1.1.3. Замкнутые самонастраивающиеся системы регулирования

Самонастраивающиеся системы автоматического регу­лирования предназначены для работы в непрерывно изменяющихся условиях производства (при изменении качества материалов, величины потерь, динамики объек­та и др.), они в состоянии учитывать эти изменения и приспосабливаться к ним. Такие системы автоматически изменяют свои параметры — входные величины, задания, настройки или даже структуру, чтобы во всех условиях удовлетворять определенным требованиям.

В самонастраивающейся системе анализ состояния си­стемы в данный момент времени не позволяет опреде­лить, какие именно изменения параметров необходимы для того, чтобы добиться нужного результата. Поэтому в таких системах производятся автоматический поиск необходимых значений переменных параметров системы. При автоматическом поиске сначала производится проб­ное изменение параметров, затем анализируются резуль­таты этого изменения и определяется направление ра­бочего изменения этих параметров, которое позволит получить требуемые характеристики системы.

Основным типом самонастраивающихся систем явля­ются системы автоматической оптимизации. Эти системы находят такие значения своих переменных параметров, при которых некоторая выходная величина системы (Q, являющаяся функцией одной или нескольких входных величин, достигает максимума или минимума (экстре­мума).

Почти всегда можно найти такую величину Q, дости­жение экстремума которой приводило бы систему к определенным, нужным условиям. Величина Q может характеризовать производительность агрегата, качество или стоимость готовой продукции и другие показатели его работы или качество переходного процесса регули­рования. Таким образом, оптимизируемая величина Q может зависеть от заданных значений

12

ряда регулируе­мых величин, их отклонений в установившихся состоя­ниях или показателей переходных процессов.

В промышленных системах автоматической оптими­зации предусматривается прежде всего измерение необ­ходимых данных и вычисление значения величины Q, а затем автоматический поиск ее экстремального зна­чения.

Системы автоматической оптимизации отличаются от оптималь­ных систем автоматического регулирования тем, что при нарушении оптимального процесса начинается автоматический поиск таких зна­чений параметров системы, при которых система вновь обеспечит оптимальный процесс, т. е. вновь будет оптимальной.

Простейшие системы оптимизации, в которых вели­чина Q является непрерывной функцией конечного чис­ла переменных только с одним экстремумом, называют также экстремальными.

Схема системы автоматической оптимизации с одним переменным параметром приведена на рис. 1.8. Оптимизируемая

Рис. 1.8. Система автомати-

ческой оптимизации

(экстремальная сис-

тема):1 – объект; 2 –

регулятор стабилиза

ции; 3 – автомати-

ческий оптимизатор

величина Q яв­ляется функцией регулируе­мой величины х; назначение системы оптимизации заклю­чается в поддержании Q = =Q(x) = max. Если это тре­бование не выполнено, уст­ройство оптимизации изме­нит заданное значение регу­лируемой величины так, чтобы было достигнуто мак­симальное

значение Q.

На рис. 1.9 приведен пример по-

добной системы регулирования горе-

ния топлива. Замкнутая система

регулирования поддерживает заданное

соотношение расходов топлива и воз-

духа. В зависимости от температуры подаваемого воздуха, его потерь по тракту или, на­оборот, дополнительных присосов фактический коэффициент избыт­ка воздуха, участвующего в горении, изменяется.

Горение может стать неэкономичным, и тогда необходимо изменить заданное со­отношение расходов топлива и воздуха. Показателем экономичности горения может служить температура факела Т, которая дости­гает максимума при оптимальном соотношении расходов (рис. 1.9, б).

13

а) б)

Рис. 1.9. Экстремальная система регулирования горения (пример): а — структурная схема системы; б — температура факела - пример экстре­мальной характеристики:

1 — нагревательное устройство; 2 - измерение расходов топлива и воздуха на горение; 3 — регулятор соотношения расходов топлива и воздуха (регу­лятор стабилизации); 4 – измерение температуры факела; 5 – автоматический оптимизатор (экстремальный регулятор)

В системе предусмотрено измерение температуры факела и специ­альное управляющее устройство — оптимизатор, автоматически из­меняющее задание регулятору соотношения расходов так, чтобы всегда имело место T = Т°(х) — max. При изменении производи­тельности агрегата, потерь тепла и др. ход кривой Т°(х) может из­меняться, однако температура факела, а следовательно, и режим горения всегда будут поддерживаться оптимальными.

Системы автоматической оптимизации классифициру­ют по видам автоматического поиска:

системы, в которых попеременно имеет место то проб­ное изменение переменных параметров и анализ его ре­зультатов, то рабочее движение. Этот вид систем реко­мендуется использовать при нескольких переменных параметрах;

системы, в которых пробное и рабочее изменения пара­- метров производятся одновременно. Анализ результатов пробного изменения производится одновременно с основ­- ным движением и данные его используются для управ­- ления;

14

системы, в которых пробное и рабочее изменения со­вмещены. Результаты изменения анализируются и ис­пользуются для управления дальнейшими изменениями — продолжением принятого направления или его измене­нием (реверсированием).

В одних системах пробное изменение переменных па­раметров производится непрерывно (непрерывный поиск), и тогда при достижении экстремума начинается «рыскание»; если же экстремум смещается, поиск начи­нается немедленно. В других системах пробное измене­ние происходит периодически или эпизодически, при достижении экстремума пробные изменения прекраща­ются.

По методу поиска следует различать:

слепой поиск, когда последовательно просматриваются все точ­ки области возможных (и допустимых) состояний системы и отби­раются те из них, где Q(х) оптимальна. Подобный метод пригоден лишь для сравнительно простых случаев;

поиск с анализом промежуточных результатов, когда процесс поиска разделен на ряд циклов и результаты каждого предыдуще­го цикла анализируются перед началом следующего;

поиск при наличии приближенной или точной теории процесса, его математического описания, что позволяет сократить область и время поиска.

Практически поиск может производиться непосредст­венно на объекте: производят «качание» режима объек­та, изменение или вычисление оптимизируемой величины Q и такое автоматическое изменение параметров систе­мы, при котором получают экстремум Q. Поиск может производиться и на модели объекта, работающей в уско­ренном темпе; автоматическое изменение параметров мо­дели позволяет быстро найти условия экстремума вели­чины Q и перенести затем результат на реальный объект.

15