Регуляторы адаптивный

Регулятор адаптивный с прямой связью 429 [c.533]

Блок управления, реализованный на микро-ЭВМ на основе модели робота, модели внешней среды и измеренных координат, вырабатывает сигналы заданий ф з для каждой электромеханической следящей системы, состоящей из электродвигателя и усилительно-преобразовательного адаптивного регулятора, выполненного на базе микроконтроллера. [c.88]

Принцип скоростной адаптации и основанные на нем непрерывные алгоритмы самонастройки предложены в статье А. В. Тимофеева Синтез адаптивных регуляторов с помощью функций Ляпунова . — ДАН СССР, т 274, № 2. 1985, с. 276—279. [c.78]

Таким образом, при параметрической адаптации подлежат изменению в основном только регуляторы системы приводов (например, вместо обычных ПИД-регуляторов используются адаптивные ПИД-регуляторы). При этом зачастую не возникает необходимости в дополнительном очувствлении робота. [c.137]

Адаптивный регулятор определяется формулой [c.167]

Если все параметры известны, то регулятор (5.44) обеспечивает желаемый вид переходного процесса, изображенный на рис. 5.17, а штрих-пунктирной линией. Если же масса груза и другие компоненты вектора параметров неизвестны, то переходный процесс под действием регулятора (5.44), рассчитанного на номинальную нагрузку (соответствующую грузу массой 0,5 кг), ухудшается. На рис. 5.17, а он изображен штриховой линией и наглядно демонстрирует снижение точности и быстроты позиционирования. Причиной этого являются параметрические возмущения. Для их компенсации использовался адаптивный закон управления вида (5.48), (5.53), причем в качестве алгоритма адаптации использовался рекуррентный локально-оптимальный алгоритм (5.50). Как [c.170]

Эти обстоятельства диктуют необходимость перехода к более совершенным стабилизирующим регуляторам типа (8.13) и на их основе к адаптивным регуляторам [47, 107]. Последние одновременно осуществляют как сигнальную, так и параметрическую самонастройку стабилизирующего закона управления с целью обеспечения желаемого характера переходных процессов при всех [c.297]

Рассмотрим методику расчета и проектирования адаптивных регуляторов применительно к задаче управления кареткой столом КИР УИМ-28. Динамика объекта управления описывается дифференциальным уравнением (8.9), связывающим, с одной стороны, перемещение каретки зс с вращающим моментом на валу двигателя, а, с другой, — этот момент с управляющим напряжением и. Это уравнение зависит от ряда параметров (коэффициенты трения и упругих деформаций, электромеханические параметры привода и т. д.), многие из которых не только неизвестны, но и могут дрейфовать непредсказуемым образом в широком диапазоне. В этих условиях непосредственно воспользоваться формулой (8.13), описывающей идеальный стабилизирующий регулятор, нельзя, поскольку она зависит от неопределенных параметров. Представим формулу регулятора в виде [c.298]

В связи с вышеизложенным становятся актуальными разработка и реализация математических моделей для автоматизации планирования и оперативного управления режимами СЦТ на базе теории оптимального управления. При этом необходимо разработать условия выбора постановки задач в стационарных и нестационарных условиях с позиций системного анализа, требования к точности и адаптивности математических моделей для различных структур СЦТ, моделированию различных типов регуляторов, методам решения и др. Наибольшую трудоемкость при этом вызывает совершенствование методов решения нелинейных систем уравнений в реальном времени. [c.8]

