
- •1 Линейные дискретные модели систем управления
- •1.3.2.6 Передаточные функции разомкнутых и замкнутых импульсных
- •2 Нелинейные модели систем управления
- •2.1 Анализ равновесных режимов
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Структура обобщённой нелинейной сау
- •3 Линейные стохастические модели сау
- •4 Оптимальные сау
- •1 Линейные дискретные модели систем управления
- •Основные понятия о дискретных сау
- •1.2 Классификация дискретных сау
- •1.3 Импульсные сау
- •1.3.1 Понятие об импульсных сау
- •1.3.2 Основной математический аппарат теории дискретных сау
- •1.3.2.1 Структурная схема сау с аим
- •1.3.2.2 Понятие о решетчатой функции
- •1.3.2.3 Понятие о разностных уравнениях
- •1.3.2.4 Дискретное преобразование Лапласа (d-преобразование)
- •1.3.2.6 Передаточные функции разомкнутых и замкнутых импульсных сау
- •Построение переходной характеристики импульсной сау
- •Понятие о частотных характеристиках импульсных сау
- •1.3.2.9 Теорема Котельникова-Шеннона
- •1.3.3 Анализ устойчивости импульсных сау с аим
- •1.3.3.1 Общие сведения
- •1.3.3.2 Алгебраический критерий устойчивости (аналог критерия Гурвица)
- •1.3.3.3 Алгебраический критерий Шур-Кона
- •1.3.4 Аналог критерия Михайлова
- •1.3.5 Аналог критерия Найквиста
- •1.5 Линеаризованные цифровые сау
- •1.5.1 Общие сведения
- •1.5.2 Обобщенная структурная схема цифровой сау
- •1.5.3 Передаточные функции элементов цифровой сау
- •1.5.3.1 Передаточная функция ацп
- •1.5.3.2 Передаточная функция цвм
- •1.5.3.3 Передаточная функция цап
- •1.5.3.4 Структурная схема линеаризованной цас
- •1.5.4 Оценка устойчивости и качества линеаризованной цас
- •1.5.5 Синтез цас
- •2 Нелинейные модели систем управления
- •2.1 Анализ равновесных режимов
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Структура обобщённой нелинейной сау
- •2.1.3 Типовые нелинейные характеристики
- •2.2 Методы линеаризации нелинейных моделей
- •2.3 Анализ поведения системы управления на фазовой плоскости ( метод фазовых траекторий )
- •2.3.1 Основные понятия
- •2.3.2 Методы построения фазовых портретов
- •2.3.3 Исследование нелинейных сау на фазовой плоскости
- •2.4 Устойчивость положений равновесия
- •2.4.1 Понятие устойчивости нелинейных систем
- •2.5 Первый и второй методы Ляпунова
- •2.5.1 Первый метод Ляпунова
- •2.5.2 Второй метод Ляпунова
- •2.5.3 Определение функций Ляпунова методом Лурье-Постникова
- •2.6 Частотный метод исследования абсолютной устойчивости
- •2.7 Исследование периодических режимов методом гармонического баланса
- •2.7.1 Сущность метода
- •2.7.2 Определение параметров предельных циклов
- •2.7.3 Устойчивость предельных циклов
- •3 Линейные стохастические модели сау
- •3.1 Модели и характеристики случайных сигналов
- •3.2 Прохождение случайных сигналов через линейные звенья и системы.
- •3.3 Анализ и синтез линейных стохастических систем при стационарных случайных воздействиях.
- •4 Оптимальные сау
- •4.1 Задачи оптимального управления
- •4.2. Критерии оптимальности
- •4.3 Методы теории оптимального управления
- •4.3.1 Общие сведения
- •4.3.2 Классический метод вариационного исчисления
- •4.3.3 Принцип максимума
- •4.3.4 Метод динамического программирования.
- •4.4 Синтез оптимальных сау
- •4.4.1 Классификация оптимальных сау
- •4.6 Робастные сау и адаптивное управление
- •4.6.1 Робастные системы управления
- •4.6.2 Самонастраивающиеся (адаптивные) сау
- •4.6.2.1 Понятие об адаптивных сау
- •4.6.2.2 Виды адаптивных систем управления
- •4.6.2.3 Самонастраивающиеся сау со стабилизацией качества управления
- •4.6.2.4 Самонастраивающиеся сау с оптимизацией качества управления
4.2. Критерии оптимальности
Критерий оптимальности служит числовым показателем качества САУ и задается в виде функционала
J=J(u(t),y(t)).
