- •Часть I р. И. Сольницев
- •Глава 1 Введение в автоматизацию проектирования систем автоматического управления
- •§ 1.1. Системы автоматического управления (сау) как объекты проектирования
- •§ 1.2. Сапр как новые средства проектирования
- •§ 1.3. Этапы истории развития сапр сау.
- •Автоматизация проектирования систем и средств управления
- •Дерево целей проектирования:
- •История развития сапр.
- •Задача векторной оптимизации.
- •Глава 2 процесс проектирования сау и его автоматизация
- •§ 2.1. Цели, критерии и условия ограничений процесса проектирования
- •§ 2.2. Этапы проектирования и проектные процедуры
- •Математическая модель Системы Проектирования (сп) как «спирали проектирования»
- •Глава 3 структура системы автоматизации проектирования сау
- •§ 3.1. Концепция, принципы и их структурная реализация
- •§ 3.2. Техническое обеспечение.
- •§ 3.3. Математическое обеспечение
- •§ 3.4. Лингвистическое обеспечение
- •§ 3.5. Программное обеспечение
- •§ 3.6. Информационное обеспечение
- •§ 3.7. Методическое и организационное обеспечение
- •Глава 4 автоматизация построения математических моделей сау
- •§ 4.1. Методы построения математических моделей и их применение в сапр
- •§ 4.2. Вывод математических моделей в аналитическом виде на эвм
- •§ 4.3. Упрощение и преобразование математических моделей на эвм
- •Математическое обеспечение сапр.
- •Стационарные линейные детерминированные модели систем с сосредоточенными параметрами.
- •Переход от дифференциальных уравнений n – ого порядка к нормальной форме Коши
- •Математические модели элементов сау.
- •Методы линеаризации уравнений
- •Глава 5 моделирование систем автоматического управления
- •§ 5.1. Методы моделирования и их применение в сапр
- •§ 5.2. Приведение математических моделей сау к виду, удобному для моделирования
- •§ 5.3. Численные методы и алгоритмы моделирования
- •§ 5.4. Контроль и оценка точности моделирования
- •Глава 6 автоматизация анализа сау
- •§ 6.1. Методы анализа сау и их применение в сапр
- •6.2§. Машинные методы анализа
- •§ 6.3. Машинно-аналитический метод анализа
- •§ 6.4. Подсистема сапр сау «Анализ»
- •Глава 7 Автоматизация синтеза сау
- •§ 7.2. Машинные методы синтеза
- •§ 7.3. Подсистема сапр сау «Синтез»
- •Методы нлп
- •Задача нлп
- •Градиентный метод оптимизации
- •Метод градиента
- •Метод случайного поиска
- •Метод Даниленко-Каган
- •Метод Трахтенбергп
- •Экстраполяционный случайный поиск с адаптирующимся шагом
- •Алгоритм с перестройкой вероятностных характеристик поиска
- •Глобальный случайный поиск с независимым выбором плотности распределения пробных шагов
- •Локально – глобальный поиск коллективом автоматов имени Буша – Мостселлера.
- •Методика выбора алгоритмов поисковой оптимизации.
- •Метод ситуационного управления:
§ 7.2. Машинные методы синтеза
Практическая проверка методов, изложенных в § 7.1, а также других традиционных алгоритмов синтеза показывает, что вычислительные трудности не позволяют осуществить сквозной синтез регуляторов САУ по единому функционалу качества с учетом возможностей технической реализации и условий эксплуатации САУ. Поэтому предлагается осуществлять синтез изменяемой части САУ в соответствии с процедурой, приведенной на рис. 7.5.
В таком алгоритме последовательно осуществляется синтез структуры регуляторов САУ U = φ(Y, V, К, t) для линеаризованных ММ (3.15) неизменяемых их частей при упрощенном функционале качества Io=Io(Y, К, V, t) и минимуме ограничений G0= G0(Y, Λ, t)≤NQ и оптимизация параметров САУ машинно-аналитическим методом (см. § 6.3) уже по полной ММ неизменяемой части Y’=F(Y, Λ, X, U, t) с учетом дополнительных критериев и ограничений
учитывающих характеристики процессов S.
Полученные в результате оптимизации искомые параметры регулятора К и V проверяются при моделировании. Алгоритм является итерационным.
В соответствии с представленной на рис. 7.5 схемой синтеза САУ начальным этапом является синтез линейных регуляторов линейных объектов. Стремление получить первое приближение регуляторов САУ в виде, наиболее близком к синтезируемому в смысле критериев (7.8) и (7.9), и охватить как непрерывные, так и дискретные регуляторы САУ приводит к привлечению алгоритмов методов полиномиальных уравнений (7.16) — (7.19) и частотных характеристик.
Однако в ряде случаев эти алгоритмы оказываются практически неприемлемыми для синтеза многомерных САУ. Этого недостатка лишены методы пространства состояний (МПС). Они представляют собой группу машинных методов синтеза САУ на основе формирования исходной ММ в виде (3.15). МПС разработаны в основном для линейных САУ и отличаются от других методов синтеза широкими возможностями по применению ЭВМ для их реализации. В то же время применение МПС для «ручных» расчетов САУ неэффективно.
Создание регулярных методов синтеза на основе представления исходной системы в пространстве состояний еще далеко до завершения, и на сегодняшний день существует лишь ряд способов синтеза линейных управлений линейными объектами.
Алгоритмы синтеза регуляторов ряда САУ на основе МПС для различных вариантов задания начальных условий и возмущений приведены в [2, 13].
В тех случаях, когда для синтеза структуры САУ линейные управления оказываются недостаточными для решения задач, поставленных перед САУ, приходится осуществлять синтез нелинейных регуляторов. В частности, в предыдущих методах не учитывается ограничение исполнительных устройств управления. Управления, построенные с их учетом, основаны на замечательной теореме выдающегося советского математика Л. С. Понтрягина, получившей название принципа максимума.
В соответствии с принципом максимума для динамической системы (7.36) с функционалом общего вида
Так как «строгий» синтез оптимального управления U(f) при условиях и ограничениях, принимаемых в проектировании САУ, не имеет практического приложения, то для машинной ориентации целесообразно воспользоваться квазиоптимальными методами синтеза нелинейных регуляторов. Достаточно эффективной оказывается машинная ориентация предложенного Л. Е. Конаревым метода последовательного синтеза управлений, оптимальных по быстродействию. Этот метод позволяет получать управление в ряде САУ, удовлетворяющее критериям (7.8), (7.9).
Сущность метода последовательного синтеза сводится к следующему: исходную систему уравнений (7.36) представим в скалярном виде
Соотношение (7.46) представляет собой уравнение поверхности переключения системы δ(y1, y2, ..., yт+i) и позволяет строить до статочно полную сетку точек, лежащих на этой поверхности.' Вычислительная процедура по построению управления (7.45) выполняется на ЭВМ. Процедура заключается в получении таблицы точек искомой функции δ(y1, y2,..., ут) с числом входов, на единицу меньшим, чем порядок рассматриваемой системы. Необходимым условием реализации вычислительной процедуры является решение на ЭВМ уравнений движения неизменяемой части системы (7.44).