Аналитическое конструирование оптимального регулятора (АКОР)

 

АКОР – представляет собой выбор оптимальных коэффициентов усиления для линейной стационарной системы по квадратичному критерию качества.

В основе метода АКОР лежит применение теоремы Ляпунова об устойчивости для линейных систем, удовлетворяющих условию: положительной определенной квадратичной форме при отрицательном значении ее производной.

Рассматривается линейная система:

Функция Ляпунова:

- система устойчива.

Если для линейной системы существует положительно-определенная – функция Ляпунова и ее производная , то линейно-динамическая система устойчива. Интерпретация метода Ляпунова. Если функция Ляпунова равна квадрату расстояния до положения равновесия и это величина убывает, то система стремится к положению равновесия, следовательно, движение к положению равновесия устойчиво.

Рис. Интерпретация метода Ляпунова

Пример.

Если ,

– система устойчива.

, оператор Лапласа ,

Корень характеристического уравнения .

 

Пример.

– система устойчива.

Для систем третьего и более высокого порядка сложно подобрать функцию Ляпунова для проверки устойчивости. Для выбора функции Ляпунова на основе метода динамического программирования решена задача о выборе функции Ляпунова методом АКОР.

Для линейной стационарной системы:

Описываемой векторным уравнением:

Задается квадратичный критерий качества:

Критерий качества в матричной форме:

Определяется оптимально уравнение из условия минимума квадратичного критерия.Оптимальным решением является линейный регулятор , где ,

.

Матрица определяется из уравнения Риккати:

Это уравнение позволяет найти четыре значения для матрицы Сильвестра , из которых два комплексных решения, одно – неустойчивое и только одно устойчивое решение. Это решение определяет оптимальные коэффициенты усиления для задачи аналогичного конструирования.

Для решения задачи АКОР необходимо ввести матрицу динамических коэффициентов, матрицу коэффициентов управления, матрицы весовых коэффициентов и и записать обращение к стандартной программе В результате будут вычислены матрицы оптимальных коэффициентов K, матрица Сильвестра S и матрица собственных значений системы E.

Пример.

I

0 0 0

= 1 0 0 0 + 0 U

0 0 0 1 0

0 0 0 0 1

 

 

При выборе весовых коэффициентов и можно использовать метод Беллмана:

Полученное решение является оптимальным управлением с отрицательной обратной связью по координатам состояния.

Общее число измеряемых координат намного меньше числа координат состояния, поэтому решается задача аналитического конструирования управления только по измеряемым координатам.

привод самолет S 1/S

-- Ky

Ky

Рис. Схема управления по измеряемым координатам

MatLab:

Матрица перекрестных связей:

или

 

Синтез системы в пространстве состояний основан на описании уравнений движения в математической форме с использованием матрицы динамических коэффициентов а, матрицы управления b, матрицы измерений с и матрицы коэффициентов влияния управления на измерениях d.

Метод размещения измерений матрицы динамических коэффициентов замкнутой системы требует ввода технического задания на значение частот и коэффициентов относительного демпфирования исполнительных устройств, короткопериодического движения самолета и траекторного движения.

Программа place позволяет найти необходимые коэффициенты усиления

.

Метод АКОР требует задать весовые коэффициенты для квадратов допустимых отклонений координат и управления. В этом случае получается оптимальным по точности система с собственными частотами и коэффициентами демпфирования, которые зависят от выбранных весовых коэффициентов.

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: