- •Лабораторная работа №1 Анализ системы телеуправления подвижного объекта при стационарных случайных воздействиях
- •Контрольные вопросы
- •Ответы на контрольные вопросы
- •Лабораторная работа №2 Оптимизация регулятора системы телеуправления при стационарных случайных воздействиях
- •Теоретические сведения
- •Контрольные вопросы
- •Ответы на контрольные вопросы
- •Анализ и синтез автоматической системы сопровождения цели при стационарных случайных воздействиях
- •Теоретические сведения
- •Контрольные вопросы
- •Синтез регулятора автоматической системы сопровождения цели при случайных воздействиях на основе минимаксного критерия
- •Теоретические сведения
- •Контрольные вопросы
- •Исследование влияния случайных воздействий на динамику и точность автоколебательного электрического следящего привода
- •Теоретические сведения
- •Контрольные вопросы
- •Контрольные вопросы
Ответы на контрольные вопросы
1. Ошибка обусловлена инерциальностью звеньев, контура управления и наличием случайных возмущений.
2. Формирующим фильтром называют динамическую систему, преобразующую сигнал вида белого шума с заданными статистическими характеристиками. Используется для получения случайного процесса, с заданной спектральной плотностью.
3. Принцип суперпозиций.
4. В соответствии с эргодической гипотезой критерий точности СТУ можно принять в виде
. (2)
где
– любая реализация случайного процесса
Z(t);
Т –
время наблюдения (время моделирования).
Следовательно, значение функционала (2) может оцениваться по отдельной реализации сигнала ошибки , полученной непосредственным моделированием системы в установившемся режиме за большое время. Однако при этом необходимо учитывать эффект накопления ошибки моделирования, из-за приближённости метода численного интегрирования.
Для получения
критерия (2) схему моделирования (рис. 5)
надо доработать путем подключения к
выходу
блоков возведения в квадрат, усиления
(
)
и интегрирования. Выходной сигнал такой
схемы направляется в рабочее пространство
MATLAB,
для чего используется блок «To Workspace».
5. По графику корреляционной функции можно определить есть ли задержка между сигналами 1го и 2го датчика и найти её величину.
6. Корреляционная функция не должна упасть до нуля, т.к. появляется периодическая составляющая.
7. При анализе устойчивости используется среднее значение квадрата ошибки отклонения и средний квадрат ошибки возмущения по отдельным сигналам ошибки.
Лабораторная работа №2 Оптимизация регулятора системы телеуправления при стационарных случайных воздействиях
Цель исследования – практическое освоение методов оптимального синтеза линейной СТУ при стационарных случайных воздействиях.
Достижение поставленной цели связано с решением следующих задач:
- постановка задачи оптимизации;
- выбор структуры регулятора и корректируемых параметров;
- численная оптимизация параметров регулятора по критерию минимума дисперсии ошибки;
- моделирование скорректированной системы при случайных воздействиях с оценкой точности в среднем;
- анализ устойчивости системы;
- анализ качества регулирования в переходном режиме.
Теоретические сведения
Рассмотрим задачу оптимизации параметров регулятора СТУ по критерию минимума среднего квадрата ошибки наведения. Критерий точности СТУ примем в виде
.
(1)
В общем случае задача многопараметрической оптимизации СТУ ставится следующим образом:
, (2)
где
– вектор корректируемых параметров
регулятора,
;
– оптимальное значение вектора.
Расчетная схема должна обеспечивать на каждом шаге алгоритма оптимизации вычисление оценки среднего квадрата ошибки и передачу его стандартной процедуре MATLAB, которая выполняет численную параметрическую минимизацию. В данной работе в качестве корректируемого параметра рассмотрим коэффициент передачи Ki разомкнутой системы. При этом следует задать такое начальное приближение коэффициента, при котором система устойчива.
Расчет Ki в диапазоне значений, где система устойчива, сводится к решению задачи однопараметрической минимизации
, (3)
где Ki* – оптимальное значение коэффициента.
Оптимизация СТУ по одному параметру может производиться с помощью стандартной функции Fminbnd пакета Optimization Toolbox. Эта функция предназначена для скалярной нелинейной минимизации с ограничениями вида x1< x< x2. Алгоритм основан на методе золотого сечения и квадратичной (параболической) интерполяции. Функция оптимизации записывается в виде:
Ki = fminbnd(@cget,a,b),
где cget – целевая функция; a и b – границы интервала изменений Ki, который соответствует устойчивой системе.
При многомерной оптимизации можно использовать стандартную MATLAB-функцию Fminsearch. Эта функция позволяет найти минимум функции нескольких переменных без ограничений (т.е. решить задачу безусловной оптимизации) с использованием симплексного метода. Функция записывается в виде
x = fminsearch(@cget,x0),
где x0
- точка, в окрестности которой минимизируется
целевая функция. В качестве оптимизируемых
параметров используются коэффициент
передачи системы по разомкнутому
контуру, постоянная времени
и разнос n
дифференцирующего
фильтра.
После оптимизации регулятора по критерию точности необходимо с помощью пакета Control System ToolBox выполнить анализ динамики системы. При этом с помощью логарифмических амплитудных и фазовых ЧХ скорректированного контура оцениваются запасы устойчивости по амплитуде и фазе. Кроме того, контролируется качество переходного процесса в системе при ступенчатом входном сигнале.
На основании полученных оценок точности, устойчивости, колебательности и быстродействия делается вывод о приемлемости рассчитанного варианта регулятора. В случае его неприемлемости уточняются начальные приближения по параметрам, после чего повторяют процедуру синтеза.
В общем случае задачу оптимизации САУ по критерию минимума среднего значения квадрата ошибки следует ставить как условную, а именно, как задачу оптимизации в условиях ограничений типа неравенств. Последние представляют собой функциональные и параметрические ограничения, которые обусловлены требованиями к показателям устойчивости, колебательности и быстродействия системы, а также требованиями к физической реализуемости параметров регулятора.
При решении задач
условной оптимизации часто используется
метод штрафных функций. В соответствии
с этим методом, если в процессе работы
алгоритма минимизации будет превышено
некоторое граничное значение коэффициента
передачи
,
то к исходной целевой функции
прибавляется большая константа.
Изображающая точка алгоритма минимизации
как бы отскакивает от высоких стен,
окружающих ту часть пространства
параметров регулятора (в данном случае
часть числовой прямой, где
),
в которой выполняются функциональные
ограничения, в частности, ограничения
по запасам устойчивости, показателям
колебательности и быстродействия
системы.
Для исключения локальных минимумов и для улучшения сходимости алгоритма к глобальному минимуму вводят сетку начальных приближений в пространстве корректируемых параметров. Запуски алгоритма минимизации производятся из узлов этой сетки.
Для контроля работоспособности рассчитанной СТУ проводится серия «пусков» с использованием виртуального испытательного стенда и оценивается среднеквадратичное отклонение ракеты в установившемся режиме полета.
