Автоматические системы, обеспечивающие наилучшие технические или технико-экономические показатели качества при заданных реальных условиях работы и ограничениях, называются оптимальными системами
.
Оптимальные системы делятся на два класса:
- системы с "жесткой" настройкой, в которых неполнота информации не мешает достижению цели управления;
- адаптивные системы, в которых неполнота информации не позволяет достичь цели управления без автоматического приспособления системы в условиях неопределенности.
Цель оптимизации - математически выражается как требование обеспечения минимума или максимума некоторого показателя качества, называемого критерием оптимальности или целевой функцией. Основными критериями качества автоматических систем являются: стоимость разработки, изготовления и эксплуатации системы; качество функционирования (точность и быстродействие); надежность; потребляемая энергия; масса; объем и т.д.
Качество функционирования описывается функциональными зависимостями вида:
где u - координаты управления; x - фазовые координаты; f в - возмущения; t о и t к - начало и конец процесса.
При разработке оптимальных САУ необходимо учитывать ограничения, накладываемые на систему, которые бывают двух типов:
- естественные, обусловленные принципом работы объекта, например, скорость работы гидравлического сервомотора не может быть больше, чем при полностью открытых заслонках, скорость АД не может быть больше синхронной и т.д.;
- искусственные (условные), которые вводят сознательно, например, ограничения тока в ДПТ для нормальной коммутации, нагрева, ускорения для нормального самочувствия в лифте и т.д.
Критерии оптимальности могут быть скалярными, если представляются только одним частным критерием, и векторными (многокритериальными), если представляются рядом частных.
В качестве критерия оптимальности может быть принято время переходного процесса 
т.е. САУ оптимальная по быстродействию, если обеспечивается минимум этого интеграла с учетом ограничений. Принимаются также известные в ТАУ интегральные оценки качества переходного процесса, например, квадратичный. В качестве критерия оптимальности систем при случайных воздействиях используют среднее значение квадрата ошибки системы 
При управлении от источников с ограниченной мощностью берут функционал, характеризующий расход энергии на управление 
где u(t) и i(t) - напряжение и ток цепи управления. Иногда в качестве критерия оптимальности сложных САУ принимают максимум прибыли технологического процесса I= g i П i - S, где g i - цена продукта; П i - производительность; S - затраты.
По сравнению с менее строгими методами проектирования замкнутых САУ преимущества теории оптимизации состоят в следующем:
1). процедура проектирования является более четкой, т.к. включает в едином показателе проектирования все существенные аспекты качества;
2). очевидно проектировщик может ожидать получения наилучшего результата в соответствии с данным показателем качества. Поэтому для рассматриваемой задачи указывается область ограничений;
3). можно обнаружить несовместимость ряда требований качества;
4). процедура непосредственно включает в себя предсказание, т.к. оценка показателя качества производится по будущим значениям времени управления;
5). результирующая система управления будет адаптивной, если в процессе работы показатель проектирования переформулируется и попутно снова вычисляются параметры регулятора;
6). определение оптимальных нестационарных процессов не вносит каких-либо дополнительных трудностей;
7). непосредственно рассматриваются и нелинейные объекты, правда, при этом возрастает сложность вычислений.
Трудности, присущие теории оптимизации, состоят в следующем:
1). превращение различных требований проектирования в значимый на языке математики показатель качества непростая задача; здесь возможны пробы и ошибки;
2). существующие алгоритмы оптимального управления в случае нелинейных систем требуют сложных программ вычислений и, в ряде случаев, большого количества машинного времени;
3). показатель качества результирующей системы управления очень чувствителен к разного рода ошибочным предположениям и к изменениям параметров объекта управления.
Задача оптимизации решается в три этапа:
1). построение математических моделей физического процесса, а также требований качества. Математическая модель требований качества является показателем качества системы;
2). вычисление оптимальных управляющих воздействий;
3). синтез регулятора, формирующего оптимальные сигналы управления.
На рис.10.1 представлена классификация оптимальных систем.
ОПТИМАЛЬНЫЕ И АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ
(лекции, заочный факультет, 5 курс)
Лекция 1.
Введение.
В классической теории автоматического управления (ТАУ) задачи оптимизации и адаптации ставились в основном применительно к управлению «в малом». Это означает, что оптимальная программа изменения режимов технологического процесса, выраженная в задающих воздействиях регуляторов, считалась известной, определенной на стадии проектирования. Задача управления заключалась в выполнении этой программы, стабилизации программного движения. При этом допускались лишь малые отклонения от заданного движения, и переходные процессы «в малом» оптимизировались по тем или иным критериям.
В конце 50-х - начале 60-х гг. XX столетия появились работы Л.С. Понтрягина (принцип максимума), Р. Беллмана (динамическое программирование), Р. Калмана (оптимальная фильтрация, управляемость и наблюдаемость), которые заложили основы современной теории автоматического управления, общепринятого определения понятия которой пока не существует.
Наиболее точно современную теорию автоматического управления можно отделить от классической ТАУ, учитывая требования научно-технического прогресса, современной и перспективной автоматизации. Важнейшим из таких требований является оптимальное использование всех располагаемых ресурсов (энергетических, информационных, вычислительных) для достижения главной обобщенной конечной цели при соблюдении ограничений.
Прежде всего указанная оптимизация требует полного использования имеющейся априорной информации в виде математической модели управляемого процесса или объекта. Использование таких моделей не только на стадии проектирования, но и в процессе функционирования систем, является одной из характерных черт современной теории автоматического управления.
Оптимальное управление возможно лишь при оптимальной обработке информации. Поэтому теория оптимального (и субоптимального) оценивания (фильтрации) динамических процессов является составной частью современной теории автоматического управления. Особо важной является параметрическая идентификация (оценивание параметров и характеристик по экспериментальным данным), выполняемая в реальном масштабе времени в эксплуатационных режимах ОУ.
Подлинная оптимизация автоматического управления в условиях неполной априорной информации возможна только в процессе функционирования системы в текущей обстановке и возникшей ситуации. Следовательно, современная теория автоматического управления должна рассматривать адаптивное оптимальное (субоптимальное) управление «в большом». Кроме того, современная теория автоматического управления должна рассматривать методы резервирования и структурного обеспечения надежности (особенно принципы автоматической реконфигурации системы при отказах).
Определение, особенности и общая характеристика оптимальных систем.
Оптимальной называется наилучшая в некотором технико-экономическом смысле система. Основной ее особенностью является наличие двух целей управления, которые эти системы решают автоматически.
Основная цель управления - поддержание управляемой величины на заданном значении и устранение возникающих отклонений этой величины.
Цель оптимизации - обеспечение наилучшего качества управления, определяемое по достижению экстремума некоторого технико-экономического показателя, называемого критерием оптимальности (КО).
Оптимальные системы разделяют в зависимости от вида КО на два класса: оптимальные в статике системы и оптимальные в динамике системы.
У оптимальных в статике систем КО является функцией параметров или управляющих воздействий. Этот критерий имеет экстремум в статическом режиме работы системы, причем статическая характеристика, выражающая зависимость КО от управляющих воздействий оптимизации, может непредвиденным образом смещаться под действием возмущений. Оптимальная система должна этот экстремум находить и поддерживать. Такие системы применимы, если возмущения, смещающие указанную характеристику, изменяются сравнительно медленно по сравнению с длительностью переходных процессов в системе. Тогда система будет успевать отслеживать экстремум практически в статическом режиме. Такие условия обычно выполняются на верхней ступени иерархии управления.
Оптимальные в динамике системы отличаются тем, что их критерий оптимальности представляет собой функционал, т. е. функцию от функций времени. Это значит, что, задав функции времени, от которых данный функционал зависит, получим числовое значение функционала. Эти системы могут применяться при сравнительно быстро меняющихся внешних воздействиях, не выходящих, однако, за допустимые пределы. Поэтому они используются на нижних уровнях управления.
