Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекции / Все лекции.doc
Скачиваний:
104
Добавлен:
20.06.2014
Размер:
4.29 Mб
Скачать

1.1.2. Общие принципы управления

1.1.2.1. Управление с обратной связью

Всегда, когда имеется информация о состоянии объекта, о результатах управления ее следует использовать для повышения качества управления. В рассмотренной выше схеме мы использовали такой принцип - принцип обратной связи. В этом случае при выработке управления используются информация о текущем состоянии объекта и о его желаемом состоянии, а управляющее воздействие вырабатывается функцией невязки.

1.1.2.2. Программное управление

Если нет возможности получения информации о результатах управления, можно попробовать обойтись без них (как человек с завязанными глазами). На этом основан принцип программного управления,управления по разомкнутому циклу. Важнейшими определяющими характеристиками такого управления является точность модели и правильность цели.

Пример:станки с программным управлением.

1.1.2.3. Адаптивное управление

Пусть имеется модель следующего вида:

= Sai fi(x, u)(1.1)

где – выход объекта,

x– вектор состояний,

u– вектор управлений.

Из наблюдений мы имеем и- измеренные значенияxи . Задача адаптивного управления сводится кминимизации квадрата невязки, т.е.

Q(ai) = (-)2 min(1.2)

1.1.2.4. Оптимальное управление

Оптимальное управление значит наилучшее в каком-либо смысле.

Пусть - наилучшее значения выхода, тогда критерий оптимальности можно сформулировать в следующем общем виде:

F(u) = F { - S ai fi(x,u)}(1.3)

Функция Fможет быть произвольной. Её иметь вид (квадрат, модуль и т.д.) выбирается с учетом целей дальнейшего применения.

Требований бывает много и часто их приходится свёртывать в один комплексный критерий. При этом разным требованиям назначают разные приоритеты.

Пусть . Каждыйявляется каким-либо критерием. В этом случае критерий оптимальности можно представить в следующем виде:

(1.4)

где mможет быть минимумом, максимумом и т.п.

1.1.2.5. Стохастическое управление

Часто оказывается, что входные величины, приложенные к системе, имеют стохастический характер. В этом случае нельзя использовать детерминированные алгоритмы, а следует применять стохастические, в которых в качестве характеристик используются величины среднего значения, среднеквадратического отклонения, дисперсии и т.д.

1.1.2.6. Нечеткое управление

Во многих ситуациях нельзя указать четкого однозначного функционального соответствия между величинами, характеризующими состояния входа и выхода объекта. Можно лишь говорить об этом с некоторой степенью достоверности, установленной разными способами, например, опросом экспертов. К примеру, какой-то элемент множества на 0,9.

Величины (входы, выходы, состояния и прочие) принадлежат нечетким размытым множествам, и законы управления строятся тоже на построении нечетких соответствий между этими нечеткими множествами.

1.1.2.7. Дискретное и непрерывное управление

Управление всех видов может быть либо дискретным, либо непрерывным. Непрерывное обычно используют в аналоговых устройствах (электрические машины). Дискретное или дискретно-непрерывное управление применяется как правило в цифровых устройствах (ЭВМ).

1.2. Объекты, системы и их модели (Лекция 2)

1.2.1. Математические модели систем и объектов управления.

1.2.1.1. Математическая модель

Как отмечалось, необходимо управлять самыми различными объектами: скоростью вращения электродвигателя, температурой в печах, скоростью движения полосы в прокатном стане, толщиной полосы, линией по выпечке хлеба или производству пива и т.д. Понятно, что вербальное описание для этого не годится. Управление сводится к добавлению, уменьшению, перераспределению некоторых ресурсов, изменению величин (в большинстве случаев метрических). Т.е. управление нужно вычислить, определить количественно. Для этого необходимо иметь математические соотношения.

Объект управления необходимо описать математически - разработать его математическую модель, т.е. систему математических отношений связывающих все величины, характеризующие рассматриваемый объект и представляющие интерес для решаемой задачи. Таким образом, математическая модель - это система математических соотношений, связывающих и описывающих поведение величин, полностью характеризующих изучаемый объект в необходимом смысле. Математическая модель объекта используется как при его анализе, так и синтезе системы управления им.

Очевидно, что система управления - совокупность датчиков и задающих устройств, алгоритмов обработки сигналов и определения управляющих воздействий, исполнительных устройств – также должны быть описаны в виде модели.

Таким образом, мы имеем дело всегда с математической моделью объекта и системы. Природа объектов может быть самой разной и их формальное представление - модели также будут отличаться. Для того, чтобы унифицировать методы анализа объектов и синтеза систем, их желательно классифицировать по каким-либо признакам.