- •2. Некоторые методы анализа систем 10
- •1.1.1.2. Определение управления
- •1.1.1.3. Общие принципы системной организации
- •1.1.2. Общие принципы управления
- •1.1.2.5. Стохастическое управление
- •1.1.2.6. Нечеткое управление
- •1.1.2.7. Дискретное и непрерывное управление
- •1.2. Объекты, системы и их модели (Лекция 2)
- •1.2.1. Математические модели систем и объектов управления.
- •1.2.1.1. Математическая модель
- •1.2.1.2. Способы классификации моделей (объектов)
- •1.2.1.3. Некоторые виды математических моделей
- •1.2.2. Сложные системы
- •1.2.2.1. Примеры и свойства сложных систем
- •Кортежное описание сложных систем
- •1.2.2.3. Структура систем и объектов управления
- •1.2.2.4. Иерархия в системах управления.
- •1.2.2.5. Иерархия целей в системах управления.
- •1.2.2.6. Компромиссы и комплексные критерии
- •2. Некоторые методы анализа систем
- •2.1. Построение и упрощение моделей объекта (Лекция 3)
- •2.1.1. Упрощение моделей объекта
- •2.1.1.1. Замена нестационарной модели набором стационарных
- •2.1.1.2. Линеаризация модели
- •2.1.2. Пример построения модели объекта
- •2.1.2.1. Характеристика объекта
- •2.1.2.2. Разработка математической модели
- •Линеаризация
- •2.1.2.4. Линейная модель объекта
- •2.2. Временные характеристики систем управления (Лекция 4)
- •2.2.1. Линейные нестационарные системы
- •2.2.1.1. Общий вид описания системы
- •2.2.1.2. Решение однородного уравнения
- •2.2.1.3. Решение неоднородного уравнения
- •2.2.1.4. Фундаментальная матрица системы и её свойства
- •2.2.1.5. Весовая и переходная матрицы системы
- •2.2.2. Линейные стационарные системы
- •2.2.2.1. Фундаментальная матрица стационарной линейной системы
- •2.2.2.2. Весовая и переходная матрицы стационарной системы
- •2.3. Передаточная функция (Лекция 5)
- •2.3.1. Некоторые операторы
- •2.3.1.1. Дифференциальный оператор
- •2.3.1.2. Оператор Лапласа
- •2.3.2. Передаточная функция и резольвента
- •2.3.2.1. Фундаментальная матрица (резольвента)
- •2.3.2.2. Матричная передаточная функция
- •2.3.2.3.Простейший пример определения резольвенты (Пример п2.2)
- •2.3.2.4. Метод Фаддеевой (Сурье )определения резольвенты
- •2.3.2.5. Пример применения метода Фаддеевой (Пример 2.3)
- •2.4. Частотные характеристики (функции) систем (Лекция 6)
- •2.4.1. Частотная переходная функция
- •2.4.1.1. Напоминание о представлении комплексных чисел
- •2.4.1.2. Частотная передаточная функция
- •2.4.1.3. Смысл компонент матричной частотной функции (Пример2.4)
- •2.4.1.4. Виды используемых частотных характеристик
- •2.4.1.5. Пример вычисления характеристик (Пример2.5)
- •2.4.2. Логарифмические частотные характеристики
- •2.4.2.1. Смысл логарифмических частотных характеристик
- •2.4.2.2. Определение логарифмических частотных характеристик
- •2.4.2.3. Асимптотические логарифмические частотные характеристики
- •2.4.2.4. Иллюстрация построения асимптотических характеристик (Пример 2.6)
- •2.5. Структурные схемы систем (Лекция 7)
- •2.5.1. Схемы соединения звеньев
- •2.5.1.1. Представление звеньев и связей в виде структурных схем
- •2.5.1.2. Последовательное соединение звеньев
- •2.5.1.3. Параллельное соединение
- •2.5.1.4. Соединение с обратной связью
- •2.5.1.5. Пример определения матрицы возвратной разности (Пример 2.7)
- •2.5.2. Структурные преобразования линейных систем
- •2.5.2.1. Назначение и содержание структурных преобразований
- •2.5.2.2. Правила структурных преобразований линейных систем
- •2.5.2.3. Дополнительные правила для стационарных линейных систем
- •2.5.2.4. Иллюстративный пример (Пример2.8)
- •2.6. Анализ устойчивости систем управления (Лекция 8)
- •2.6.1. Определение устойчивости систем
- •2.6.1.1. Номинальное состояние и понятие устойчивости
- •2.6.1.2. Определения устойчивости решений
- •2.6.1.3. Устойчивость линейных дифференциальных систем
- •2.6.1.4. Пример смесительного бака (Пример2. 9)
- •2.6.2. Устойчивость линейных стационарных систем
- •2.6.2.1. Представление реакции системы с различными собственными числами
- •2.6.2.2. Представление реакции системы с кратными собственными числами
- •2.7.1.2. Необходимые условия
- •2.7.1.3. Достаточные условия
- •2.7.1.4. Пример применения алгоритма Раусса (Пример 2.11)
- •2.7.2. Частотные критерии
- •2.7.2.1. Нестрогое обоснование частотных критериев
- •2.7.2.2. Критерий Михайлова
- •2.7.2.3. Критерий Найквиста
- •3. Методы анализа и синтеза управления.