1.2. Критерии оптимальности оптимальных в динамике систем
Обычно эти функционалы имеют вид определенных интегралов по времени
где x(t), u(t) - векторы состояния и управления данной системы;
Т - длительность процесса (в частности, может быть Т = ).
В зависимости от подынтегральной функции f 0 эти критерии имеют следующие основные виды.
1. Линейные функционалы, у которых f 0 - линейная функция переменных:
Критерий максимального быстродействия при f 0 1, т.е.
который равен длительности процесса, а соответствующие системы называют оптимальными по быстродействию;
Линейные интегральные оценки
Критерий максимальной производительности
,
где q(t) - количество произведенной продукции.
2. Квадратичные функционалы, у которых f 0 - квадратичная форма от входящих в нее переменных:
Квадратичные интегральные оценки качества переходного процесса
;
Критерий энергозатрат на управление, у которого
,
где u - управляющее воздействие, а и 2 - мощность, затрачиваемая на управление;
Обобщенный квадратичный критерий, равный сумме двух предшествующих, взятых с некоторыми весовыми коэффициентами. Он компромиссно характеризует качество переходного процесса и энергозатраты на него, т. е.
,
где Q и R - положительно определенные квадратные матрицы. Функционалы, не содержащие интегралов:
Критерий минимакса, при оптимизации по которому надо обеспечить минимальное значение максимума модуля (нормы) вектора отклонения управляемого процесса от его эталонного закона изменения, т. е.
, где x
э – эталонный закон изменения.
Простейшим примером этого критерия для скалярного случая является известное максимальное перерегулирование переходного процесса;
Функция от конечного состояния
которая является функционалом потому, что конечное состояние объекта х (Т) является функцией от управляющего воздействия u (t). Этот критерий оптимальности может применяться в сумме с одним из рассмотренных выше критериев, имеющих вид определенного интеграла.
Выбор того или иного критерия оптимальности для конкретного объекта или системы производится на основании соответствующего изучения работы объекта и предъявляемых к нему требований технико-экономического характера. Этот вопрос не может быть решен в рамках только теории автоматического управления. В зависимости от физического смысла критерия оптимальности его требуется либо минимизировать, либо максимизировать. В первом случае он выражает потери, во втором случае технико-экономическую выгоду. Формально, поменяв знак перед функционалом, можно задачу по максимизации свести к задаче по минимизации.
Лекция 2.
1.3. Краевые условия и ограничения
для оптимальных в динамике систем
Основная цель управления в таких системах обычно формулируется как задача перевода изображающей точки из некоторого начального состояния х(О) в некоторое конечное х(Т) состояние. Начальное состояние принято называть левым концом оптимальной траектории, а конечное - правым. Вместе взятые эти данные и образуют краевые условия. Задачи управления могут отличаться видом краевых условий.
1. Задача с закрепленными концами траектории имеет место, когда х (0) и х (Т) фиксированные точки пространства.
2. Задача с подвижными концами траектории получается, когда х (0) и х (Т) принадлежат некоторым известным линиям или поверхностям пространства.
3. Задача со свободными концами траектории возникает, когда указанные точки занимают произвольные положения. На практике встречаются и смешанные задачи, например х (0) - фиксирован, а х (Т) подвижен. Такая задача будет иметь место, если объект из заданного фиксированного состояния должен «догнать» некоторую эталонную траекторию (рис. 1).
Ограничениями называются дополнительные условия, которым должны удовлетворять управляющие воздействия и управляемые величины. Встречаются два вида ограничений.
1. Безусловные (естественные) ограничения, которые выполняются в силу физических законов для процессов в объекте управления (ОУ). Эти ограничения показывают, что некоторые величины и их функции не могут выйти за границы, определяемые равенствами или неравенствами. Например, уравнение двигателя постоянного тока (ДПТ):
,
ограничение на скорость асинхронного двигателя , где - синхронная скорость.
