ISSN 1819-3161 · EISSN 2712-8687

· Язык: ru

Статья: СИНТЕЗ РОБАСТНОГО РЕГУЛЯТОРА АПЕРИОДИЧЕСКОЙ СТЕПЕНИ УСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ С АФФИННОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ (2024)

Читать

Читать онлайн

Рассматривается характеристический полином системы, в коэффициенты которого линейно входят интервальные параметры объекта управления, образующие параметрический многогранник. Проводится параметрический синтез линейного робастного регулятора, располагающего доминирующий вещественный полюс системы в заданном отрезке отрицательной вещественной полуоси и обеспечивающего в системе апериодический переходный процесс. Процедура синтеза предусматривает использование регулятора пониженного порядка, параметры которого разделяются на зависимые и свободные. Первые гарантируют желаемое положение отрезка доминирующего полюса, а вторые смещают области локализации остальных полюсов за заданную границу. Для определения значений зависимых параметров регулятора на основании сформулированного утверждения у параметрического многогранника объекта определяются прообразы границ отрезка доминирующего полюса. Для выбора свободных параметров регулятора применяется робастное вершинное или реберное D-разбиение в зависимости от вида граничных реберных ветвей областей локализации свободных полюсов системы. Приводится числовой пример параметрического синтеза ПИД-регулятора для обеспечения допустимого времени апериодического переходного процесса грузоподъемной системы при интервальных значениях длины троса и массы груза.

Ключевые фразы: робастное управление, аффинная неопределенность, модальное управление, апериодический переходный процесс

Автор (ы): Гайворонский Сергей Анатольевич

Соавтор (ы): Хожаев Иван Валерьевич, Соболь Александр Васильевич

Журнал: ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК: 681.5.013. Синтез

Для цитирования:

ГАЙВОРОНСКИЙ С. А., ХОЖАЕВ И. В., СОБОЛЬ А. В. СИНТЕЗ РОБАСТНОГО РЕГУЛЯТОРА АПЕРИОДИЧЕСКОЙ СТЕПЕНИ УСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ С АФФИННОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ // ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2024. № 4

Текстовый фрагмент статьи

Известно, что обеспечение заданного качества системы автоматического управления (САУ) возможно на основе желаемого расположения ее полюсов, реализуемого путем модального синтеза регулятора с использованием характеристического полинома системы. Наиболее часто решаемая в таких случаях задача – обеспечение в системе апериодического переходного процесса заданной длительности. Обеспечение в системе апериодических переходных процессов позволяет снизить количество энергии на приведение объекта в желаемое состояние, а также уменьшить износ исполнительного устройства. Далее рассмотрим известные способы решения этой задачи для систем с детерминированной параметрической неопределенностью [1–29]. Логично классифицировать описанные в этих работах подходы к синтезу по типу регулятора и по порядку объекта управления. В частности, применяются: линейные регуляторы с постоянными параметрами [1–10], адаптивные регуляторы [12–14], регуляторы на основе нечеткой логики [15–17], нейросетевые регуляторы [18–20]. В свою очередь, линейные объекты управления заданных порядков или нелинейные объекты с линейной частью заданного порядка рассматриваются в работах [4–10]; ограничения на порядок объекта управления или его линейной части в прочих работах отсутствуют. В работе [11] дан критерий апериодичности систем с интервальными параметрами.

