Системы оптимального управления

Проблема чувствительности динамических систем, особенно-систем управления, к изменению параметров приобретает в современной технике весьма важнее значение. Интерес к этой проблеме носит двоякий характер. С одной стороны, при физической реализации систем автоматического управления мы постоянно встречаемся с неконтролируемыми изменениями параметров, возникающими вследствие старения элементов, воздействия внешней среды, взаимодействия с другими системами, а также как результат определенного технологического процесса изготовления системы. С другой стороны, современные системы автоматического управления все чаще осуществляются как системы переменной структуры, со специально заданным изменением параметров системы для осуществления свойств адаптации, как, например, в системах оптимального управления или в самообучающихся системах. [c.79]

В заключение рассмотрим вкратце применение теории чувствительности к проблеме построения обучающихся моделей. Уже в предыдущем пункте стала ясной важность построения модели процесса в системах оптимального управления. Однако здесь мы часто встречаемся с существенной трудностью чтобы построить адекватную модель процесса, последний нужно достаточно хорошо знать, т. е. нужно иметь удовлетворительное количественное описание процесса. В большинстве же случаев наши сведения о процессе ограничиваются описанием, в котором многие параметры остаются неизвестными, а во многих случаях единственное, что мы знаем, это чисто качественное описание процесса. [c.92]

В системах оптимального управления в большинстве случаев поддерживаются такие соотношения между скоростью резания v и подачей s, чтобы стоимость обработки детали на станке была минимальной. Принцип действия оптимальной системы показан на рис. 5.27. Система самостоятельно ищет по определенному алгоритму ту рабочую точку в поле скорость—подача , в которой выбранный критерий оптимальности Е (стоимость обработки) приобретает экстремальное значение. При изменении условий обработки положение оптимума Uj смещается, и система автоматически смещает рабочую точку в новое положение оптимума Уа- [c.132]

Большой интерес представляет применение УМ1-НХ в системе оптимального управления технологическим процессом каталитического крекинга. [c.201]

Это происходит, с одной стороны, из-за отсутствия системы оптимального управления централизованным отпуском теплоты, а с другой стороны, из-за отсутствия в тепловых сетях и у потребителей автоматизированной системы распределения на основе регулирования, контроля и учета. [c.9]

На сегодняшний день отсутствует действующая система оптимального управления отпуском теплоты на источнике с учетом требований всей системы. В большинстве случаев в тепловых сетях и у потребителей не установлены в достаточном количестве приборы автоматического регулирования и контроля параметров работы оборудования. Многие системы управления СЦТ имеют радиальную структуру, в то время как объект управления имеет иерархическую структуру. При этом на диспетчерский пункт [c.54]

Уравнения вариационной проблемы. Оптимизация движения центра масс ракетного аппарата является одной из основных проблем механики космического полета. В этой связи получил развитие раздел механики космического полета, рассматривающий в совокупности оптимальные соотношения между весовыми компонентами ракеты с учетом веса основных элементов двигательной системы, оптимальное управление двигательной системой и оптимальные траектории космического полета. [c.266]

И Т. П.). в адаптивных системах оптимального управления изменения в программу вносятся для оптимизации каких-либо параметров (минимума приведенных затрат, максимального использования оборудования и т. д.). [c.291]

Стационарные системы оптимального управления. [c.436]

После того как определены две указанные характеристики процесса, решение задачи оптимального управления сводится к определению значений выходных параметров, которые оптимизируют целевую функцию. При решении этой задачи можно использовать различные методы оптимизации, применяемые для задач стационарного оптимального управления. Эти методы включают дифференциальное исчисление, линейное и динамическое программирование, вариационное исчисление [13]. Все указанные математические методы применимы к рассмотренному классу задач в стационарных системах оптимального управления. [c.441]

Если условия обработки стабилизированы, то применяют программное оптимальное управление. В меняющихся условиях иногда используют частный лид управления — регулирование, т. е. поддержание какой-либо величины (обычно зазора) на постоянном уровне. Поскольку регулирование не всегда наилучший режим, то оператор управляет процессом по текущим показаниям приборов. В последние годы появились автоматические, так называемые адаптивные системы оптимального управления ЭЭО и ЭХО. [c.12]

