Идентификация в замкнутом контур

Идентификация в замкнутом контуре [c.374]

В разд. 24.1 и 24.2 обсуждаются условия сходимости оценок параметров при идентификации в замкнутом контуре в отсутствие и при наличии внешних возмущающих сигналов. Затем в разд. 24.3 проводится сравнение методов с точки зрения эффективности их использования для идентификации в замкнутом контуре. Для того чтобы более систематично подойти к анализу проблем, возникающих при оценивании параметров в замкнутом контуре, выделим ряд типовых случаев (см. рис. 24.1.1 и 24.2.1) [c.374]

Гл. 24. Идентификация в замкнутом, контуре [c.375]

Если порядок регулятора недостаточно велик, идентификацию в замкнутом контуре можно проводить дважды, для двух различных наборов параметров регулятора ([24.2], [24.3]). При этом получается дополнительное уравнение, благодаря чему искомые оценки определяются однозначно. Ниже приводятся примеры, поясняющие второе условие идентифицируемости. [c.378]

Условия идентифицируемости для случая прямой идентификации в замкнутом контуре будем рассматривать с двух точек зрения. Сначала мы обсудим условия существования единственного минимума функции потерь [c.382]

Если оценки сходятся, можно положить e(k)=v(k). Поскольку сигнал v(k) воздействует только на у (к), у(к+1),. . ., а эти величины не входят в г з(к), ошибка е(к) не может зависеть от элементов вектора ф(к). Данный вывод справедлив и в том случае, когда на и(к) действует обратная связь через регулятор. Это означает, что в замкнутом контуре ошибка е(к) и элементы j5(k) статистически независимы. Следовательно, если выполняются условия идентифицируемости, все методы оценивания параметров, основанные на минимизации невязок, могут использоваться для идентификации в замкнутом контуре точно так же, как и в разомкнутом. Вопросы применимости методов, основанных на других критериях, обсуждаются в разд. 24.3. Обстоятельное исследование задач идентификации в замкнутом контуре содержится в работах [c.383]

Сформулируем наиболее важные выводы относительно возможностей идентификации в замкнутом контуре в отсутствие внешних возмущений для случаев линейного стационарного детерминированного регулятора [c.384]

Идентификация в замкнутом контуре 374, 384 [c.531]

Расширим вектор оценок параметров 9, введя в него константу С, а вектор данных (к) дополним еще одной составляющей, равной 1. После этих преобразований в процедуре идентификации можно непосредственно использовать измерения Y (к) и U (к), получая наряду с оценками параметров и оценку С. Если одно из установившихся значений известно, второе можно определить из выражения (23.2-30). В том случае, когда идентификации подвергается объект, стоящий в замкнутом контуре, полагают [c.359]

Случай А Косвенная идентификация объекта управления. Оцениваются параметры замкнутого контура. Если параметры регулятора известны, модель объекта определяется на основе полученной модели замкнутого контура. Случай Б Прямая идентификация объекта управления. Параметры модели объекта определяются непосредственно, минуя промежуточный этап идентификации модели замкнутого контура. Параметры регулятора не используются. Случай В Измеряется только выходной сигнал у (к). [c.374]

Рис. 24.1.1. Схема идентификации объекта в замкнутом контуре без внешних возмущений.

Как уже говорилось в разд. 24.3, оценки параметров объекта сходятся крайне медленно, если для его идентификации применяются косвенные методы. Достоинство такого подхода лишь в том, что он позволяет непосредственно установить условия параметрической идентифицируемости в замкнутом контуре. [c.380]

Для идентификации объекта с передаточной функцией Gp(z), входящего в замкнутый контур, можно было бы воспользоваться непараметрическими методами, например корреляционными, применяя их непосредственно к измеряемым сигналам и (к) и у (к). Однако можно показать, что в силу соотношений [c.381]