Цифровые регуляторы не только заменяют по нескольку аналоговых, но они могут реализовать также дополнительные функции, выполнявшиеся ранее другими устройствами, или совершенно новые функции. Упомянутые дополнительные функции включают, в частности, программируемую проверку номинальных режимов, автоматический переход к обработке различных управляемых и регулируемых переменных, подстройку параметров регулятора, осуществляемую по разомкнутому циклу в соответствии с текущим режимом работы системы, контроль предельных значений сигналов и т. п. Можно привести и примеры новых функций — это обмен информацией с другими регуляторами, взаимное резервирование, автоматическая диагностика и поиск неисправностей, выбор требуемых управляющих алгоритмов, и в первую очередь реализация адаптивных законов управления. На основе цифровых регуляторов могут быть построены системы управления любых типов, включая системы с последовательным управлением, многомерные системы с перекрестными связями, системы с прямыми связями. При этом программное обеспечение подобных систем можно без труда корректировать как в предпусковой период, так и в процессе их эксплуатации. Немаловажно и то, что цифровые регуляторы позволяют изменять их параметры в весьма широких диапазонах и способны работать с практически любыми тактами квантования. Таким образом, все вышесказанное позволяет утверждать, что цифровая измерительная и управляющая техника со временем получит самое широкое распространение и в значительной степени вытеснит традиционную аналоговую технику. [c.8]

Модели объектов и сигналов представлены в книге главным образом параметрически, т. е, описываются скалярными или векторными разностными уравнениями, поскольку современные методы синтеза основаны именно на таком представлении. Описания объектов даются в компактном виде с малым числом параметров, а методы синтеза во временной области не требуют больших объемов вычислений и обеспечивают получение структурно оптимизируемых регуляторов. Модели объектов получены в результате применения методов оценивания параметров и могут быть непосредственно использованы для наблюдения или оценивания состояний. Непараметрические модели, такие, как переходные функции или частотные характеристики, представляемые в виде таблиц, указанными преимуществами не обладают. Их использование ограничивает возможности синтеза, в частности, это касается автоматизированного проектирования и адаптивных алгоритмов управления. [c.16]

Регуляторы с конечным временем установления переходных процессов — апериодические регуляторы — описаны в гл. 7. Метод их синтеза характеризуется весьма малыми вычислительными затратами. Модифицированные апериодические регуляторы повышенного порядка особенно пригодны в адаптивных системах управления. [c.16]

В адаптивных системах управления. Однако, поскольку такие регуляторы используют сокращение полюсов объекта, как это видно из уравнений (7.1-22) и (7.2-14), их не следует применять для объектов, полюса которых расположены вне или вблизи окружности единичного радиуса на г-плоскости (см. гл. 6, [7.1]). Таким образом, применение апериодических регуляторов ограничено классом асимптотически устойчивых объектов (см. разд. 11,1). [c.135]

В разд. 11.3 проводилось сравнение качества управления в замкнутых системах с различными алгоритмами управления при ступенчатом изменении сигнала у(к) в установившемся состоянии и сигнала у(к) на входе объекта. В гл. 13 приведены соответствующие результаты моделирования систем с параметрически оптимизируемыми регуляторами для стохастических возмущений п(к). Оценка различных алгоритмов управления при стохастических и детерминированных возмущениях с точки зрения их применения в адаптивных алгоритмах управления была проведена в работе [2.22] (см. разд. 26.2). [c.231]

Ниже излагается методика расчета регуляторов с минимальной обобщенной дисперсией для объектов с запаздыванием и без него. Обычные регуляторы с минимальной дисперсией могут быть получены как частный случай при г = 0. Для описания формирующих фильтров используются параметрические модели, которые наиболее удобны при синтезе адаптивных алгоритмов управления, основанных на идентификации параметров. [c.252]

В разд. 15.3 рассматривались оптимальные регуляторы состояния для стохастических возмущений, синтез которых связан с минимизацией критерия качества (15.1-5) и в которых используется оценивание переменных состояния. Вывод уравнения такого регулятора состояния выполнялся на основе изложенной в гл. 8 методики построения регуляторов состояния для детерминированных возмущений. В этой главе приведен другой метод, основанный на принципе минимальной дисперсии, о котором шла речь в гл. 14. Такой подход использует предсказание характеристик шума и оказывается особенно эффективным для адаптивного управления многомерными объектами. Для получения стохастических регуляторов с минимальной дисперсией воспользуемся моделью в пространстве состояний (что оказывается удобным для идентификации) [c.345]