Список литературы

1. Аббясов А.М., Тарарыкин С.В. Синтез робастной системы управления транспортированием длинномерного материала на основе грамианного метода // Вестник ИГЭУ. - 2023. - № 4. - С. 54-62. EDN: MJGWTH
2. Куликов В.Е. Решение обратной задачи модального управления при синтезе регулятора минимальной размерности для режима стабилизации вертикальной скорости полета самолета // Навигация и управление летательными аппаратами. - 2022. - № 38. - С. 39-59.
3. Краснощеченко В.И. Синтез робастного динамического H∞-регулятора низкого порядка с использованием линейных матричных неравенств и проекционных лемм // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2018. - Т. 19, №. 4. - С. 219-231. EDN: LBLLYL
4. Воронин А.И., Тютиков В.В. Методика синтеза регуляторов для независимого формирования статических и динамических показателей нелинейных объектов // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2015. - № 3 (164). - С. 154-164. EDN: TVWWJB
5. Фокин А.Л. Синтез робастных систем управления технологическими процессами с типовыми регуляторами // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). - 2014. - № 27 (53). - С. 101-106. EDN: TIBXIF
6. Французова Г.А., Востриков А.С. Особенности синтеза ПИД-регулятора для нелинейного объекта второго порядка // Автометрия. - 2019. - Т. 55, № 4. - С. 57-64. EDN: UHHBHW
7. Французова Г.А. Синтез робастных систем с ПИ2Д-регулятором для нелинейных объектов с переменными параметрами // Автоматика и программная инженерия. - 2018. - № 2 (24). - С. 9-16. EDN: XQVPHF
8. Цавнин А.В., Ефимов С.В., Замятин С.В. Корневой подход к синтезу параметров ПИД-регулятора, гарантирующий отсутствие перерегулирования в переходной характеристике системы управления // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2019. - Т. 22, № 2. - С. 77-82. EDN: CUWCTD
9. Рыбин И.А., Рубанов В.Г. Синтез робастного регулятора для мобильного робота с интервальными параметрами и временным запаздыванием // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2017. - Т. 21, № 10 (129). - С. 40-52. EDN: ZSKGXH
10. Татаринов А.В., Цирлин А.М. Предельная степень апериодической устойчивости линейных систем и выбор параметров промышленных регуляторов // Моделирование и анализ информационных систем. - 2015. - Т. 19, № 2. - С. 87-96. EDN: OXFXDV
11. Поляк Б.Т., Цыпкин Я.З. Робастная апериодичность // Доклады Академии наук. - 1994. - Т. 335, № 3. - С. 304-307.
12. Nikou, A., Verginis, C.K., Heshmati-Alamdari, S. An Aperiodic Prescribed Performance Control Scheme for Uncertain Nonlinear Systems // 2022 30th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). - Athens, 2022. - P. 221-226.
13. Опейко О.Ф. Управление по выходу с пропорционально-дифференцирующим адаптивным регулятором // Системный анализ и прикладная информатика. - 2016. - № 3. - С. 35-39. EDN: XBWBHZ
14. Zhou, X., Wang, Z., Shen, H., et al. Robust Adaptive Path-Tracking Control of Autonomous Ground Vehicles with Considerations of Steering System Backlash // IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. - 2022. - Vol. 7, no. 2. - P. 315-325. EDN: WMJDQB
15. Volosencu, C. Study of the Angular Positioning of a Rotating Object Based on Some Computational Intelligence Methods // Mathematics. - 2022. - Vol. 10, no. 7. - Art. no. 1157. EDN: BCXQMM
16. Zhu, J., Nguang, S.K. Fuzzy Model Predictive Control with Enhanced Robustness for Nonlinear System via a Discrete Disturbance Observer // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 220 631-220 645. EDN: NNBOOR
17. Chen, M., Lamb, H.K., Xiao, B., Xuan, C. Membership-Function-Dependent Control Design and Stability Analysis of Interval Type-2 Sampled-Data Fuzzy-Model-Based Control System // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. - 2021. - Vol. 30, no. 6. - P. 1614-1623.
18. Ghafoor, A., Balakrishnan, S.N. Design and Analysis of Event-Triggered Neuro-Adaptive Controller (ETNAC) for Uncertain Systems // Journal of the Franklin Institute. - 2020. - Vol. 357, no. 10. - P. 5902-5933. EDN: BRVXFQ
19. Pajchrowski, T., Zawirski, K. Application of Artificial Neural Network to Robust Speed Control of Servodrive // IEEE Transactions on Industrial Electronics. - 2007. - Vol. 54, no. 1. - P. 200-207.
20. Li, J., Xiang, X., Yang, S. Robust Adaptive Neural Network Control for Dynamic Positioning of Marine Vessels with Prescribed Performance under Model Uncertainties and Input Saturation // Neurocomputing. - 2022. - Vol. 484. - P. 1-12. EDN: MOTWVM
21. Вадутов О.С., Гайворонский С.А. Решение задачи размещения полюсов системы методом D-разбиения // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2004. - № 5. - С. 23-27. EDN: OTURLD
22. Khozhaev, I.V. Adaptive Robust Stabilization of an Aperiodic Transient Process Control Quality in Systems with Interval Parametric Uncertainty // IFAC-PapersOnLine. - 2018. - Vol. 51, no. 32. - P. 826-831. EDN: CZALOU
23. Хожаев И.В., Гайворонский С.А., Езангина Т.А. Адаптивно-робастная стабилизация корневых показателей качества интервальных систем на основе метода доминирующих полюсов // Проблемы управления. - 2019. - № 6. - С. 22-31. EDN: EONUHQ
24. Удерман Э.Г. Метод корневого годографа в теории автоматических систем. - М.: Наука, 1972. - 448 с.
25. Bartlett, A.C., Hollot, C.V., Lin, H. Root Locations of an Entire Polytope of Polynomials: It Suffices to Check the Edges // Mathematics of Control, Signals and Systems. - 1988. - Vol. 1, no. 1. - P. 61-71. EDN: HYQYTL
26. Vicino, A. Robustness of Pole Location in Perturbed Systems // Automatica. - 1989. - Vol. 25, no 1. - P. 109-113.
27. Жабко А.П., Харитонов В.Л. Необходимые и достаточные условия устойчивости линейного семейства полиномов // Автоматика и телемеханика. - 1994. - № 10. - С. 125-134.
28. Петров Н.П., Поляк Б.Т. Робастное D-разбиение // Автоматика и телемеханика. - 1991. - № 11. - С. 41-53.
29. Гайворонский С.А., Езангина Т.А. Синтез робастной системы стабилизации натяжения троса для стенда имитации невесомости // Вестник Московского авиационного института. - 2015. - Т. 22, № 1. - С. 67-74. EDN: TNWXNJ

