Другие журналы

электронный научно-технический журнал

ИНЖЕНЕРНЫЙ ВЕСТНИК

Издатель: Общероссийская общественная организация "Академия инженерных наук им. А.М. Прохорова".

Исследование преимуществ эволюционного синтеза робастного lq-регулятора с вероятностной оценкой

Инженерный вестник # 02, февраль 2016
УДК: 004.94
Файл статьи: Puzanov_Al.pdf (778.35Кб)
авторы: Пузанов А. Н., Пупков К. А.

Предметом данной работы является исследование преимуществ эволюционного синтеза параметров линейно-квадратичного регулятора в случае, когда модель объекта стабилизации имеет существенную неопределенность. Использование эволюционного моделирования для синтеза системы стабилизации с робастными свойствами позволяет  не предусматривать ограничения на модель объекта управления, однако учет неопределенности её параметров требует составления и выполнения множества трудоемких тестов, достаточного для оценки характерного качества управления на всем распределении. Рассматривается вероятностная модель усреднения качества регулирования, т. е. предполагается, что функция плотности распределения вероятности неопределенных параметров известна. При этом для оценки характеристики регулирования по всему распределению используется интервальная сетка выделенных значений, по узлам которой производиться моделирование и расчет, после чего их взвешенные результаты суммируются. Для решения задачи оптимального синтеза параметров линейно-квадратичного регулятора по оценке усредненного качества стабилизации предлагается оригинальный генетический алгоритм с вещественным кодированием на основе введенного оператора мультикроссинговера и различных видов микроэволюции.  
При выборе интегрального критерия качества линейно-квадратичной стабилизации общего вида, необходимо подобрать весовые матрицы таким образом, чтобы актуализировать необходимое соотношение экономичности управления и быстродействия стабилизации.
В случае, когда необходимо учесть неопределенность сразу по многим параметрам, вычислительная стоимость расчета функционала для оценки усредненного качества регулирования резко возрастает и использование поисковых алгоритмов оказывается слишком затратным с вычислительной точки зрения, в этом случае более целесообразно рассматривать робастное адаптивное управление.
Полученные результаты на примере линейной системы демонстрируют, что предлагаемый алгоритм позволяет получить параметры управляющего модуля, обеспечивающие высокие значения выбранного критерия качества стабилизации для широкого диапазона значений неопределенных параметров за приемлемое время, в случае, когда количество рассматриваемых параметров невелико.  Как основной вывод, также отмечается, что получаемые в ходе эволюции решения, найденные для диапазонов небольшого числа нефиксированных параметров, имеют тенденцию к сохранению усредненного качества при учете возможности дополнительной вариации параметров, что показано на примере линейной системы, т. к. решения оказываются настолько выгодны в среднем, что неоцененный достаточный запас робастности качества стабилизации может покрывать гораздо более широкие пределы функционирования. При оценке робастности качества, как правило, достаточно учитывать неопределенность только по тем параметрам, которые наиболее подвержены изменениям или к которым система наиболее чувствительна, однако, полученные результаты в любом случае все равно требуют аттестационных проверок на расширенных диапазонах.
Список литературы
      [1].      Пупков К.А., Фам Суан Фанг. Вероятностная неопределенность в стохастических динамических системах: устойчивость и управление. М.: РУДН. 2014. 118 c. 
      [2].      Polyak B.T., Tempo R. Probabilistic robust design with linear quadratic regulators // Systems & Control Letters. 2001. Vol. 43. Is. 5. P. 343-353. doi:10.1016/S0167-6911(01)00117-7 
      [3].      
Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М.  Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2003. 432 с.
      [4].      Дударов С.П. Математические основы генетических алгоритмов: учеб. пособие. М.: РХТУ им. Д. И. Менделеева. 2012. 56 с.
      [5].      Thomas Back, Ulrich Hammel, Hans-Paul Schwefel. Evolutionary Computation: Comments on the History and Current State // IEEE Transactions on evolutionary computations. 1997. Vol. 1. Is. 1. DOI: 10.1109/4235.585888   
      [6].      
Thomas Weise. Global Optimization Algorithms “Theory and Application” 2nd ed. / Version: 2009-06-26. 2009. 821 p.Режим доступа: http://www.it-weise.de/projects/book.pdf (дата обращения: 7.01.2015)

Тематические рубрики:
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (499) 263-69-71
  RSS
© 2003-2019 «Инженерный вестник» Тел.: +7 (499) 263-69-71