К самонастраивающимся САУ относятся системы оптимального управления ПТМ, способные рассчитывать и реализовывать наивыгоднейшие траектории и параметры перегрузочных процессов скорости, ускорения, тяговые усилия и вращающиеся моменты. В работе [13 ] приводятся методы решения оптимизационных задач в САУ подъемно-транспортных машин. [c.69]

Рецепт оптимального управления прост. Пусть фазовая точка, отражающая текущее состояние системы, имеет координаты (х1,Х2)- Из уравнения линии переключения можно найти соответствующее значение 1. Управление в точке (ж],Ж2) имеет вид [c.612]

Пример 2. Разберем задачу оптимального синтеза системы автоматического управления транспортирующей системой или конвейером. Условия работы системы заключаются в том, что при подаче изделий из количества п транспортных ручьев х ,Хз,х ..., х движение ленты конвейера начинается, после того как на нее попадает не менее к изделий. [c.496]

Обеспечение надежности энергоснабжения потребителей народного хозяйства осуществляется на всех уровнях временной и территориальной иерархии управления — от долгосрочного планирования до выбора режимов работы системы и ее объектов, от объединения в целом до схем питания конкретных приемников энергии или энергоресурсов [1, 71]. В принципе, оптимальное управление системой на каждом уровне должно включать в себя всестороннее рассмотрение не только нормальных условий, но и условий, связанных с неизбежными нарушениями работы вследствие отказов оборудования, непредвиденных колебаний потребности в энергии, ошибок персонала и т. п. Следовательно, управление развитием или функционированием систем энергетики должно предусматривать в качестве одной из целей оптимальный выбор средств, предназначенных для компенсации причин, обусловливающих нарушения энергоснабжения. [c.168]

Единая система государственного управления качеством выпускаемой продукции представляет собой комплекс мероприятий, систематически осуществляемых на предприятиях, в научно-исследовательских и проектно-конструкторских организациях, в министерствах, ведомствах, в планирующих и других органах управления народным хозяйством, направленных на достижение оптимального качества продукции на всех стадиях создания и потребления. [c.42]

Задачи оптимальных профилактических проверок и предупредительных замен (см. 5.6) относятся к задачам оптимального управления, в том числе к задачам оптимальной остановки. В первом случае возникает необходимость определить такую периодичность проведения проверок работоспособности, чтобы пребывание системы в состоянии необнаруженного отказа не было слишком большим, но чтобы в то же время сами проверки не отнимали слишком много полезного рабочего времени системы. [c.287]

Благодаря обобщению теории оптимального управления на системы с распределенными параметрами удалось создать систему управления нагревом слитков в методических печах, минимизирующую среднеквадратичное отклонение температуры заготовки от заданного значения. Был разработан принцип самонастройки систем регулирования по возмущению, который [c.260]

Другое направление работ по оптимальному управлению опиралось на концепцию возмущенного-невозмущенного движения и выделения класса задач по синтезу оптимальных регуляторов, предложенную Ляпуновым. Была дана строгая постановка задачи синтеза, использующая эту ляпуновскую концепцию, и были даны первые простейшие ее решения в случае стационарных и нестационарных линейных объектов управления, оптимизируемых по квадратичному критерию, при ограничениях на перемещение или скорость регулирующего органа. Это направление охватывает теперь нелинейные системы, системы с запаздыванием и системы со случайными параметрами. [c.272]

Задача акустической оптимизации машинных конструкций в общей постановке (7.51) — (7.54) близка к основной задаче тео-рли оптимального управления, области пауки, переживающей в последнее десятилетие период бурного развития, где уже разработано немало эффективных методов решения [69, 231, 256. 323]. Отличие состоит в том, что вместо вектора конструктивных параметров а там вводится аналогичный вектор параметров управления, компоненты которого представляют собой функции времени, с помощью которых осуществляется оптимальное управление, например, полетом косм)ического аппарата. Кроме того, двин<ение исследуемой системы описывается уравнениями вида [c.259]

Особенно важное значение, имеет проблема построения обучающихся моделей в задаче моделирования биологических систем, где сложность системы и недостаточность количественных сведений являются скорее правилом, чем исключением. С другой стороны, построение таких моделей имеет большое значение как в задаче оценки состояния биологической системы, так и в выработке оптимальных планов управления биологической системой (например, управление системой аппарат искусственного [c.94]