- •3.1. Методы анализа управления (Лекция 10)
- •3.1.1. Управляемость, наблюдаемость.
- •3.1.1.1. Управляемость: определение (Пример 3.1)
- •3.1.1.2. Наблюдаемость: определение (Пример 3.2)
- •3.1.2. Корневой годограф
- •3.1.2.1. Определение корневого годографа
- •3.1.2.2. Свойства корневого годографа
- •3.1.2.3. Пример построения корневого годографа (Пример 3.3)
- •3.2. Управление и стабилизация (Лекция 11)
- •3.2.1. Цель управления, идеальное управление
- •3.2.1.1. Общая схема разомкнутого и замкнутого управления
- •3.2.1.2. Идеальное управление
- •3.2.1.3. Пример определения идеального управления (Пример 3.4)
- •3.2.1.4. Невозможность реализации идеального управления
- •3.2.1.5. Иллюстрация недостатков идеального управления (Пример 3.5)
- •3.3. Стабилизация с помощью обратной связи (Лекция 12)
- •3.3.1. Введение обратной связи
- •3.3.1.1. Определение обратной связи в скалярном случае
- •3.3.1.2. Иллюстрация определения стабилизирующей обратной связи (Пример 3.6)
- •3.3.2. Общий алгоритм стабилизации
- •3.3.2.1. Общий вид обратной связи
- •3.3.2.2. Замкнутое представление объекта и обратной связи
- •3.3.2.3. Алгоритм выбора стабилизирующей обратной связи в общем случае
- •3.3.3. Некоторые другие законы управления
- •3.3.3.1. Программное управление в комбинации с обратной связью по выходу
- •3.3.3.2. Управление по возмущению
- •3.3.3.3. Управление с обратной связью по ошибке
- •3.4. Удовлетворение некоторых требований к качеству управления (Лекция 13)
- •3.4.1. Некоторые характеристики качества управления
- •3.4.1.1. Переходный процесс детерминированной системы и его некоторые характеристики
- •3.4.1.2. Некоторые требования к переходному процессу и установившейся ошибке
- •3.4.2. Методика удовлетворения требований к качеству
- •3.4.2.1. Теорема о реакции на полиномиальное воздействие
- •3.4.2.2. Обеспечение требования ограниченности установившейся ошибки
- •3.4.2.3. Обеспечение ограниченности амплитуды ошибки при периодическом воздействии
- •3.4.2.4. Обеспечение ограниченности амплитуды ошибки при периодической помехе
- •4. Цифровые системы управления.
- •4.1. Модели, формула полной реакции, устойчивость. (Лекция 14)
- •4.1.1. Модели
- •4.1.1.1. Кусочно-постоянный процесс
- •4.1.1.2. Описание дискретных систем
- •4.1.1.3. Пример дискретной системы (Пример 4.1)
- •4.1.1.1. Дискретизация непрерывной модели
- •4.1.2. Решение разностных уравнений
- •4.1.2.1. Переходная матрица
- •4.1.2.2. Матричная импульсная переходная функция
- •4.1.2.3. Устойчивость
- •4.2. Синтез оптимального линейного дискретного регулятора (Лекция 15)
- •4.2.1. Методика синтеза оптимального управления
- •4.2.1.1. Многошаговое управление
- •4.2.1.2. Критерий оптимальности
- •4.2.1.3. Принцип оптимальности Беллмана
- •4.2.2. Синтез одношагового оптимального управления
- •4.2.2.1. Формирование критерия для одношаговой задачи
- •4.2.2.2. Определение вектора оптимального управления
- •4.2.2.3. Принцип перехода к многошаговой задаче
- •5. Стохастические системы
- •5.1. Стохастические процессы (Лекция 16)
- •5.1.1. Определение и естественные характеристики случайного процесса
- •5.1.1.1. Определение случайного процесса
- •5.1.1.2. Характеристики случайного процесса
- •5.1.2. Спектральное представление случайного процесса
- •5.1.2.1. Спектр функции
- •5.1.2.2. Спектральная плотность
- •5.1.2.3. Физический смысл гармонического анализа случайного процесса
- •5.1.2.4. Взаимосвязь функций времени и их спектрального представления
- •5.1.2.5. Матрица спектральных плотностей энергии
- •5.1.2.6. Пример определения функции спектральной плотности по ковариационной функции (Пример 5.1)
- •5.2. Задачи слежения (Лекция 17)
- •5.2.1. Характеристики качества следящих систем.
- •5.2.1.1. Описание разомкнутой следящей системы
- •5.2.1.2. Описание замкнутой следящей системы.