Средства цифровой техники, т. е. управляющие ЭВМ и микропроцессоры, открывают значительно более широкие возможности для построения адаптивных регуляторов (или адаптивных алгоритмов управления), нежели применявшиеся до недавних пор аналоговые вычислители. Стремительное развитие технологии производства цифровых интегральных схем создало предпосылки для практического внедрения сложных законов управления, которые либо вовсе нельзя реализовать с помощью аналоговой техники, либо принципиально возможно, но лишь ценой неприемлемых затрат. Следует отметить, что сама форма описания регуляторов и моделей динамических объектов в дискретном времени обладает существенными преимуществами по сравнению с описанием в непрерывном времени, позволяя упростить как синтез алгоритмов, так и их техническую реализацию. Для создания адаптивных алгоритмов управления, отвечающих требованиям практики, большое значение имели также результаты новых теоретических исследований в области цифрового управления и идентификации, проводившихся начиная примерно с 1965 г. Не удивительно поэтому, что интерес к проблемам адаптивного управления за последние 10 лет существенно возрос. Немало статей по вопросам адаптации публиковалось и в 1958—1968 гг. Однако большинство из них было посвящено методам обработки непрерывных сигналов с помощью аналоговых вычислителей. Обзоры первых работ по адаптивным системам можно найти в [22.1] — [22.10]. Сложность реализации систем этого типа и, самое главное, отсутствие универсальных методов их построения [c.348]

В этой вводной главе дается краткий анализ основных схем адаптации. Сравнение различных направлений в области разработки адаптивных систем показывает, что само понятие адаптация зачастую толкуется по-разному. Некоторые трактовки этого термина были приведены в работе 122.151 здесь же предложен и ряд новых определений. Ниже обсуждаются лишь такие схемы адаптивных регуляторов, которые основаны на описании систем управления по их входным и выходным сигналам. В последующих главах исследуются различные принципы адаптивного управления и соответствую- [c.349]

Главное отличие адаптивных систем управления от систем с фиксированными параметрами и структурой состоит в том, что они могут приспосабливаться (подстраиваться) к изменяющимся характеристикам объектов и протекающих в них процессов. Существует два основных способа настройки регуляторов, которые иллюстрируются рис. 22.1. [c.349]

Рис. 22.2. Основные схемы адаптивных систем с настройкой регуляторов по замкнутому циклу.

Во вторую группу адаптивных регуляторов входят регуляторы с эталонной моделью (рис. 22.2, б). Их задача состоит в получении такой реакции замкнутого контура управления на определенный входной сигнал, которая была бы максимально близка к реакции на этот же сигнал заданной эталонной модели. Очевидно, данный принцип адаптации предполагает наличие некоторого измеряемого внешнего сигнала (например, задающего воздействия в следящей системе), причем адаптация производится лишь в те периоды, когда этот сигнал начинает изменяться. В данном случае процесс адаптации также состоит нз трех этапов [c.350]

В области адаптивных систем управления основное внимание уделяется методам текущей идентификации в реальном времени. Кроме того, при синтезе регуляторов главным образом используются параметрические модели объектов и возмущений. Такие модели характеризуются конечным числом параметров. Для них разработаны эффективные алгоритмы расчета, требующие относительно небольших затрат вычислительных ресурсов. Эти алгоритмы могут применяться при проектировании систем управления объектами различных типов. [c.352]

Как видно из расчетных соотношений (3.51) и (3.53), точность осуществления ПД для трех рассмотренных методов лимитируется точностью б решения эстиматорных неравенств. При этом адаптационные возможности регулятора (3.27) тем выше, чем больше быстродействие адаптатора, т. е. чем меньше время адаптивной коррекции 0 и общее время адаптации Важно отметить, что при отсутствии начальных возмушуиий, т. е. при е (/о) — О, все три метода обеспечивают осуществление ПД с заданной точностью с самого начала, т. е. время переходного процесса равно нулю. [c.88]