В статье показано, что при некоторых допущениях отыскание оптимальных управлений сводится к решению известных задач вариационного исчисления, Трудности чис.ленного решения этих задач делают актуальной проблему разработки методов управления, более простых для вычисления и в то же время близких (по значениям функционала качества) к оптимальным. Этот вопрос подробно исследуется в статье на примере так называемого идеального манипулятора — простейшего плоского трехзвенного механизма с избыточностью. Для такой системы получены точные решения, что позволило сравнить эффективность оптимальных п приближенных управлений для различных двигательных задач. [c.27]

При операции транспортирования требуется перевести захват манипулятора в некоторое фиксированное положение хт- Начальное состояние системы фо всегда предполагается заданным. Оптимальное управление ф (<) (О г Т), минимизирующее функционал (1), должно, если функция F достаточно гладкая, удовлетворять системе уравнений Эйлера — Лагранжа [c.27]

Для оптимального управления движением манипулятора требуется предварительное (до начала движения) вычисление его конечного состояния, сводящееся в рассмотренном случае к отысканию минимума функции / на конечном числе точек, являющихся корнями трансцендентных уравнений (14) или (22). Для более сложных кинематических схем манипуляторов число таких уравнений может совпадать с числом управляемых координат, а уравнения экстремалей при задании траектории движения могут быть проинтегрированы только численно, что дополнительно усложняет и без того нетривиальную задачу поиска всех экстремалей, удовлетворяющих условию трансверсальности [6]. Такие предшествующие процессу управления вычислительные процедуры являются неизбежной и в большинстве случаев чрезмерной платой за минимизацию функционала /. Есть причины, вынуждающие отказаться от строгих методов оптимизации, т. е. методов, обеспечивающих отыскание экстремума 1) разрыв между получением системой двигательного задания и началом движения, равный времени вычисления оптимального управления 2) неопределенность двигательной задачи при неполной информации о состоянии окружающей среды, когда эта задача доопределяется в процессе движения, и предварительное отыскание конечного состояния манипулятора либо невозможно, либо должно быть основано на статистическом подходе. Обе причины существенны, когда система управления двия<ением предназначена для выполнения разнообразных, не повторяющихся двигательных задач. При управлении циклически повторяющимся движением процесс оптимизации может быть проведен один раз, а его результаты использованы неоднократно [c.32]

С методами определения оптимальных управлений в линейных динамических системах при квадратичных критериях качества мы познакомимся в ходе решения одной из наиболее простых задач оптимального динамического синтеза. Рассмотрим машинный агрегат с жесткими звеньями (рис. 99). Предположим, что управление установившимся движением осуществляется приложением управляющего воздействия Au(i) на входе двигателя и управляющего момента U t) к его выходному звену. Уравнения движения машинного агрегата записываются в этом случае в форме (4.41). Предположим также для упрощения, что момент инерции двигателя 7д является постоянным, а его статическая характеристика не содержит в явном виде координату q. Динамическую характеристику двигателя примем в форме (4.42). При сделанных предположениях имеем [c.316]

Сформулируем теперь задачу оптимального динамического синтеза. Требуется определить управления Uit) п Au t), минимизирующие функционал (21.17), вычисленный на установившемся движении системы, которому соответствует периодическое решение уравнений (21.14). Покажем, что в рассматриваемом случае задача сводится к определению одного оптимального управления. С этой целью исключим неизвестную jx из уравнений (21.14). Из первого уравнения находим [c.317]

Для определения оптимальных управлений используем уравнения Эйлера — Лагранжа. Составим гамильтониан системы [c.326]

Периодическое решение системы уравнений (21.50), (21.53), (21.54) определяет оптимальные управления Дм( ) и Uit), а также законы изменения д, и л при оптимальном управлении. [c.326]

В самоприспособляющихся системах оптимальное управление обеспечивается за счет изменения только управляющего воздействия. Например, в системах управления металлорежущими станками самоприспособляющиеся устройства обеспечивают автоматическое приспособление режима работы станка к изменяющимся условиям обработки снижают продольную подачу суппорта с целью уменьшения прогиба обрабатываемой заготовки, когда текущее значение силы резания превысит заданное пороговое значение. [c.476]

