
- •12. Дискретные системы.
- •13. Импульсный элемент.
- •Теоремы z-преобразований.
- •Особенности дискретного преобразования Лапласа.
- •18. Устойчивость импульсных систем
- •Если хотя бы один корень zk располагается на окружности единичного радиуса, то система находится на границе устойчивости. При система неустойчива.
- •Критерий Гурвица.
- •Критерий Михайлова.
- •Критерий Найквиста.
- •20. Оценка качества импульсных систем
- •Параллельное программирование.
- •Метод последовательного программирования.
- •22.Уравнение переходных состояний для дискретно-непрерывных систем.
- •24. Цифровой регулятор, оптимальный по быстродействию
- •25. Метод переменного коэффициента усиления. Переменная е
- •26. Метод переменного коэффициента усиления. Переменная м
- •28. Нелинейные системы.
- •Типовые нелинейности
- •29. Типовая структурная схема нелинейных систем.
- •30. 31. Метод фазовых траекторий.
- •30. Метод фазовых траекторий для линейных систем.
- •33. Применение метода гармонической линеаризации для определения режима автоколебаний.
- •Критерий Гурвица для определения режима автоколебания.
- •Критерий Михайлова для определения режима автоколебания.
- •Критерий Найквиста.
- •35. Оценка абсолютной устойчивости нелинейных систем по Попову.
- •36. Понятие случайного процесса. Среднее значение сигнала, дисперсия .
- •37. Понятие случайного процесса.Корреляционная функция, спек тральная плотность.
- •Корреляционная функция
- •Спектральная плотность
- •38. Понятие случайного процесса. Взаимная корреляционная функция, спектральная плотность .
- •39. Типовые случайные воздействия
- •Случайное воздействия типа «белый шум»
- •Случайный ступенчатый сигнал
- •Случайный сигнал, имеющий скрытую периодическую составляющую
- •40. Преобразование случайного сигнала линейным звеном. Во временной области.
- •Преобразование сигнала во временной области
- •41. Преобразование случайного сигнала линейным звеном. В частотной области.
- •Преобразование случайного сигнала линейным звеном.
- •Преобразование сигнала во временной области
- •42. Преобразование сигнала в частотной области
- •42. Вычисление и минимизация дисперсии сигнала ошибки замкнутой системы
- •Методы идентификации систем автоматического управления Назначение и определение идентификации объектов
- •48. Адаптивные системы
- •Обобщенная схема адаптивной сау
- •Классификация адаптивных систем
- •49.Поисковые адаптивные сау
- •Метод Гаусса – Зейделя
- •Градиентный метод
- •Метод наискорейшего спуска
- •50. Беспоисковые адаптивные сау
49.Поисковые адаптивные сау
Пусть дана исходная
САУ и пределен критерий оптимальности
как
функция некоторых параметров
,
в качестве параметров могут быть
рассмотрены как координаты объекта
управления, так и задающие и управляющие
воздействия.
Известно, что экстремальное значение критерия достигается при условии:
Однако часто аналитически это уравнения решить либо сложно, либо невозможно, поэтому нп практике применяются итерационные (численные) методы, обеспечивающие:
К итерационным методам относятся:
Метод Гаусса – Зейделя;
Градиентный метод;
Наискорейшего спуска
Метод Гаусса – Зейделя
В основе метода
лежит исследование производной
в точке экстремума
Метод Гаусса-Зейделя предполагает поочередное изменение и определение частных экстремумов при фиксировании всех остальных переменных. Такой цикл повторяется до нахождения экстремума по всем переменным с заданной точностью.
Пример
Пусть критерий оптимальности задан следующей формулой:
Необходимо найти
минимум J при
начальных значениях
Фиксируем переменную
и находим частный экстремум по
Фиксируем переменную
и находим частный экстремум по
И так далее до тех пор, пока
Градиентный метод
Состоит из двух этапов:
Делается пробный шаг по каждому из параметров xi=x0i+x;
Дапее осуществляется рабочий шаг в направлении градиента
Далее повторяется первый этап и так далее, пока градиент:
не станет меьше заданной точности.
Метод наискорейшего спуска
Градиентный метод является модификацией градиентного метода. .Движение (поиск оптимального решения) продолжается до тех пор, пока J не перестанет уменьшаться.
50. Беспоисковые адаптивные сау
В беспоисковых адаптивных САУ обеспечение экстремума может быть осуществлено следующими способами:
Предварительное аналитическое нахождение экстремума
и решение данного уравнения программно или аппаратно.
С использованием настраиваемой модели.
Процессы, протекающие в модели, являются оптимальными. Алгоритм адаптации осуществляет настройку регулятора таким образом, чтобы значение критерия качества было экстремально.
3. Беспоисковые САУ с вычислением производных
где
ЛУ - логическое устройство, определяющее воздействие, обеспечивающее экстремум критерия качества;
ИУ – исполнительное устройство;
ОУ – объект управления;
ДУ – дифференцирующее устройство;
БД – блок деления,
обеспечивающий деление
.
В системе с помощью
ДУ осуществляется вычисление производных
.
На блоке деления получается сигнал
.
Логическое устройство ЛУ определяет
задающее воздействие
,
обеспечивающее оптимальное управление
объектом.