Резюмируя вышеизложенное, можно утверждать если регулятор имеет достаточно большой запас устойчивости (т. е. параметр у достаточно велик), точность эстиматора и быстродействие адаптатора достаточно велики (т. е. достаточно малы параметры б и 0), то синтезированные законы адаптивной стабилизации ПД обеспечивают достижение цели управления (3.16) с любой наперед заданной точностью е при соблюдении конструктивных ограничений (3.2) и (3.3) в заданном классе неопределенности (3.4), (3.5). [c.88]

Таким образом, описанная методология конструирования и расчета адаптивных систем управления РТК в режимах терминального управления и самонаведения гарантирует выполнение целевых условий и конструктивных ограничений на состояния и управления в заданном классе неопределенности условий эксплуатации РТК. При этом качество адаптивного терминального управления и самонаведения тем выше, чем больше запас устойчивости регулятора, точность эстиматора и быстродействие адап-татора. [c.90]

ПМК Ремиконда имеет 64 аналоговых и 128 дискретных входных каналов и 64 выходных канала, причем опрос аналоговых датчиков производится мультиплексором под управлением микропроцессора. Поэтому на базе этого ПМК можно конструировать сложные многоканальные адаптивные регуляторы для РТК. Каждый управляемый канал имеет восемь аналоговых и дискретных входов и два выхода — аналоговый, сопрягаемый с исполнительным приводом, и дискретный, свидетельствующий о нарушении конструктивных ограничений на управлении. [c.97]

Цифровые адаптивные системы программного управления роботов, реализуемые на базе микроЭВМ и микропроцессоров, принципиально отличаются от обычных систем индивидуального программного управления оборудованием РТК. Во-первых, они обеспечивают (при соответствующем выборе структуры и параметров программатора, эстиматора, адаптатора и регулятора) асимптотическую устойчивость ПД в целом, в то время как локальные системы программного управления в лучшем случае обеспечивает лишь устойчивость ПД в малом (последнее означает, что работоспособность РТК сохраняется лишь при небольших отклонениях реального и программного движений). Во-вторых, цифровая адаптивная система управления способна обеспечить желаемый характер переходных процессов при любом уровне параметрической неопределенности и внешних возмуш,ений, а системы программного управления адаптивны лишь при достаточно малых возмущениях. Вследствие этого качество и надежность индивидуальных систем адаптивного управления существенно выше, чем у аналогичных систем программного управления. [c.102]

Таким образом, синтезированы алгоритмы и получены расчетные соотношения, позволяющие конструктору адаптивной системы контурного управления обоснованно выбирать параметры регулятора, эстиматора и адаптатора исходя из требования отслеживания манипулятором программной траектории с любой наперед заданной точностью. [c.140]

Пакет программ, реализующий адаптивные законы управления, имеет модульную структуру. Модель программатор рассчитывает программную траекторию qp и ее производные q , ijp в соответствии с алгоритмами, описанными в гл. 2, и подает их в модуль регулятор . Модуль, имитирующий работу информационно-измерительной системы, осуществляет интегрирование уравнений динамики манипулятора и формирование сигналов обратной связи q, q, которые подаются в модуль регулятор , а также сигнала ускорения ij, используемого в модуле эстиматор для оценки качества управления. При нарушении эстиматорных неравенств производится коррекция параметров закона управления с помощью того или иного алгоритма адаптации, который реализуется в модуле адаптатор . [c.144]

Для расчета и проектирования адаптивной системы программного управления можно воспользоваться методом, описанным в гл. 3, Согласно этому методу на первом этапе конструируется динамический регулятор вида (5.47), который является идеальным, если предположить, что параметры I полностью известны. Замети.м, что этот регулятор использует обратные связи по обобщенным координатам q, скорости и ускорению q их изменения, Киторые ле ко реализовать с помощью соответствующих датчиков или функциональных преобразователей (дифференциаторов или интеграторов), [c.166]