Выпуск

№ 4 (2024)

Кол-во страниц: 73 страницы

Другие статьи выпуска

СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ МОСТОВЫМ КРАНОМ С НОВЫМ РАСПОЛОЖЕНИЕМ СОВМЕЩЕННОГО ДАТЧИКА ЛИНЕЙНОГО УСКОРЕНИЯ И УГЛОВОЙ СКОРОСТИ (2024)

Авторы: Круглов Сергей Петрович, Ковыршин Сергей Владимирович, Буторин Денис Витальевич

Рассмотрен способ автоматизации управления мостовым краном при текущей неопределенности его параметров, параметров переносимого груза и внешних возмущений. Целью управления является перемещение груза в горизонтальной плоскости в точку, обеспечивающую итоговую доставку груза в назначенное место с одновременным парированием угловых колебаний подвеса и обеспечением заданных динамических характеристик. Для этого применен подход, основанный на схеме управления с алгоритмом текущей параметрической идентификации, неявной эталонной модели и «упрощенных» условиях адаптируемости с нацеленностью на непосредственное отслеживание перемещения груза. Закон управления формирует заданную скорость тележки, отрабатываемую сервоприводом. При выборе параметров закона управления используются паспортные данные крановой установки. В отличие от ранее опубликованных работ по этой тематике предлагается решение, которое является более простым, надежным в эксплуатационном плане и менее дорогостоящим. Это достигается расположением совмещенного датчика, включающего акселерометр и датчик угловой скорости, на тросе подвеса около тележки крана, использованием алгоритмического решения, не требующего предварительного вычисления дрейфа датчика угловой скорости, и более эффективной процедуры текущей параметрической идентификации. Приведены результаты компьютерного моделирования, подтверждающие указанное. Аналогичный пример был реализован и на экспериментальной установке.

