаях, когда необходимо обеспечить наилучшую работу САУ в наихудших возможных условиях, используют критерий оптимальности, называемый минимаксным.
Таким образом, задачу оптимального управления формулируют следующим образом: при заданных уравнении ОУ, ограничениях и краевых условиях требуется найти такие программные управление или управление с ОС и фазовую траекторию , при которых критерий принимает минимальное (или максимальное) значение. Управления и и траекторию называют оптимальными.
4.3 Методы теории оптимального управления
4.3.1 Общие сведения
Задача оптимизации динамики САУ сводится к математическому определению экстремума функционала. Для этого следует дать приращение аргументу функционала и выяснить, как изменится его значение. Приращение или вариация аргумента изменяющегося произвольно функционала J[x(t)] есть разность между двумя близкими функциями
Понятие вариации отличается от понятия дифференциала dx. Оба понятия связаны с бесконечно малыми изменениями функции x(t). Различие состоит в том, что dx порождается бесконечно малым изменением dt независимой переменной t, а своим возникновением обязан новой функции При этом варьируется лишь функция при постоянстве , т.е. =0. Варьирование функции есть переход её от первоначальной функции к близкой, мало отличающейся от неё функции , и сравнение их значений при определенных значениях независимой переменной t.
Нахождение экстремумов функционалов производится методами вариационного исчисления.
4.3.2 Классический метод вариационного исчисления
Для изучения переходных процессов в САУ используют следующий функционал
, (4.1)
где x=x(t)- траектория обобщенного движения; - скорость движения; и - начальный и конечный моменты времени. Условие существования экстремума функционала J определяют следующим образом. Варьируют подынтегральную функцию x(t) и её производную (t) и определяют приращение интеграла (4.1) разложением его в ряд Тейлора. Отбрасывая малые члены ряда, получают первую вариацию функционала
. (4.2)
Необходимым условием существования экстремального значения интеграла J (4.1) является равенство нулю его первой вариации . Для нахождения экстремума функционала J при заданных граничных условиях =0 и =0 приравнивают к нулю выражение (4.2)
. (4.3)
Это равенство должно выполняться для любой вариации, которая удовлетворяет граничным условиям и . Интегрируя по частям (4.3), находят ,что равенство нулю возможно лишь при условии
. (4.4)
Уравнение (4.4) называют дифференциальным уравнением Эйлера. Постоянные интегрирования этого уравнения определяют из граничных условий. Решение уравнения Эйлера является необходимым и достаточным условием экстремума интеграла (4.1) при заданных граничных условиях. Для определения соответствия экстремума функционала минимуму или максимуму можно ограничится проверкой знака второй производной (условие Лежандра): при - минимум; при - максимум функционала.
Использование классического метода вариационного исчисления предполагает, что искомые функции оптимальных процессов являются непрерывными и на координаты выхода и управлений не накладываются ограничения. Поскольку на практике различные ограничения накладываются не только на ОУ, но и на САУ, то возможности использования рассмотренного метода ограничены.