Способ регулирования динамических объектов

 

Изобретение относится к области автоматического регулирования, а именно к регулированию выходной координаты динамических объектов. Цель изобретения - повышение динамической точности регулирования выходной координаты сложных динамических объектов на установившихся режимах за счет введения в контур управления стохастического регулятора, учитывающего случайные флуктуации внешней среды и параметров объекта. Сущность изобретения заключается в том, что сначала формируют одномерный массив постоянных значений X = {x} размерностью M, охватывающий весь диапазон возможных изменений выходной координаты объекта управления x, и одномерный массив значений управляющего воздействия U = {u} размерностью N, на основании этих двух одномерных массивов строят двумерный массив переходных вероятностей P = {P}, размерностью N x M, каждый элемент которого P_jk отражает оценку вероятности перехода объекта управления из состояния {x_k} на i-том шаге управления в цель управления, то есть в состояние на (j+1)-м шаге управления под действием на i-том шаге управления управляющего воздействия u_j, причем значения оценок вероятностей P определяют из анализа априорных статистических данных о работе данного конкретного динамического объекта, затем на установившихся режимах на каждом i-том шаге управления по величине выходной координаты x(t_i) выбирают значение k из условия и формируют значение управляющей координаты U(t_i+1) = U_j на основе метода Монте-Карло, после чего подают его на объект управления, причем на каждом (i + 1)-м шаге управления обновляют значение оценки вероятности P_jk по рекурентной формуле P_jk(t_i+1) = λP_jk(t_i)+(1-λ)A(t_i+1) , где A(t_i+1) = 1 при выполнении условия и A(t_i+1) = 0 во всех остальных случаях, а λ - заранее заданная постоянная величина, причем перечисленные операции повторяют на каждом шаге управления. 1 ил.

Изобретение относится к области автоматического регулирования, а именно к регулированию выходной координаты сложных динамических объектов.

Известен способ регулирования и устройство для его реализации, содержащее объект управления, выход которого соединен с инвертирующим входом блока сравнения выходной координаты с заданным значением, выход которого соединен с входом аналогового регулятора, выход которого соединен с входом объекта управления [1,с.269].

Недостатком указанных способа и устройства является недостаточная точность регулирования.

Наиболее близким техническим решением, выбранным за прототип, является способ регулирования путем измерения выходной координаты, сравнения измеренного значения с заданным, формирования управляющего сигнала на объект управления в соответствии с ошибкой регулирования выходной координаты [2, с. 250].

Операции этого способа осуществляются устройством [2. с. 250, рис. 7.4(б)] , содержащим объект управления, выход которого соединен с инвертирующим входом блока сравнения выходной координаты с заданным значением, выход которого соединен с входом детерминированного цифрового регулятора, выход которого соединен с входом объекта управления.

Недостатком указанного способа является недостаточная точность регулирования, поскольку он не учитывает влияния случайных возмущений и флуктуаций внешней среды.

Недостатком указанного устройства является то, что оно не позволяет учесть случайные возмущения и получить высокую точность регулирования, так как содержит детерминированный цифровой регулятор, а не стохастический.

Задачей, на решение которой направлено заявляемое изобретение, является повышение динамической точности регулирования выходной координаты сложных динамических объектов на установившихся режимах за счет введения в контур управления адаптивного стохастического регулятора, учитывающего случайные флуктуации внешней среды и параметров объекта.

Поставленная задача решается способом регулирования динамических объектов путем измерения выходной координаты x объекта управления, сравнения измеренного значения с заданным, формирования управляющего сигнала на объект управления в соответствии с ошибкой регулирования выходной координаты ε_x, в отличие от прототипа сначала формируют одномерный массив постоянных значений Х={x} размерностью М, охватывающий весь диапазон возможных изменений выходной координаты объекта управления x, и одномерный массив значений управляющего воздействия U={u} размерностью N, на основании этих двух одномерных массивов строят двумерный массив переходных вероятностей P={P}, размерностью NxM, каждый элемент которого P_jk отражает оценку вероятности перехода объекта управления из состояния {x_k} на i-том шаге управления в цель управления, то есть в состояние на (i+1)-м шаге управления под действием на i-том шаге управления управляющего воздействия U_j, причем значения оценок вероятностей P определяют из анализа априорных статистических данных о работе данного конкретного динамического объекта, затем на установившихся режимах на каждом i-том шаге управления по величине выходной координаты x(t_i) выбирают значение k из условия и формируют значение управляющей координаты U(t_i+1)=U_j на основе метода Монте-Карло, после чего подают его на объект управления, причем на каждом (i+1)-м шаге управления обновляют значение оценки вероятности P_jk по рекурентной формуле P_jk(t_i+1) = λP_jk(t_i)+(1-λ)A(t_i+1), где A(t_i+1)= 1 при выполнении условия и A(t_j+1)=0 во всех остальных случаях, а λ - заранее заданная постоянная величина, причем перечисленные операции повторяют на каждом шаге управления.

На чертеже представлена блок-схема устройства, реализующего заявляемый способ.