2. Условные (искусственные) ограничения, выражающие такие требования к величинам или функциям от них, согласно которым они не должны превосходить границ, определенных равенствами или неравенствами по условиям долговечной и безопасной эксплуатации объектов. Например, ограничение на питающее напряжение , ограничения на допустимую скорость, ускорение и т. п.
Для обеспечения условных ограничений необходимо принимать меры схемного или программного характера при реализации соответствующего управляющего устройства.
Ограничения, независимо от их вида, выражаемые равенствами, называются классическими, а неравенствами - неклассическими.
Похожая информация.
Оптимальная система
система автоматического управления, обеспечивающая наилучшее (оптимальное) с некоторой точки зрения функционирование управляемого объекта. Его характеристики и внешние возмущающие воздействия могут изменяться непредвиденным образом, но, как правило, при определённых ограничениях. Наилучшее функционирование системы управления характеризуется т. н. критерием оптимального управления (критерием оптимальности, целевой функцией), который представляет собой величину, определяющую эффективность достижения цели управления и зависящую от изменения во времени или в пространстве координат и Параметр ов системы. Критерием оптимальности могут быть различные технические и экономические показатели функционирования объекта: кпд, быстродействие, среднее или максимальное отклонение параметров системы от заданных значений, себестоимость продукции, отдельные показатели качества продукции либо обобщённый показатель качества и т.п.
Критерий оптимальности может относиться как к переходному, так и к установившемуся процессу, либо и к тому и к др. Различают регулярный и статистический критерии оптимальности. Первый зависит от регулярных параметров и от координат управляемой и управляющей систем. Второй применяется тогда, когда входные сигналы - случайные функции или (и) нужно учесть случайные возмущения, порождённые отдельными элементами системы. По математическому описанию критерий оптимальности может быть либо функцией конечного числа параметров и координат управляемого процесса, которая принимает экстремальное значение при оптимальном функционировании системы, либо функционалом от функции, описывающей закон управления; при этом определяется такой вид этой функции, при котором функционал принимает экстремальное значение. Для расчёта О. с. пользуются принципом максимума Понтрягина либо теорией динамического программирования. М. М. Майзель.
Большая советская энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия . 1969-1978 .
Смотреть что такое "Оптимальная система" в других словарях:
оптимальная система - optimalioji sistema statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. optimal system vok. optimales System, n rus. оптимальная система, f pranc. système optimal, m … Automatikos terminų žodynas
- (от лат. optimus наилучший) система, для к рой выбранный определённым образом критерий качества работы (редко несколько критериев) является оптимальным. Такими критериями могут быть, напр., быстродействие, минимум затрат, точность и др. либо… … Большой энциклопедический политехнический словарь
Под оптимальной системой понимается наилучшая в известном смысле система. Для того, чтобы среди возможных вариантов системы найти наилучший (оптимальный), необходим некоторый критерий, характеризующий эффективность достижения цели управления.… … Википедия
В пилотируемых полётах космических аппаратов группа устройств, которые позволяют человеку выживать в космосе и поддерживать жизнь экипажу корабля. Содержание 1 Общая информация … Википедия
- (optimum currency area) Территория, наиболее пригодная для использования единой валюты. Предположим, что существует две отдельные валютные зоны (страны). Рассмотрим положительные и отрицательные последствия их объединения. Безусловно,… … Экономический словарь
оптимальная частота - Частота, на которой при контроле изделий определенного типа достигаются наилучшие результаты (например, максимальная чувствительность, наибольшее отношение сигнала к шуму и т.п). Единица измерения кГц, МГц [Система неразрушающего контроля. Виды… … Справочник технического переводчика
ОПТИМАЛЬНАЯ ЗОНА УСЛОВИЙ ТРУДА - условия труда, при которых наблюдается наиболее благоприятное протекание психологических функций человека, обеспечивающих наиболее высокую эффективность и надежность его деятельности. Е, П. Ильин выделяет следующие признаки О. з. у. т. 1)… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике
оптимальная настройка регулятора - Соотношение коэффициентов регулирования, при котором система автоматического регулирования обладает наибольшим запасом устойчивости при достаточно хороших показателях качества регулирования … Политехнический терминологический толковый словарь
Обучаемая машина, самоприспосабливающаяся система, алгоритм управления которой изменяется в соответствии с оценкой результатов управления так, что с течением времени она улучшает свои характеристики и качество функционирования (см.… … Большая советская энциклопедия
Информация … Википедия
Книги
- Детская одежда Конструирование Система кроя М Мюллер и сын , Костенко С. (ред.). Для маленьких, но по-взрослому качественная - вот какой должна быть хорошая детская одежда. Спрос на одежду для детей постоянно растет, и сейчас ассортимент детскойодежды сравним с…
Оптимальное управление
Оптимальное управление - это задача проектирования системы, обеспечивающей для заданного объекта управления или процесса закон управления или управляющую последовательность воздействий, обеспечивающих максимум или минимум заданной совокупности критериев качества системы .
