
- •Введение
- •1. Основные задачи теории автоматического управления
- •Формулировка задачи управления
- •Математическая модель объекта управления
- •1.3. Управляющая система и объект автоматического управления
- •1.4. Закон обратной связи
- •1.5. Общая задача теории автоматического управления
- •2. Математические модели сау
- •2.1. Построение модели элемента системы управления
- •2.2. Динамические и статические звенья сау
- •2.3. Составление дифференциальных уравнений систем автоматического управления
- •2.4. Примеры составления дифференциальных уравнений звеньев сау
- •2.5. Типовые динамические звенья линейных сау
- •2.6. Соединение звеньев и преобразование структурных схем сау
- •2.7. Вопросы идентификации моделей объектов управления
- •3. Методы исследования линейных сау
- •3.1. Общая модель линейной непрерывной и дискретной сау
- •3.2. Линейные сау, описываемые обыкновенными дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами
- •3.3. Дискретные линейные сау
- •4.1. Метод фазовой плоскости
- •4.2. Линеаризация нелинейных дифференциальных уравнений
- •4.3. Автоколебания нелинейных сау
- •5. Устойчивость систем автоматического управления
- •5.1. Основные понятия теории устойчивости (математическая формулировка)
- •5.2. Общие теоремы об устойчивости линейных сау
- •5.3. Устойчивость линейной сау с постоянной матрицей
- •5.4. Связь устойчивости с корнями характеристического уравнения
- •5.5. Критерии устойчивости
- •5.6. Алгебраические критерии устойчивости
- •5.7. Частотные критерии устойчивости
- •5.8. Логарифмический критерий устойчивости
- •5.9. Запас устойчивости по фазе и амплитуде
- •5.10. Устойчивость импульсных сау
- •5.11. Устойчивость нелинейных сау
- •6. Качество систем автоматического управления
- •6.1. Показатели качества переходного процесса
- •6.2. Прямые методы определения показателей качества
- •6.3. Связь переходного процесса с вещественной частотной характеристикой системы
- •6.4. Интегральные оценки качества
- •7. Случайные воздействия в линейных сау
- •7.1. Понятие случайной функции
- •7.2. Основные характеристики случайной функции
- •7.3. Стационарные случайные функции
- •7.4. Спектральное представление стационарной случайной функции
- •7.5. Спектральная плотность стационарной случайной функции
- •7.6. Преобразование стационарной случайной функции стационарной линейной динамической системой
- •7.7. Преобразование случайных сигналов безынерционными нелинейными звеньями
- •7.8. Понятие статистически оптимальной линейной системы
- •7.9. Статистическая проверка гипотез
- •8. Задачи оптимального управления
- •8.1. Экстремумы функций. Принцип Лагранжа
- •8.2. Начала вариационного исчисления
- •8.3. Прямые методы решения задач оптимального управления
- •8.4. Принцип максимума Понтрягина
- •8.5. Оптимальное позиционное управление (динамическое программирование)
- •9. Современные тенденции развития систем управления
- •9.1. Управление при неполной начальной информации
- •9.2. Экстремальные сау
- •9.3. Самонастраивающиеся системы (снс)
- •9.4. Самоорганизующиеся и самообучающиеся сау
- •9.5. Автоматизированные системы управления
- •9.6. Роботы и гибкие производственные системы
- •9.7. Математические методы в управлении роботами и гпс
Математическая модель объекта управления
Подводя итог сказанному выше, назовем уравнение (1.1.1) математической моделью объекта управления, если:
1) указана область N(X, U, t) ≥ 0 определения функции F(X, U, t);
2) указан интервал времени Т=[tн, tк] (или [tн,∞), если tк= ∞), на котором наблюдается движение;
3) указан класс допустимых управлений;
4) область N(X,U,t) и функция F(X,U,t) таковы, что уравнение (1.1.1) имеет единственное решение, определенное при любом t T, Xo N(X,U,t), каково бы ни было допустимое управление U. (Советуем подумать над условием 4.)
Имея описание объекта управления (более подробно см. гл.2), ТАУ решает две главные задачи:
- задачу программирования, то есть определения (выбора) U(t), при котором гарантируется достижение цели из Хн = X(tн);
- задачу определения закона обратной связи.
Для того чтобы эти задачи были разрешимы, необходима полная управляемость объекта, описываемого математической моделью. Под полной управляемостью объекта понимают следующее: каковы бы ни были Х(0) - начальное и Х(Т) - конечное состояния, удовлетворяющие неравенству (1.1.2), найдется хотя бы одно допустимое управление U(t) и интервал Т, при которых цель управления достижима. В случае если существуют такие Х(0), X(T) N, что для любого допустимого управления U(t) цель управления недостижима, то говорят, что объект управляем неполностью.
Очевидно, что хорошо бы было, имея математическую модель объекта управления, заранее выяснить, является ли объект полностью управляемым или нет, то есть найти какие-нибудь просто проверяемые критерии управляемости. Некоторые успехи на этом пути имеются, однако для начального курса ТАУ изложение их слишком сложно, да и использование их практически весьма затруднительно. Поэтому, упомянув об их наличии для большей полноты изложения, вернемся к главным задачам ТАУ.
Первая задача, вернее, один из путей ее решения, основанный на волевом решении главного конструктора, ранее упоминалась. Обсуждение второй задачи - определения закона обратной связи - отложим на конец этой главы, так как для этого нам потребуется введение еще некоторых понятий.
Путь решения задачи программирования, когда программная траектория управляемого движения задается, особенно прост и нагляден, если это движение известно заранее (например, поддержание постоянного напряжения на зажимах генератора), или легко рассчитывается (например, изменение курса движущегося судна в зависимости от положения его руля). Остающаяся в нашем распоряжении «свободная» вектор-функция U должна обеспечивать движение объекта по этой траектории, но ее вид может выбираться. Так, U может быть функцией вектора состояния системы U= U(X), функцией времени U=U(t) или иметь более общий вид U(X, t).
Допустим, что имеется некоторое множество управлений, гарантирующих достижение цели; тогда среди них можно выбрать какое-то, наилучшим образом удовлетворяющее (оптимизирующее) некоторому дополнительному требованию. Таким требованием, например, в случае автопилота может быть желание иметь минимальные перегрузки или минимальный расход топлива. Задавая заранее программную траекторию, мы уменьшаем поле (область) оптимизации выбора управления. Поэтому в таких случаях, когда помимо цели управления выдвигается еще некое требование, часто называемое «плата за принятое управление», применяют другой способ решения задачи программирования, а именно ищут допустимое управление, минимизирующее некую плату за управление. Более подробно вопросы, связанные с решением этой трудной задачи, будут рассмотрены в главе 8, а пока дадим лишь математическую формулировку задачи.
Имеется: математическая модель объекта управления, цель управления и начальное состояние объекта, а также некая функция G(X,t)-математический аналог функции платы за управление, причем
(1.2.1)
есть плата за принятое управление.
Смысл выражения (1.2.1) (более подробно см. гл. 8) заключается в том, что ΔG рассматривается на множестве траекторий, переводящих объект из заданного начального состояния (н. с.) в заданное конечное состояние (к. с.) (цель управления), и на этих траекториях вычисляется каждый раз величина ΔG, зависящая от н. с. и к. с., и являющаяся платой за управление.
Требуется: найти среди допустимых управлений такое, при котором цель управления достигается, а плата за управление минимальна. Решение U° и Х° этой задачи называется программой управления.
В главе 8 рассматриваются некоторые наиболее простые случаи реализации программы управления.