- •5.2.1.2. Интегральные характеристики качества регулирования
- •5.2.1.3. Среднее значение и дисперсия характеристик качества регулирования
- •5.2.1.4. Передаточные функции замкнутой системы
- •5.2.2. Примеры анализа стохастических систем
- •5.2.2.1. Реакция линейной системы стохастические внешние воздействия
- •5.2.2.2. Реакция линейных дифференциальных систем на белый шум
- •5.2.2.3. Пример дифференциальной системы, возбуждаемой белым шумом(Пример 5.2)
- •5.2.2.4. Моделирование стохастических процессов.
- •5.2.2.5. Моделирование стационарного процесса уравнением 1-го порядка (Пример 5.3)
- •5.2.3. Некоторые принципы проектирования следящих систем.
- •5.2.3.1. Устойчивость
- •5.2.3.2. Требования к следящей системе
- •5.2.3.3. Соглашение о входных воздействиях
- •5.2.4. Использование полос пропускания при проектировании
- •5.2.4.1. Скалярный случай
- •5.2.4.2. Принцип проектирования
- •5.2.4.3. Полоса частот системы
- •5.2.4.4. Полоса частот эталонного процесса
- •5.2.4.5. Реализация принципа проектирования( минимизация ошибки)
- •5.2.4.6. Реализация принципа проектирования ( минимизация входной переменной)
- •5.2.4.7. Оценка длительности переходных процессов
- •6. Адаптивные системы
- •6.1. Адаптивные системы и идентификация (Лекция 17)
- •6.1.1. Основные схемы адаптивных систем
- •6.1.1.1. Предназначение адаптации
- •6.1.1.2. Схема адаптации по разомкнутому контуру
- •6.1.1.3. Схема с самонастраивающимся регулятором
- •6.1.1.4. Схема с настройкой регулятора по эталонной модели
- •6.1.1.5. Общая схема адаптивной системы
- •6.1.2. Идентификация моделей
- •6.1.2.1. Идентификация структурная и параметрическая
- •6.1.2.2. Содержание метода наименьших квадратов
- •6.1.2.3. Рекуррентный алгоритм метода наименьших квадратов
1.2.2.6. Компромиссы и комплексные критерии
Определение целей для системы наиболее важная и сложная задача при разработке систем. В большинстве случаев имеют место усложняющие вопрос обстоятельства. Главные из них следующие:
1) целей бывает много и они противоречивы,
2) цели не всегда могут быть точно определены,
3) ресурсы управления всегда ограничены и недостаточны для полного удовлетворения всех целей.
Отсюда следует, что цели могут удовлетворяться не полностью, в различной степени на условиях компромисса между ними. Особые сложности представляет ситуация нечеткого определения целей, когда нельзя формально записать, что хорошо, а что плохо. Часто в подобных ситуациях прибегают к экспертным оценкам, с помощью которых организуется альтернативный критерий.
В простейших случаях, когда несколько целей могут быть выражены количественно, их можно собрать в один комплексный критерий. Например, ,l=1,2,...,L - частные цели, значения которых нужно максимизировать, тогда критерий можно представить в виде
F(y) = å al jl(y), l = 1,2,...,L (1.18)
где al - весовые коэффициенты, устанавливающие приоритеты отдельных целей.
Наличие (1.18) упрощает построение процедуры принятия решения. Если же множество альтернатив нельзя упорядочить в виде (1.18), возникает сложная проблема принятия решения, т.е. выбора из множества альтернатив поведения системы одного. Это специальная проблема.
2. Некоторые методы анализа систем
2.1. Построение и упрощение моделей объекта (Лекция 3)
2.1.1. Упрощение моделей объекта
2.1.1.1. Замена нестационарной модели набором стационарных
Возможные методы анализа объекта и, особенно, синтеза управления зависят от сложности его модели. Поэтому желательно модель привести к наиболее простому виду. Поэтому исходную модель, полученную из физических законов и отражающую реальные процессы в объекте во время его жизнедеятельности, целесообразно упростить, если это не противоречит целям решения.
Мы отмечали, что наиболее общей непрерывной моделью является (1.5.) Наметим возможный путь перехода от нее к самой простой из перечисленных нами непрерывных детерминированных моделей (1.11). Мы можем следовать той же последовательности, которая была намечена выше.
Допустим, что нам известны временные рамки, в которых эволюционирует объект. Пусть t0- начальный, а t - конечный момент времени интервала, представляющего интерес. Из анализа поведения во времени параметров модели (1.5) следует определить такие необязательно одинаковые полуинтервалы, открытые, например, справа
dti = ti - ti-1 i=1,2,..., ti-1 £ t < ti,
Можно допустить, что внутри этих интервалов с достаточной для решаемой задачи точностью параметры объекта изменяются несущественно и этими изменениями можно пренебречь, вследствие чего можно принять параметры объекта постоянными, равными их значениям при ti-1. Тогда можно вычислить значения функций f = (f1, f2, ..., fс) при ti, i = 0,1,2,....,ι-1 и записать вместо одной нестационарной модели (1.5) последовательность стационарных моделей вида
, ,i= 0, 1, 2, ....,с-1. (2.1)
Модель будет использоваться для всех значений tÎ[ti, ti+1).