- •1. Общие сведения.
- •1.1. Основные понятия и определения.
- •1.2. Переменные в управлениях осу
- •1.3. Управление объектом
- •1.4. Классификация оптимальных систем управления.
- •2. Математическое описание
- •2.1. Уравнения в переменных состояния.
- •2.2. Представление нормальной системы уравнений в матричной форме.
- •2.3. Характеристическое уравнение в матричной форме.
- •2.4. Матричная передаточная функция.
- •2.5. Решение неоднородного матричного уравнения.
- •2.6. Метод фазовой плоскости
- •2.6.1. Особенности нелинейных систем
- •2.6.2. Изображение процессов на фазовой плоскости.
- •2.7. Фазовые портреты линейной системы
- •2.8. Фазовые портреты нелинейной системы.
- •2.9. Пример определения особых точек фазового портрета нелинейной системы.
- •2.10. Управление в фазовом пространстве.
- •Свободное движение.
- •Состояние равновесия.
- •Фазовый портрет при положительном управлении.
- •Фазовый портрет при отрицательном управлении.
- •Изменение движения изображающей точки.
- •3. Оптимальные системы.
- •3.1. Статическая оптимизация
- •Безусловная оптимизация
- •Условная оптимизация.
- •3.2. Динамическая оптимизация.
- •3.3. Функционал и его вариация.
- •3.4. Уравнение Эйлера.
- •3.5. Задачи вариационного исчисления
- •3.6. Принцип максимума.
- •3.7. Оптимальное по быстродействию управление на принципе максимума.
- •4. Адаптивные системы
- •4.1. Основные принципы
- •4.2. Постановка задачи.
- •3.2. Способы поиска экстремума.
- •4.3. Способы поиска экстремума.
3.2. Способы поиска экстремума.
Рассматриваем движение в фазовом пространстве. Если выходная величина экстремальная и не изменяется, производная = 0. Если изменяется, то 0.
Система непрерывно изменяет выходную величину. Когда экстремум смещается, система начинает поиск экстремума по изменению выходной величины.
В самонастраивающейся системе кроме основных рабочих движений, осуществляются пробные движения, назначение которых выбрать дальнейшее направление основного рабочего движения.
4.3. Способы поиска экстремума.
Метод сканирования. Заключается в последовательном переборе всех возможных состояний системы. Он позволяет определить экстремум за один цикл поиска, однако для поиска экстремума многомерных систем применяется в редких случаях: когда система имеет небольшое число возможных состояний. В основном метод сканирования применяется при настройке одномерных многоэкстремальных систем для поиска глобального экстремума.
Метод Гауса-Зейделя. Суть метода сводится к поиску экстремума последовательно по всем координатам так, что на каждом этапе экстремум отыскивается только по одной координате. Т.е. отыскивается .
Пусть дана функция , которая есть поверхность в трехмерном пространстве, рис. 4.4. Предполагается,
Рис. 4.4. Движение к экстремуму
методом Гаусса-Зайделя.
что функция имеет глобальный экстремум – максимум – с вершиной в точке О. Система находится в состоянии, отвечающем точке А.
Шаг 1. Изменяем переменную x1 при постоянной переменной x2 . Берем частную производную , приравниваем ее нулю и находим локальный максимум . Допустим, это точка В. Закрепляем в точке В координату x1 и находим , в точке С. Оставляя постоянной координату x2 , вычисляем и попадаем в точку D. Наконец, беря производную , полагая ее равной нулю, попадаем в точку О глобального экстремума функции
Метод Гаусса-Зайделя применяется при большом числе переменных, широкой области их изменения, наличия нескольких экстремумов.
Метод градиента. Определяются все компоненты градиента у:
, .
Затем осуществляется перемещение по оси x1 на величину x1 , пропорциональную и по оси x2 на величину x2 , пропорциональную . По окончании снова измеряют величины и и делают следующий шаг по осям x1 и x2 . Перемещение заканчивается, когда и .
Методом градиента экстремум достигается с большой точностью и достаточно быстро.
Помимо перечисленных, используются другие методы поиска экстремума.