Сохранить в закладках

ОБОБЩЕННАЯ МЕТРИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ЭНТРОПИЙНОГО МЕТОДА (2024)

Авторы: Кульшин Роман Сергеевич, Сидоров Анатолий Анатольевич

Рассматривается задача формирования интегрального показателя для оценки эффективности алгоритмов рекомендательных систем, который был создан путем объединения отдельных метрик с использованием энтропийного метода. Работа основывается на исследовании в качестве базы для тестирования набора из 12 алгоритмов, с одной стороны, и трех наборов данных, с другой, для каждой комбинации которых были рассчитаны отдельные критерии, используемые в практике оценки рекомендательных систем. Результаты исследования свидетельствуют о том, что полученный интегральный показатель является эффективным инструментом оценки работы алгоритмов рекомендательных систем. Показано, что качество работы алгоритмов различается в зависимости от размера и иных базовых характеристик набора данных. Обобщенная мера может быть использована для разработки более эффективных алгоритмов, их ансамблей, оптимизации гиперпараметров и улучшения качества рекомендаций.

Сохранить в закладках

СИНТЕЗ САМОПРОВЕРЯЕМЫХ ЦИФРОВЫХ УСТРОЙСТВ НА ОСНОВЕ ЛОГИЧЕСКОЙ КОРРЕКЦИИ СИГНАЛОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ВЗВЕШЕННЫХ КОДОВ БОУЗА - ЛИНА (2024)

Авторы: Ефанов Дмитрий Викторович, Елина Есения Игоревна

Предложен метод синтеза самопроверяемых цифровых устройств, основанный на использовании логической коррекции сигналов и взвешенных кодов Боуза - Лина. В отличие от предыдущих исследований, разработанный метод подразумевает логическую коррекцию сигналов в схеме встроенного контроля для тех функций, описывающих выходы исходных устройств, которые участвуют в формировании информационных символов взвешенных кодов Боуза - Лина. Так как одному и тому же контрольному вектору у таких кодов, как и у абсолютного большинства равномерных разделимых кодов, соответствует большое количество информационных векторов, это дает возможность выбора способа доопределения функций логической коррекции сигналов. Описан один из алгоритмов, позволяющий доопределить значения этих функций на каждом входном наборе с учетом обеспечения полной проверки тестера и элементов преобразования в схеме встроенного контроля. Предложенный метод основан на использовании так называемой «базовой» структуры для контроля многовыходных устройств по группам выходов. Он позволяет проектировщику самопроверяемого устройства иметь большую вариативность в выборе способа его построения, а значит, и влиять на такие важные показатели, как cтруктурная избыточность, контролепригодность, энергопотребление и др. Эксперимент с тестовыми комбинационными схемами из набора MCNC Benchmarks показал высокую эффективность метода по показателям структурной избыточности в сравнении с широко применяемым на практике методом дублирования. Предложенный метод синтеза самопроверяемых устройств может оказаться эффективным при решении задач синтеза реальных устройств с обнаружением неисправностей, используемых во всех областях техники, в том числе в системах критического применения в промышленности и на транспорте.

Сохранить в закладках

ИССЛЕДОВАНИЕ МНОГОФАЗНЫХ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

Авторы: Вишневский Владимир Миронович, Ларионов Андрей Алексеевич, Мухтаров Амир Амангельдыевич, Соколов Александр Михайлович

Рассматривается многофазная система массового обслуживания с входящим коррелированным МАР-потоком, РН-распределением времени обслуживания и ограниченным размером буфера на фазах системы. Приведен краткий исторический обзор по анализу моделей таких систем и методов их исследования. На основании проведенного обзора обоснована новизна постановки задачи, рассматриваемой в статье, методов ее решения и результатов. Дано описание алгоритма точного расчета характеристик производительности многофазных систем малой размерности и оценки сложности этого алгоритма. Для исследования многофазных систем большой размерности предложен подход, основанный на комбинации методов имитационного моделирования и машинного обучения. Приведены результаты численного анализа, подтвердившие эффективность применения методов машинного обучения для оценки характеристик производительности тандемных систем, адекватно описывающих функционирование широкополосных беспроводных сетей.

Сохранить в закладках

Издательство

Издательство: ИПУ РАН
Регион: Россия, Москва
Почтовый адрес: 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
Юр. адрес: 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
ФИО: Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
E-mail адрес: dan@ipu.ru
Контактный телефон: +7 (495) 3348910
Сайт: https://www.ipu.ru/

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.