В процессе создания опытных АСУ ТП теплоснабжения одной из важных задач является разработка системы оптимального управления источником теплоты, в частности котельной. Суммарная тепловая производительность источника теплоты должна меняться в широких пределах в течение сезона и суток, что обусловлено соответственно климатическими условиями и требованиями гибкого регулирования. В свою очередь, эта суммарная производ)етельность складывается из составляющих ее производительностей отдельных котлов. [c.132]

Адаптивное управление может применяться и в системах управления с обратной связью, и в разомкнутьа системах оптимального управления. Как и в системах управления с обратной связью, в системах адаптивного управления изменяется значение определенных параметров процесса и так же, как в системах оптимального управления, используется общий критерий качества. В теории адаптивного упрс вления этот критерий получил название показатель качества . Особенность, отличающая адаптивные системы от двух вышеупомянутых систем, заключается в том, что адаптивные системы создаются для работы в изменяющихся во времени внешних условиях, причем изменение внешних условий через определенный промежуток времени является для системы нормальной ситуацией. Если внутренние параметры или механизмы системы неизменны, как, например, в системах управления с обратной связью, то поведение системы может существенно отличаться при разных внешних условиях. Адаптивные системы проектируются так, чтобы компенсировать изменение внешних условий с помощью управления отдельными характеристиками системы и внесения соответствующих из- [c.441]

Д о м а и и ц к и й С. М., К вопросу о построении системы оптимального управления летучими ножницами, сб, Электропривод и авто.чатнзация промышленных установок , Госэнергоиздат, 1960. [c.140]

Дончев Л. Системы оптимального управления возмущения, приближения и анализ чувствительности. М. Мир, 1987. [c.182]

В настоящей работе обратная -задача, предотавленная системой обыкновенных двфференфадьных уравнений /Б7, интерпретируется как задача оптимального управления. Требуется подобрать оптимальное управление (тепловой поток и температуру на границе тела) таким образом, чтобы минимизировать целевой функционал, роль которого Mo et выполнять квадратическая мера ошибки. [c.123]

Привален алгоритм реше1шя обратной граничной задачи теплопроводности для тйл простой Фюрмы на основе решения нехарактеристической задачи Коши, Граничная обратная задача теплопроводности, представляемая системой обыкновенных дифференциальных уравнений, рассматривается в . классе задач оптимального управления. Для построения алгоритма р= иения граничной ОЗТ иыл применен метод синхронного детектирования. [c.148]

Найдем решение сопряженной системы ф = onst, V2 — (t — Т)Ф + ф2(Т). Функция ф2 t) служит градиентом функционала 0 и определяет структуру оптимального управления. Из условия трансверсальности следует, что ф2(Т) ф 0. Поэтому функция ф2 1) может обратиться в нуль всего лишь в один момент времени, и рассматриваемый функционал может иметь экстремумы только на границе области управления. Поскольку требуется найти минимум функционала, то следует выбирать и = — sigii 02- Только в этом случае любая вариация управления будет приводить лишь к увеличению функционала. Из условия трансверсальности тогда следует, что ф2(Т) = 1. В любом случае в зависимости от значения ф управление как функция времени либо вообще не имеет переключений и все время остается равным какому-либо ограничению допустимой области, либо имеет только одно переключение с одного ограничения на другое. [c.610]

Системы управления — синтез ме санизмов управления по заданному алгоритму оптимальное управление торможением приводов. [c.274]

Таким образом, реализация оптимального управления является сложной и в большинстве случаев практически невыполнимой задачей. Тем не мепее полученное решение задачи оптимизации имеет практическое значение. Подставив найденное выражение для vit) в (21.17), можно вычислить минимальное значение критерия качества управления. Очевидно, что любое управление V t), отличное от оптимального, каким бы способом оно ни было осугцествлепо, дает функционалу (21.17) большее или но крайней мере не меньшее значение. Поэтому найденное оптимальное решение дает представление о предельных возможностях управления движением машины, которые не могут быть превзойдены ни при какой технической реализации управляющего устройства. Определяя величину функционала (21.17), достигаемую при использовании того или иного способа управления, и сравнивая ее с минимумом, можно определить степень близости реализуемого управления к оптимальному и решить вопрос о целесообразности дальнейшего нриближепия к оптимуму, что обычно связано с конструктивным усложнением системы. [c.320]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...