Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

АДАПТИВНЫЕ (САМОНАСТРАИВАЮЩИЕСЯ) СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

Калдыбаев Р.С. 1
1 ГОУ ВО «Самарский Государственный технический университет»
В статье представлен аналитический обзор адаптивных систем управления. Автор рассматривает развитие адаптивных систем, постановку задачи проектирования адаптивных систем, классификацию и структуру адаптивных систем. Приведены функциональные схемы адаптивных систем и методы настройки регулятора адаптивных систем управления. Описана эталонная модель, процесса работы некоторых видов СНС. Также в статье сообщается о новых структурах СНС. Отдельный раздел занимает описание активных и пассивных СНС. Описывается процесс адаптации и рассказывается о его свойствах как: • выходные параметры объекта; • наблюдаемое поведение объекта; • отклонение показателя качества;
адаптивные системы
технические системы
снс (самонастраивающиеся системы)
подстраиваемой моделью (пм)
сау (системы автоматического управления)
1. “Адаптивные системы автоматического управления”
URL: https://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=654001 (дата обращения: 20.10.2020).
2. Теория автоматического управления: Учеб. для вузов по спец. «Автоматика и телемеханика». В 2-х ч. Ч. I. Теория линейных систем автоматического управления / Н. А. Бабаков, А. А. Воронов, А. А. Воронова и др.; под ред. А. А. Воронова. —2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 1986. С.29.
3. Зайцев Г. Ф. Теория автоматического управления и регулирования. — 2-е изд., перераб. и доп.— К.: Выща шк. Головное изд-во, 1989.С. 387. (дата обращения 20.10.2020)
4. Задорожная Н.М. АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ С ДВУМЯ ЭТАЛОННЫМИ МОДЕЛЯМИ // Современные проблемы науки и образования. – 2015;
URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=20134 (дата обращения: 26.10.2020).
5. “Системы адаптивного управления роботами” URL: https://xreferat.com/70/1227-1-sistemy-adaptivnogo-upravleniya-robotami.html (дата обращения 20.10.2020).

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

СНС с эталонной Рис. 12.3. СНС с идентифика-

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: 27.11.2022).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074