Введение
Разработка адаптивных систем автоматического управления привлекала исследователей задолго до создания предпосылок для их широкого внедрения. Различные структуры и алгоритмы СНС предлагались в общих чертах без конкретизации принципов действия отдельных блоков. При классификации СНС в разной литературе приоритет отдавался разным критериям, что привело к их существенному несовпадению. Современный уровень техники позволяет реализовать сколь угодно сложные алгоритмы управления почти без удорожания системы в целом за счет применения цифровых регуляторов на основе микропроцессоров. Это требует разработки последовательной классификации различных видов СНС, наполненной конкретными схемами их реализации с наиболее полной детализацией основных блоков и разъяснением их принципов действия. Для различных вариаций применений необходим анализ их относительных преимуществ и недостатков.
Существуют общие свойства, характеризующие процесс адаптации:
· выходные параметры объекта регулирования и характеристики возмущающих факторов находятся под постоянным контролем и управлением с помощью устройств, дополнительно включаемых в состав управляющей системы;
· наблюдаемое поведение объекта описывается некоторым показателем качества, оценивающим в количественной форме характер протекания процесса управления;
· отклонение показателя качества за пределы допуска влечет за собой автоматическую настройку параметров регулятора или замену алгоритма управления, результатом которых является достижение желаемого показателя качества или реализации поставленной цели.
1 Адаптивные системы.
Адаптивные системы возникают в связи с усложнением решаемых задач, отсутствием практической возможности подробного изучения процессов в управляемых объектах. Примерами таких объектов могут быть: многокомпонентные технологические процессы химической продукции; высокоскоростные летательные аппараты (ракеты). Это те объекты, где априорные данные о характеристиках или уравнениях, описывающих все реакции, получить невозможно, слишком широкий разброс параметров. Неадаптивные методы управления предусматривают наличие достаточного объёма априорных сведений о внутренних и внешних условиях работы на предварительной стадии. Чем полнее априорная информация о характеристиках, тем выше качество неадаптивного управления. Эффект приспосабливаемости к изменениям условий внешней среды в адаптивных системах достигается за счёт того, что часть функций по получению, обработке и анализу недостающей информации об управляющем процессе осуществляется не на предварительной стадии, а самой системой в процессе работы. Это способствует более полному использованию рабочей информации. Развитие вычислительной техники открывает новые возможности в области реализации адаптивных систем автоматического управления (САУ), например, в случае настройки САУ в процессе эксплуатации в реальном масштабе времени при изменении динамических характеристик объектов управления.
С целью преодоления недостатков работы САУ в алгоритм настройки САУ (и в его структуру) в дополнение к эталонной модели вводится вторая эталонная модель, называемая подстраиваемой моделью (ПМ) .С помощью ПМ осуществляется параметрическая идентификация САУ, при которой ПМ подстраивается к настраиваемой САУ. После чего выполняется настройка ПМ к заданным требованиям качества работы САУ с использованием эталонной модели (ЭМ) специального вида (параметрическое множество ЭМ).[1]
Обычно адаптивная система содержит в качестве «ядра» схему, реализующую один из фундаментальных принципов управления, а контур адаптации пристраивают к ней как вторичный, осуществляющий коррекцию параметров. [2]
2 Постановка задачи проектирования адаптивного управления.
1. Проектирование САУ ведется в предположении, что параметры ее элементов не изменяются, а внешние возмущения имеют определенный вид и величину. Однако, в условиях широкого диапазона изменения параметров в результате эксплуатации и внешних возмущающих воздействий нельзя добиться требуемого качества управления, не придав новых свойств САУ, учитывающих изменяющиеся параметры.
Наилучшим решением данного вопроса является придание САУ свойств адаптивности (приспосабливаемости) с тем, чтобы она могла изменять свои характеристики в зависимости от изменения внешних условий, параметров управляющего устройства или объекта управления.