Для решения задачи оптимального управления строится математическая модель управляемого объекта или процесса, описывающая его поведение с течением времени под влиянием управляющих воздействий и собственного текущего состояния. Математическая модель для задачи оптимального управления включает в себя: формулировку цели управления, выраженную через критерий качества управления; определение дифференциальных или разностных уравнений, описывающих возможные способы движения объекта управления; определение ограничений на используемые ресурсы в виде уравнений или неравенств .
Наиболее широко при проектировании систем управления применяются следующие методы: вариационное исчисление , принцип максимума Понтрягина и динамическое программирование Беллмана .
Иногда (например, при управлении сложными объектами, такими как доменная печь в металлургии или при анализе экономической информации) в исходных данных и знаниях об управляемом объекте при постановке задачи оптимального управления содержится неопределённая или нечёткая информация, которая не может быть обработана традиционными количественными методами. В таких случаях можно использовать алгоритмы оптимального управления на основе математической теории нечётких множеств (Нечёткое управление). Используемые понятия и знания преобразуются в нечёткую форму, определяются нечёткие правила вывода принимаемых решений, затем производится обратное преобразование нечётких принятых решений в физические управляющие переменные.
Задача оптимального управления
Сформулируем задачу оптимального управления:
здесь - вектор состояния - управление, - начальный и конечный моменты времени.
Задача оптимального управления заключается в нахождении функций состояния и управления для времени , которые минимизируют функционал.
Вариационное исчисление
Рассмотрим данную задачу оптимального управления как задачу Лагранжа вариационного исчисления . Для нахождения необходимых условий экстремума применим теорему Эйлера-Лагранжа . Функция Лагранжа имеет вид: , где - граничные условия. Лагранжиан имеет вид: , где , , - n-мерные вектора множителей Лагранжа .
Необходимые условия экстремума, согласно этой теореме, имеют вид:
Необходимые условия (3-5) составляют основу для определения оптимальных траекторий. Написав эти уравнения, получаем двухточечную граничную задачу, где часть граничных условий задана в начальный момент времени, а остальная часть - в конечный момент. Методы решения подобных задач подробно разбираются в книге
Принцип максимума Понтрягина
Необходимость в принципе максимума Понтрягина возникает в случае когда нигде в допустимом диапазоне управляющей переменной невозможно удовлетворить необходимому условию (3), а именно .
В этом случае условие (3) заменяется на условие (6):
(6)В этом случае согласно принципу максимума Понтрягина величина оптимального управления равна величине управления на одном из концов допустимого диапазона. Уравнения Понтрягина записываются при помощи функции Гамильтона Н, определяемой соотношением . Из уравнений следует, что функция Гамильтона H связана с функцией Лагранжа L следующим образом: . Подставляя L из последнего уравнения в уравнения (3-5) получаем необходимые условия, выраженные через функцию Гамильтона:
Необходимые условия, записанные в такой форме, называются уравнениями Понтрягина. Более подробно принцип максимума Понтрягина разобран в книге .