Ир. втором этапе нужно, исходя из единых требований к про цессам управления и адаптации, синтезировать эстиматор к адап-татор. Точнее, нужно сконструировать соответствующие эстиматор-ные неравенства и алгоритмы адаптации, т, е. конечно-сходящиеся алгоритмы решения этих неравенств относительно настраиваемых параметров регулятора. Полученный таким образом адаптивный регулятор обеспечивает приемлемый (желаемый) характер пере- [c.166]

Пакет программ, служащий для оценки эффективности и сравнения различных систем программного и адаптивного управления манипуляционных роботов с электрическими приводами, описан в п. 3.9. Этот пакет имеет модульную структуру и позволяет моделировать управляемые движения роботов при различных типах программаторов, регуляторов, эстиматоров и адаптаторов. Структура пакета программных модулей представлена на рис. 3.3. На основе разработанного программного обеспечения были про- [c.169]

Конечная сходимость алгоритмов самонастройки означает, что время адаптации, т. е. общее время нарушения эстиматорных неравенств, у них конечно. Это обстоятельство существенно используется при алгоритмическом конструировании и расчете параметров адаптивных регуляторов исполнительных приводов. Наилучшими показателями по быстродействию и точности идентификации неизвестных параметров обладают оптимальные аксельрантные алгоритмы, описанные в гл. 3, а также в работах (107, 109 и др.]. [c.212]

Идея адаптивного управления заключается в замене неизвестного вектора = т (Aq, Ь ) в аналитическом представлении идеального регулятора (8.17) его оценкой т, которая формируется в процессе самонастройки согласно некоторому алгоритму, называемому алгоритмом адаптации. Для синтеза этого алгоритма можно воспользоваться методом адаптивного управления программным движением, описанным в гл. 3. Согласно этому методу алгоритм адаптации строится как алгоритм решения эстиматорных неравенств вида [c.298]

Правильный выбор точности эстиматора 6, быстродействия адаптатора 0 и коэффициентов усиления регулятора позволяет реализовать заданное программное движение каретки КИР с любой наперед заданной точностью при любом уровне ограниченных параметрических возмущений. В этом заключается практическая ценность адаптивного программного управления КИР. [c.299]

Поскольку при проектировании систем управления почти всегда следует учитывать изменения параметров объекта, в гл. 10 исследуется чувствительность различных алгоритмов управления и даются рекомендации для ее уменьшения. В гл. 11 проведено подробное сравнение наиболее важных алгоритмов управления для детерминированных сигналов. Оцениваются расположение полюсов и нулей замкнутых систем, качество процессов и затраты на управление. Исследование свойств алгоритмов завершается приведением рекомендаций по их использованию. После краткого описания математических моделей дискретных стохастических сигналов (гл. 12) в гл. 13 рассмотрены среди прочего вопросы выбора оптимальных параметров параметрически оптимизируемых алгоритмов управления при наличии стохастических возмущающих сигналов. Регуляторы с минимальной дисперсией, синтезируемые на основе параметрических моделей объектов и сигналов, выводятся и анализируются в гл. 14. Для применения в адаптивных системах управления предложены модифицированные регуляторы с минимальной дисперсией. В гл. 15 описаны регуляторы состояния для стохастических воздействий и приведены иллюстративные понятия оценки состояний. На нескольких примерах показана методика синтеза связных систем-. каскадных систем управления (гл. 16) и систем управления с прямой связью (гл. 17). Различные методы синтеза алгоритмов управления с прямой связью, например основанные на параметрической оптимизации или принципе минимальной дисперсии, допол- няют описанные ранее методы синтеза алгоритмов управления с об- Оратной связью. [c.17]

Все адаптивные регуляторы можно разделить на два больших класса. К первому относятся самооптимизирующиеся регуляторы. [c.350]

Кратко изложим принципы построения самооптимизирующихся адаптивных регуляторов, основанньа на оценивании параметров. Будем полагать, что объект управления является линейным, а его параметры либо постоянны, либо меняются во времени. Адап- [c.388]

Рис. 25.1.1. Структурная схема самооптимизирующихся адаптивных регуляторов, основанных на идентификации объекта управления.

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...