Все САУ можно разделить на две группы:
- САУ с заранее (априорно) заложенными характеристиками, не обладающие способностью контролируемого изменения свойств в процессе реальных условий работы,
- САУ адаптивные (приспосабливающиеся), которые обладают свойством контролируемого изменения характеристик, приспособления к изменению внутренних и внешних условий работы.
2. Особенностями адаптивных систем является выполнение ими трех функций:
- получение и анализ текущей информации об управляемом процессе (идентификация);
- решение задачи синтеза по заданному показателю качества;
- реализация процесса контролируемого изменения свойств системы управления.
Для выполнения этих функций в основной контур управления вводится вычислительное устройство (ВУ), имеющее три взаимодействующих блока: анализатор, синтезатор, исполнительное устройство.
Анализатор - решает задачу получения и анализа текущей информации, характеризующей динамические свойства системы и действующих возмущений.
В зависимости от типа анализатор может получать текущую информацию на основе анализа динамических характеристик всей замкнутой САУ или ее объекта управления, с одновременной оценкой характера управляющих и возмущающих воздействий.
Синтезатор - решает задачу синтеза адаптивных свойств системы в зависимости от проанализированного изменения ее параметров, структуры или алгоритма управления.
Исполнительное устройство - передает выходные воздействия с ВУ на управляющее устройство основного контура управления, вызывая перестройку параметров или вырабатывая пробные управляющие воздействия для получения дополнительной текущей информации о динамических свойствах объекта управления.
3. По диапазону адаптивных свойств САУ можно разделить на три основных класса:
- самонастраивающиеся САУ (СНС), которые обеспечивают контролируемое изменение параметров или управляющих воздействий;
- самоорганизующиеся САУ (СОС), обеспечивающие контролируемое изменение структуры, а также возможное изменение параметров и управляющих воздействий;
- самообучающиеся САУ, в которых обеспечивается контролируемое изменение структуры, параметров и алгоритмов управления с использованием опыта функционирования.
Самонастраивающейся системой называют такую САУ, которая в процессе эксплуатации при изменении характеристик и внешних воздействий или параметров объекта управления самостоятельно без участия человека изменяет параметры САУ, ее структуру, а также настройку для поддержа ния оптимального режима работы управляемого объекта.[3]
Рис.2 Общая схема СНС: А - анализатор, С - синтезатор, ИУ - исполнительное устройство, КСН - контур самонастройки, ОКУ- основной контур управления, УУ - управляющее устройство, ОУ - объект управления, ОС - обратная связь.
2 Самонастраивающиеся системы (СНС).
Самонастраивающиеся системы — это такие системы, которые обладают способностью в той или иной мере приспосабливаться к изменяющимся внешним условиям. Именно благодаря такой способности самонастраивающиеся системы не требуют полной начальной информации о свойствах управляемого процесса. Действия по управлению объектом сочетаются в них с непрерывными или периодическими испытаниями объекта. За счет результатов этих испытаний выполняется недостаток начальной информации. В искусственных или технических системах самонастройки произошло их разделение на четыре группы:
- системы экстремального регулирования (системы автопоиска максимума или минимума управляемой величины);
- системы регулирования с самонастройкой параметров корректирующих устройств;
- самооптимизирующиеся системы автоматического управления;
- обучаемые САУ.[3]
2.1 СНС с эталонной моделью.
Она показывает идеальную желаемую реакцию системы на задающий сигнал g(t). В качестве эталонной модели применяют типовые звенья систем автоматического управления (например, апериодическое звено). Параметры ПИД-регулятора (пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор) настраиваются так, чтобы минимизировать рассогласование между выходом модели и реальной системы.
Задача контура настройки состоит в том, чтобы свести это рассогласование к нулю за определенное время с гарантией устойчивости переходного процесса. Данная проблема далеко не тривиальна – можно показать, что она не решается при линейных соотношениях «ошибка – коэффициенты регулятора». Например, в литературе предложен следующий алгоритм настройки параметров:
где k – настраиваемые коэффициенты ПИД-регулятора; А – постоянный коэффициент, задающий скорость адаптации.
Рис. 8. Блок-схема адаптивной системы с эталонной моделью.
Функция градиента определяет чувствительность ошибки c(t) к вариации коэффициентов регулятора. Абсолютная устойчивость замкнутой системы, которая является существенно нелинейной, обеспечивается подбором параметра А в программе настройки. Таким образом, управляющий компьютер для реализации адаптивного управления по данной схеме должен в реальном времени решать следующие задачи:
· формировать задающий сигнал для управляемой системы;
· рассчитывать идеальную реакцию по эталонной модели;
· вычислять коэффициенты регулятора в соответствии с программой настройки, определять текущую ошибку и выдавать сигнал управления на вход мехатронного модуля.
Помимо рассмотренной блок-схемы с эталонной моделью известны и другие методы автоматической настройки параметров и структуры регуляторов.[4]
4 Структура и типы адаптивных систем управления.
Адаптивная система управления называется поисковой, если в нее для изучения объекта подаются специальные (поисковые) сигналы, и беспоисковой, если в систему никаких поисковых сигналов для изучения объекта не подается.
Беспоисковые адаптивные системы управления по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на адаптивные системы управления (или самонастраивающиеся системы (СНС)) с эталонной моделью и адаптивные системы управления с идентификатором. Адаптивные системы управления с эталонной моделью содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым
Рис. 10. СНС с эталонной моделью Рис. 11. СНС с моделью-идентификатором
качеством и называемую эталонной моделью (рис. 10). Адаптивная система управления с эталонной моделью (ЭМ), кроме основного контура, содержащего регулятор (Р) и объект (О), включает контур с ЭМ и преобразовательное-исполнительное устройство (ПИУ). Эталонная модель вырабатывает желаемый (эталонный) выходной сигнал.
Преобразовательное-исполнительное устройство (его также называют механизмом адаптации) обрабатывает разностный сигнал (разность между фактическим и эталонным сигналами) и производит подстройку параметров регулятора. Выбор эталонной модели является частью процесса синтеза адаптивной системы управления.
Адаптивные системы управления с идентификатором в контуре адаптации содержат идентификатор, который служит для идентификации (определения) неизвестных параметров объекта на основе изучения входного и выходного сигналов объекта. Полученная идентификатором информация затем используется для определения нужных значений параметров регулятора и их подстройки.
Возможны два способа адаптивного управления с идентификатором: прямой и непрямой. При непрямом адаптивном управлении сначала получается оценка параметров объекта, а затем на основе полученных оценок определяются требуемые значения параметров регулятора и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении исключается этап идентификации параметров объекта. В этом случае, учитывая, что между параметрами регулятора и объекта имеется связь, определяемая выбранным законом управления, производится непосредственная оценка и прямая подстройка параметров регулятора. [5]
Заключение.
В результате анализа наиболее существенных признаков адаптивных систем предложена следующая классификация самонастраивающихся систем. Системы с адаптацией по помехе (или иным сигналам, косвенно или прямо описывающим изменение параметров объекта или условий его действий). С эталонной моделью объекта (не уточняемой). С идентификатором объекта или с уточняемой его моделью. С блоком прогноза выхода объекта. Системы с адаптацией по ошибке управления. Экстремальные системы, переводящие систему в состояние вблизи экстремума. Наибольший практический интерес вследствие наибольшей универсальности и наилучшего эффекта представляют, по-видимому, системы со стабилизацией основного контура и системы с идентификатором или с уточняемой моделью объекта.
Библиографическая ссылка
Калдыбаев Р.С. АДАПТИВНЫЕ (САМОНАСТРАИВАЮЩИЕСЯ) СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ // Международный студенческий научный вестник. – 2020. – № 6. ;URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=20320 (дата обращения: 24.04.2024).