Функционал является естественным
обобщением понятия « функция ». В ТАУ
широко применяют интегральные
функционалы, характеризующие качество
САУ. В общем случае интегральный
функционал зависит от выходных координат
,
управляющих
и возмущающих
воздействий
Достижения максимального (или минимального) значения этого функционала указывает на оптимальное поведение или состояние САУ.
В качестве критерия оптимальности
J могут быть
применены интегральные оценки
качества процесса регулирования.
Например, при использовании квадратичной
оценки
САУ будет оптимальной, если
.
Этот критерий оптимальности характеризует
суммарную ошибку регулирования и
минимальные отклонения выходной
величины. Для обеспечения минимума
ошибки регулирования стохастических
САУ используют СКО
.
В этом случае критерий оптимальности
позволяет определять параметры САУ и оптимальную передаточную функцию при условии минимума СКО системы.
В тех случаях, когда необходимо обеспечить наилучшую работу САУ в наихудших возможных условиях, используют критерий оптимальности, называемый минимаксным.
Таким образом, задачу оптимального
управления формулируют следующим
образом: при заданных уравнении ОУ,
ограничениях и краевых условиях требуется
найти такие программные управление
или
управление с ОС
и фазовую траекторию
,
при которых критерий принимает минимальное
(или максимальное) значение. Управления
и
и траекторию
называют оптимальными.
4.3 Методы теории оптимального управления
4.3.1 Общие сведения
Задача оптимизации динамики САУ
сводится к математическому определению
экстремума функционала. Для этого
следует дать приращение аргументу
функционала и выяснить, как изменится
его значение. Приращение или вариация
аргумента
изменяющегося произвольно функционала
J[x(t)]
есть разность между двумя близкими
функциями
Понятие вариации
отличается
от понятия дифференциала dx.
Оба понятия связаны с бесконечно малыми
изменениями функции x(t).
Различие состоит в том, что dx
порождается бесконечно малым изменением
dt независимой переменной
t, а
своим возникновением обязан новой
функции
При
этом варьируется лишь функция
при постоянстве
,
т.е.
=0.
Варьирование функции есть переход её
от первоначальной функции
к близкой, мало отличающейся от неё
функции
,
и сравнение их значений при определенных
значениях независимой переменной t.
Нахождение экстремумов функционалов производится методами вариационного исчисления.
4.3.2 Классический метод вариационного исчисления
Для изучения переходных процессов в САУ используют следующий функционал
,
(4.1)
где x=x(t)-
траектория обобщенного движения;
-
скорость движения;
и
-
начальный и конечный моменты времени.
Условие существования экстремума
функционала J определяют
следующим образом. Варьируют подынтегральную
функцию x(t)
и её производную
(t)
и определяют приращение интеграла (4.1)
разложением его в ряд Тейлора. Отбрасывая
малые члены ряда, получают первую
вариацию функционала
. (4.2)
Необходимым условием существования
экстремального значения интеграла J
(4.1) является равенство нулю его первой
вариации
.
Для нахождения экстремума функционала
J при заданных граничных
условиях
=0
и
=0
приравнивают к нулю выражение (4.2)
. (4.3)
Это равенство должно выполняться для
любой вариации, которая удовлетворяет
граничным условиям
и
.
Интегрируя по частям (4.3), находят ,что
равенство нулю возможно лишь при условии
. (4.4)
Уравнение (4.4) называют дифференциальным
уравнением Эйлера. Постоянные
интегрирования этого уравнения определяют
из граничных условий. Решение уравнения
Эйлера является необходимым и достаточным
условием экстремума интеграла (4.1) при
заданных граничных условиях. Для
определения соответствия экстремума
функционала минимуму или максимуму
можно ограничится проверкой знака
второй производной (условие Лежандра):
при
-
минимум; при
-
максимум функционала.
Использование классического метода вариационного исчисления предполагает, что искомые функции оптимальных процессов являются непрерывными и на координаты выхода и управлений не накладываются ограничения. Поскольку на практике различные ограничения накладываются не только на ОУ, но и на САУ, то возможности использования рассмотренного метода ограничены.