Устройство содержит (см. фиг. 1) объект управления 1, выход которого соединен с инвертирующим входом блока сравнения 2 выходной координаты x с заданным значением x_зад, выход которого соединен с входом детерминированного регулятора 3, выход которого соединен с первым входом ключа 4, второй вход которого соединен с выходом стохастического регулятора 5, а выход соединен с входом объекта управления 1, выход которого соединен также с первым входом стохастического регулятора 5 и с входом схемы управления ключом 6, выход которой соединен с управляющим входом ключа 4, а второй вход стохастического регулятора 5 соединен с выходом генератора 7 случайных чисел.

Способ реализуют следующим образом. Сигнал, соответствующий выходной координате, с объекта управления 1 поступает на блок сравнения 2 выходной координаты x с заданным значением x_зад, где формируется сигнал, соответствующий ошибке регулирования выходной координаты ε_x , который поступает в детерминированный регулятор 3, где формируется управляющий сигнал, который через ключ 4 подается на объект управления 1. На установившихся режимах работы объекта управления схема управления ключом 6 переключает ключ 4 и в контур управления включается стохастический регулятор 5, в котором заранее из анализа априорной информации о работе данного конкретного объекта управления на данном установившемся режиме формируют одномерный массив постоянных значений X= { x} размерностью М, охватывающий весь диапазон возможных изменений выходной координаты объекта управления x, и одномерный массив значений управляющего воздействия U= {u} размерностью N, на основании этих двух одномерных массивов строят двумерный массив переходных вероятностей P={P}, размерностью NxM, каждый элемент которого P_jk отражает оценку вероятности перехода объекта управления из состояния {x_k} на i-том шаге управления в цель управления, то есть в состояние - заранее заданная постоянная величина) на (i+1)-м шаге управления под действием на i-том шаге управления управляющего воздействия u_j, причем значения оценок вероятностей P также определяют из анализа априорных статистических данных о работе данного конкретного динамического объекта на данном установившемся режиме. Затем на каждом i-том шаге управления по величине выходной координаты x(t_i) выбирают значение k из условия и формируют значение управляющей координаты u(t_i+1)=u_j на основе метода Монте-Карло [3, c.87-91], после чего подают его через ключ на объект управления. Генератор 7 случайных чисел служит для реализации метода Монте-Карло. Он генерирует на каждом шаге управления сигнал, соответствующий случайной переменной, равномерно распределенной на интервале от 0 до 1. Этот сигнал поступает в стохастический регулятор 5, где на основе величины этого сигнала и вектора оценок вероятностей P_Jk, с известным значением индекса k определяется значение индекса j, а по значению индекса j определяется значение управляющего воздействия на (i+1)-м шаге (u(t_i+1)= u_j, которое подается на объект управления. Далее на каждом (i+1)-м шаге управления обновляют оценки вероятности P_jk по рекурентной формуле P_jk(t_i+1) = λP_jk(t_i)+(1-λ)A(t_i+1) , где A(t_i+1)=1 при выполнении условия и A(t_i+1)=0 во всех остальных случаях, а λ - заранее заданная постоянная величина. Затем повторяют процесс управления, выполняя на каждом его шаге описанную последовательность действий.

Использование предлагаемого способа регулирования динамических объектов обеспечивает по сравнению с прототипом следующие преимущества: а) обеспечивается более высокая точность регулирования на установившихся режимах: б) режим работы объекта управления приближается к оптимальному, вследствие чего увеличивается его долговечность.

Источники информации, принятые во внимание 1. Теория автоматического управления. Ч.1. Под ред. А.В.Нетушила. М.: Высшая шкала, 1967.

2. Многоуровневое управление динамическими объектами. Васильев В.И. и др. М.: Наука, 1987.

3. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. М.: Мир, 1978.

Формула изобретения

Способ регулирования динамических объектов путем измерения выходной координаты х, сравнения измеренного значения с заданным, формирования управляющего воздействия на объект управления в соответствии с ошибкой регулирования выходной координаты ε_x, отличающийся тем, что сначала формируют одномерный массив постоянных значений Х = {х} размерностью М, охватывающий весь диапазон возможных изменений выходной координаты объекта управления х, и одномерный массив значений управляющего воздействия U = {u} размерностью N, на основании этих двух одномерных массивов строят двумерный массив переходных вероятностей Р = {Р} размерностью N x M, каждый элемент которого Р_jk отражает оценку вероятности перехода объекта управления из состояния {x_k} на i-том шаге управления в состояние на (i + 1)-том шаге управления под действием на i-том шаге управления управляющего воздействия U_j, причем значения оценок вероятностей Р определяют из анализа априорных статистических данных о работе данного конкретного динамического объекта, затем на установившихся режимах на каждом i-том шаге управления по величине измеренной выходной координаты x(t_i) выбирают значение k из условия k = arg min/x(t_i) - x_k/ и формируют значение управляющего воздействия U(t_i+1) = U_j на объект управления на основе метода Монте-Карло, причем на каждом (i+1)-том шаге управления обновляют значение оценки вероятности P_jk по рекурентной формуле P_jk(t_i+1) = λP_jk(t_i)+(1-λ)A(t_i+1), где A(t_i+1) = 1 при выполнении условия и A(t_i+1) = 0 во всех остальных случаях; λ - заранее заданная постоянная величина.

РИСУНКИ

Рисунок 1