- •Понятие управления. Автоматическое и автоматизированное управление. Классификация систем автоматического управления (сау).
- •Функциональные схемы сау: разомкнутые и замкнутые сау. Обратная связь и ее типы.
- •Структурные схемы систем и их эквивалентные преобразования.
- •Формула Мейсена
- •Временные характеристики систем. Переходная характеристика.
- •Частотные характеристики систем.
- •Логарифмические характеристики.
- •Передаточная функция: определение и типы
- •Типовые звенья и их характеристики
- •Основные законы регулирования.
- •Необходимое и достаточное условие устойчивости линейных систем
- •Алгебраический критерий устойчивости (Рауса-Гурвица)
- •Критерий устойчивости Михайлова.
- •Критерий Найквиста.
- •Точность систем автоматического управления в типовых режимах.
- •Понятие переходного процесса. Оценка качества системы по переходной характеристике.
- •Методы построения переходного процесса.
- •Прямые и косвенные методы исследования качества управления.
- •Основные методы повышения точности систем
- •Теория инвариантности и комбинированное управление (далее ку)
- •Корректирующие средства
- •Основные принципы повышения запаса устойчивости систем
- •Система с переменными параметрами (далее спр). Нормальная и сопряженная весовые функции
- •Параметрическая передаточная функция (далее ппф) нестационарной системы
- •Методы анализа нестационарных систем
- •Системы с запаздыванием
- •Нелинейные системы, общие понятия, особенности динамики, типовые нелинейности.
- •Метод малых отклонений. Первый метод Ляпунова. Типы особых точек
- •Метод интегрированной аппроксимации (на примере системы с реле)
- •Второй метод Ляпунова
- •Частотный критерий устойчивости в. М. Попова.
- •Методы малого параметра (аналитические методы)
- •Метод гармонического баланса.
- •Преобразование случайных сигналов линейными системами.
- •Преобразование случайных сигналов нелинейными системами.
- •Статистически оптимальные параметры линейных систем.
- •Статистически оптимальные системы. Уравнение Винера-Хопфа (на примере не реализуемой системы).
- •Решение уравнения Винера-Хопфа (для физически реализуемой системы.) Решение уравнения Винера-Хопфа для физически реализуемой системы.
- •Преобразование случайных сигналов безынерционными нелинейными системами.
- •Метод статистической линеаризации.
- •Понятие об оптимальных системах. Примеры постановки задач оптимального управления.
- •Синтез управляющего устройства оптимальной по быстродействию системы методом фазовой плоскости.
- •Вариационное исчисление и основные задачи вариационного исчисления. Перечислите основные задачи вариационного исчисления?
- •Основная задача минимизации. Случай закрепленных конечных точек.
- •Случай подвижных конечных точек. Задача перехвата.
- •Вариационное исчисление в задачах оптимального управления. Управление по минимуму интегральной оценки.
- •Учет физических ограничений и множители Лагранжа (на примере)
- •Обобщенная задача оптимального управления.
- •Принцип максимума Понтрягина.
- •Метод динамического программирования Беллмана.
-
Методы малого параметра (аналитические методы)
Методы малого параметра дают возможность приближенно исследовать устойчивость нелинейных систем, определять амплитуды и частоты автоколебаний в системах, а также устойчивость этих автоколебаний (предельных циклов). Наиболее ранними являются методы Пуанкарэ, Ляпунова. Рэйли и Ван-дер-Поля. Л.И. Мандельштамом, Н.Д. Папалекси и А.А. Андроновым был строго обоснован и метод Ван-дер-Поля, развит метод Пуанкарэ. Б.В. Булгаковым эти методы были распространены на системы высокого порядка. Н.М. Крылов и Н.Н. Боголюбов Разработали принцип так называемого гармонического баланса. Широкое пременим метод Л.С. Гольдфарба, базирующийся на использовании принципа гармонического баланса, хотя он уже относится к графоаналитическим методам.
В первой фазе развития методов малого параметра рассматривались нелинейные системы второго порядка. Например, уравнение лампового генератора может быть приведено к виду (для относительного времени):
Здесь φ – нелинейная функция x и , μ – некоторое постоянное число, считающееся малый по величине. Это и есть малый параметр. Если μ=0, то уравнение (1) вырождается в простое линейное уравнение
Имеющее очевидное значение , где амплитуда А зависит от начальных условий, а частота ω=1. Между тем при μ≠0, как следует, например, из эксперимента, получается автоколебание вида
, где А – определенная амплитуда, независимая от начальных условий, а частота ω близка к единице, но несколько от неё отличается.Автоколебание, как следует из формулы (4), примерно синусоидально, если μ не велико.Уравнение (1) при μ=0 имеет известное решение х0 (3). При малом μ, не равном нулю, естественно представить это решение в форме, близкой к х0,а именно , где х1, х2 и т.д. – некоторые функции времени. Если эти функции найдены, то ограничившись некоторым числом членов рядя (5), получаем приближенное решение, обращающееся в частном случае μ=0 в функцию х0(t) – решением уравнения линейной консервативной системы (2). Методы малого параметра имеют принципиальное ограничение – они и качественно и количественно предают хорошо черты явления лишь в том случае, когда система в известном смысле мало отличается от консервативной, имеющей решение, соответствующее μ=0. Если система сильно отличается от исходной, то методы малого параметра уже не описывают достаточно точно происходящие явления и могут даже дать качественно неверный результат.
-
Метод гармонического баланса.
Метод исследования устойчивости систем содержащих 1 нелинейное усилит звено с коэффициентом усиления К1’(A) и любую линейную часть с комплексным коэффициентом передачи W0(jw). Пусть систем находится на границе устойчивости и в ней возникают незатухающие колебания частоты w x – вход нелинейного звена,- пусть колеблется с амплитудой А. Разомкнем систему между точками М и N и подадим на вход синус колебание х той же амплитуды и частоты. Тогда выходное колебание Х1 будет = по амплитуде и обратно по фазе входному (т.к. система на границе устойчивости) => условие возникновения автоколебаний принимает вид: W(jw)=W0(jw)K1’(A)=-1 или преобразив – W0(jw)=1/ K1’(A) приравнивая, мнимую и действительную части 0 получаем 2 уравнения с неизвестной частотой и амплитудой автоколебаний. Решаем их, если в результате получим положение действительного значения, то автоколебаний возможны. Можно решать графически. Строя W0(jw) и -1/ K1’(A) точки пересечения определяют частоту и амплитуду автоколебаний. Если не пересекает, то нет автоколебаний, если касаются, то система находится на границе устойчивости. Уменьшая величину W0(jw) можно избежать пересечения, и сделать систему устойчивой. Пересечение кривых указ лишь на возможность существование в системе автоколебаний, предельный цикл реализуем в системе лишь, когда он устойчив.