Где применяется
Принцип максимума особенно важен в системах управления с максимальным быстродействием и минимальным расходом энергии, где применяются управления релейного типа, принимающие крайние, а не промежуточные значения на допустимом интервале управления.
История
За разработку теории оптимального управления Л.С. Понтрягину и его сотрудникам В.Г. Болтянскому , Р.В. Гамкрелидзе и Е.Ф. Мищенко в 1962 г была присуждена Ленинская премия .
Метод динамического программирования
Метод динамического программирования основан на принципе оптимальности Беллмана, который формулируется следующим образом: оптимальная стратегия управления обладает тем свойством, что каково бы ни было начальное состояние и управление в начале процесса последующие управления должны составлять оптимальную стратегию управления относительно состояния, полученного после начальной стадии процесса . Более подробно метод динамического программирования изложен в книге
Примечания
Литература
- Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. - М.: Сов. радио, 1980. - 232 с., ББК 32.815, тир. 12000 экз.
- Алексеев В.М., Тихомиров В.М. , Фомин С.В. Оптимальное управление. - М.: Наука, 1979, УДК 519.6, - 223 c., тир. 24000 экз.
См. также
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Оптимальное управление" в других словарях:
Оптимальное управление - ОУ Управление, обеспечивающее наивыгоднейшее значение определенного критерия оптимальности (КО), характеризующего эффективность управления при заданных ограничениях. В качестве КО могут быть выбраны различные технические или экономические… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
оптимальное управление - Управление, цель которого заключается в обеспечении экстремального значения показателя качества управления. [Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления. Академия наук СССР. Комитет научно технической терминологии. 1984 г.]… … Справочник технического переводчика
Оптимальное управление - 1. Основное понятие математической теории оптимальных процессов (принадлежащей разделу математики под тем же названием: «О.у.»); означает выбор таких управляющих параметров, которые обеспечивали бы наилучшее с точки… … Экономико-математический словарь
Позволяет при заданных условиях (часто противоречивых) достичь поставленной цели наилучшим образом, напр. за минимальное время, с наибольшим экономическим эффектом, с максимальной точностью … Большой Энциклопедический словарь
Летательным аппаратом раздел динамики полёта, посвящённый развитию и использованию методов оптимизации для определения законов управления движением летательного аппарата и его траекторий, обеспечивающих максимум или минимум выбранного критерия… … Энциклопедия техники
Раздел математики, изучающий неклассические вариационные задачи. Объекты, с которыми имеет дело техника, обычно снабжены «рулями» с их помощью человек управляет движением. Математически поведение такого объекта описывается… … Большая советская энциклопедия
Позволяет при заданных условиях (часто противоречивых) достичь поставленной цели наилучшим образом, например за минимальное время, с наибольшим экономическим эффектом, с максимальной точностью. * * * ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ … Энциклопедический словарь
Лекция 12.Оптимальные системы автоматического управления
Любая САУ в определенном смысле является оптимальной, т.к. в любом случае предпочтение одной системы перед другой означает, что выбранная система при определенных условиях в том или ином отношении лучше (оптимальнее) другой. Вместе с тем выделяют самостоятельную группу так называемых оптимальных (в том или ином смысле) САУ, понимая под этим термином такие системы, в которых реализуется закон управления по максимуму или минимуму значения выбранного, исходя из конкретных условий и задач управления, критерия оптимальности.
Очевидно, что может существовать большое разнообразие различных критериев, определяющих степень совершенства работы той или иной управляемой системы. Некоторые из этих показателей, как например, время переходного процесса (быстродействие), величина перерегулирования, статическая ошибка, установившаяся ошибка при медленных плавных изменениях входного воздействия были рассмотрены ранее.
Вообще говоря, все эти критерии качества важны для многих автоматических систем. Но часто в зависимости от устройства и назначения системы один из указанных (или иных) критериев качества может играть главную роль. Тогда при синтезе системы надо «выжать» из нее все, чтобы добиться максимума или минимума именно того показателя, который соответствует данному критерию. Остальные же показатели качества нужно при этом удерживать просто в допустимых по техническим требованиям пределах. Когда одинаково важны два каких-либо критерия, то составляется новый комбинированный показатель качества, максимум или минимум которого нужно обеспечить.