Приведенные выкладки показывают, что прямая идентификация объекта в замкнутом контуре связана с необходимостью определения параметров формирующего фильтра шума п 2)/ 2). Ввиду этого Б дальнейшем используется модель, объединяющая уравнения объекта и шума [c.381]

Теперь остается выяснить, можно ли при непосредственном оценивании параметров объекта в замкнутом контуре пользоваться теми же методами идентификации, которые ранее применялись в разомкнутом контуре. Согласно (23.2-5) и (23.5-5), для обоих основных методов—наименьших квадратов и максимального правдоподобия—невязка или ошибка предсказания на один такт идентификации задается выражением [c.383]

При проведении идентификации параметров в замкнутом контуре (прямой или косвенной) должны удовлетворяться первое и второе условия идентифицируемости. [c.384]

Для прямого оценивания параметров в замкнутом контуре методы идентификации, использующие невязки или ошибки предсказания, могут применяться таким же образом, как и в разомкнутом контуре. При этом информация о регуляторе не нужна. [c.384]

Рис. 24.2.1. Схема идентификации объекта в замкнутом контуре при наличии внешнего возмущения s.

В этом разделе обсуждаются возможности применения методов идентификации, рассмотренных в гл. 23, для оценивания параметров в замкнутом контуре. [c.386]

Синтез алгоритмов управления с подстройкой параметров осуществляется на основе методов оценивания параметров, описанных в гл. 23 и 24, а также алгоритмов управления, рассмотренных в разд. 25.2. Для сходимости процесса адаптации необходимо, чтобы алгоритмы оценивания параметров обеспечивали идентификацию параметров замкнутого контура управления, а алгоритмы управления удовлетворяли условию идентифицируемости этого контура. В разд. 25.1 раскрыты широкие возможности для создания различных сочетаний алгоритмов идентификации и уп- [c.399]

Объект (входящий в состав замкнутого контура управления) будем называть параметрически идентифицируемым, если с помощью некоторого метода идентификации можно получить состоятельные оценки его параметров. Последнее означает, что должен существовать предел [c.376]

Далее будут рассматриваться только самооптимизирующиеся регуляторы, основанные на идентификации параметров объекта. Проблемы идентификации объектов управления и моделей случайных сигналов обсуждаются в гл. 23. Идентификации объектов в замкнутом контуре посвящена гл. 24. В гл. 25 описывается специальный тип самооптимизирующихся регуляторов — регуляторы с настраиваемыми параметрами. [c.351]

Особенности применения в замкнутом контуре метода РКОР-МНК [3.13] для всех трех способов идентификации параметров объекта проанализированы в работе [24.3]. [c.387]

При проектировании СНС вопрос об уровне априорной информации, из которого исходит конструктор, приобретает первостепенное значение. Одно из основных направлений в разработке схем СНС с применением вычислительных устройств связывалось с двуступенчатым построением системы. При этом вычислительное устройство производит определение динамических характеристик управляемого объекта по данным его нормальной работы (входная и выходная величины объекта), т. е. его идентификацию, а устройство управления, используя полученпую информацию, организует соответствующее управление объектом в некотором замкнутом контуре [8, 9]. Но такое построение отличается громоздкостью, иногда неоправданной. [c.3]

В основе алгоритмов обработки лежат такие известные методы идентификации, как метод наименьших квадратов, метод вспомогательных переменных, метод максимального правдоподобия, реализуемые либо в рекуррентной, либо в нерекуррентной формах. В последние годы разработке методов идентификации уделялось большое внимание. Были созданы и успешно опробованы методы, предназначенные как для работы в реальном времени, так и для обработки накопленной информации. В настоящее время с достаточно высокой точностью можно выполнять идентификацию объектов различных классов — линейных и нелинейных, в составе разомкнутых или замкнутых контуров управления, при наличии случайных возмущений и без них. Созданы пакеты прикладных программ, с помощью которых можно определять порядок моделей и величину запаздывания (см. гл. 23, 24 и 29). [c.72]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...