Оптимальной автоматической системой называется система, в которой закон управления выбран по максимум или минимуму того или иного показателя качества. При этом закон управления может быть либо линейным, либо нелинейным.
Наиболее общее выражение критерия оптимальности имеет вид интегрального функционала, зависящего от функции управления:
где Х(х 1 ,х 2 ,…х n) – вектор фазовых координат (вектор состояния); U(u 1 ,u 2 ,…u m) – вектор управления; t 0 , t k – время начала и конца управления.
Задачей теории оптимального управления является нахождение алгоритма, структуры и параметров системы управления, удовлетворяющих условиям оптимальности.
В оптимальной системе с линейным законом управления рассчитываются значения всех коэффициентов по максимуму или минимуму выбранного показателя качества, или же рассчитывается передаточная функция корректирующего устройства или фильтра (так называемый оптимальный линейный фильтр). В этом случае достигается максимум того, что может дать чисто линейная система.
Более широкими возможностями при оптимизации системы по тому или иному критерию обладают нелинейные законы управления. Введение нелинейностей в закон управления принципиально расширяет его возможности. То же самое касается и нелинейных корректирующих устройств и нелинейных фильтров. Однако расчет их структуры и параметров по максимуму или минимуму какого-либо показателя качества становится значительно сложнее.
В частности в оптимальных системах часто применяется релейный закон регулирования типа двухпозиционного или трехпозиционного, но с более сложным условием переключения:
U = C при f(х 1 ,х 2 ,…х n) > 0,
U = 0 при f(х 1 ,х 2 ,…х n) = 0,
U = - C при f(х 1 ,х 2 ,…х n) > 0,
где U – управляющее воздействие; С – заданная постоянная; х 1 ,х 2 ,…х n – обобщенные координаты системы, в которые могут входить отклонения управляемой величины и других переменных, характеризующих текущее состояние системы, а также их производные; f – функция переключения, которая может зависеть от начальных значений этих переменных и от характеристик задаваемого значения регулируемой величины в рассматриваемой САУ. Вид этой функции зависит как от выбранного показателя качества, так и от структуры и параметров системы в целом.
Во всех случаях оптимизации автоматической системы по тому или иному критерию должны учитываться реальные ограничения, всегда имеющиеся на практике, например, ограниченность запаса энергии, величины мощности, скорости, усиления, тока, емкости, допускаемой перегрузки, нагрева и т.п. Эти ограничения записываются в виде неравенств (например, dx/dt £ b), добавляемых к уравнениям динамики системы.
Используемый критерий качества тоже должен быть выражен либо непосредственно в виде функции от подлежащих выбору параметров закона управления, либо как подлежащий оптимизации результат решения уравнений динамики автоматической системы. Тогда задача сводится к отысканию максимума или минимума некоторого функционала.
Допустим, что требуется определить временную функцию x(t), удовлетворяющую заданным граничным условиям при t = 0 и t = T и обеспечивающую минимум интеграла следующего вида:
где F(x) – функция переменной х и производных d i x/dt i .
В этом случае можно положить х = где j i (t) - известные функции.
Для решения задачи требуется подобрать коэффициенты а i так, чтобы интеграл J достигал минимума.
Для такого определения x(t) обычно необходимо обследовать большое число коэффициентов а i . Если число таких коэффициентов невелико и при этом имеется лишь один минимум исходной функции, такая задача решается сравнительно просто. При других более общих условиях решение указанной задачи требует большого объема вычислений.
При построении оптимальных систем решаются следующие основные задачи: определение математической модели объекта управления; определение цели управления; выбор критерия оптимальности; оценка ограничений, накладываемых на параметры состояния и управления; выбор оптимального алгоритма работы управляющего устройства; схемная реализация управляющего устройства.
Загрузка...