Статья: Адаптивная система компенсации неизвестного запаздывания
БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИЙ АДАПТИВНЫЙ НАБЛЮДАТЕЛЬ В СИСТЕМЕ КОМПЕНСАЦИИ НЕИЗВЕСТНОГО
ЗАПАЗДЫВАНИЯ
А.В. Старосельский
Московский Государственный Институт Электроники и Математики,
Москва, Россия, E-mail:
Настоящая работа посвящена построению системы компенсации неизвестного
запаздывания. Наличие большого запаздывания, как известно [1], отрицательно
сказывается на работоспособности системы управления.
Для компенсации неизвестного запаздывания разработана адаптивная система,
состоящая из быстродействующего адаптивного наблюдателя, вычисляющего оценки
неизвестных параметров и запаздывания системы управления, и прогнозатора
Смита, компенсирующего это запаздывание.
Центральным моментом работы является построение алгоритма быстродействующего
адаптивного наблюдателя для оценивания неизвестного запаздывания, так как
прогнозатор Смита применим лишь в тех случаях, когда запаздывание априори
известно. Этот алгоритм основан на использовании метода настраиваемой модели.
Суть алгоритма изложена ниже.
Пусть поведение интересующего нас объекта описывается следующим
дифференциальным уравнением:
 , (1)
 ; 
Здесь a1=3, a0=2 - известные постоянные коэффициенты; 
- неизвестные постоянные. Тогда структурная схема соответствующего процесса
управления будет иметь вид, представленный на рис. 1. Здесь приборному
измерению доступны вход xd(t) и выход x(t) системы управления.
Построим быстродействующий адаптивный наблюдатель для идентификации неизвестных
параметров системы 
, а также прогнозатор Смита для компенсации запаздывания 
, после чего будем подставлять получаемые наблюдателем оценки 
в прогнозатор.
 
–
Рис 1. Система управления для объекта с неизвестным запаздыванием.
y(t)
v(t)
–
 +
–
 
–
Рис. 2. Адаптивная система компенсации неизвестного запаздывания.
На каждом из подынтервалов времени функционирования системы Jj
настраиваемую модель опишем следующими уравнениями:
  (2)
 ,
где  - параметры модели, настраиваемые соответственно на параметры  объекта (1).
Введем ошибку e(t) = x(t) - y(t).
Конечная структурная схема системы управления с адаптивным наблюдателем и
прогнозатором Смита показана на рис. 2.
Система уравнений для выходного сигнала прогнозатора Смита v(t) и входного
сигнала объекта, прогнозатора и наблюдателя u(t):
Уравнение для ошибки e(t) будет иметь вид (вычитаем (2) из (1) и линеаризуем
правую часть):
 , (3)
где  
Приведем (3) к системе уравнений первого порядка. Положим
Тогда в векторной форме уравнение (3) будет иметь вид
   +  (4)
или в краткой форме
 ,
где  ,  , A= , Z=  .
Решением (4) будет
     (5)
или в краткой форме
где Ф(t)=  , R(t)=  - решения уравнений
 (6)
 . (7)
Перепишем первую строку системы (5) в виде
 (8)
где
 .
Здесь w(t) и  -
известные величины для любого t; вектор g содержит неизвестные параметры
объекта, а векторы bj (j=0,l,...,N-l) являются функциями
перестраиваемых параметров эталонной модели 
.
Набирая данные на каждом из подынтервалов Jj в моменты времени t
j1,...,tjm, образуем из (8) алгебраическую систему вида
или в матричной форме
 (9)
Число m выбирается так, чтобы уравнений в (9) было не меньше числа
неизвестных параметров. В данном случае m больше или равно 3.
Решение алгебраической системы (9) при этом записывается в виде
 (10)
где  - псевдообратная матрица.
Изменение параметров bj при переходе от подынтервала Jj к
Jj+1 осуществляется по рекуррентной формуле
 , (11)
где L=diag(l1,....,l3) - вещественная диагональная
матрица, все числа li>0. Можно показать [2], что этот процесс
перестройки параметров сходится экспоненциально, т.е. значения перестраиваемых
параметров модели 
сходятся к значениям неизвестных параметров объекта 
.
Таким образом, для того, чтобы идентифицировать постоянные неизвестные параметры 
объекта (1), параметры настраиваемой модели (2) 
следует изменять с помощью алгоритма, который описывается уравнениями (6)-(11).
Было проведено численное моделирование этой системы на ЭВМ в среде MATLAB
5.2. Результаты компьютерного моделирования подтверждают эффективность
разработанного алгоритма.
Предлагаемый алгоритм адаптивного наблюдателя обладает важными для практики
свойствами: заданной длительностью переходного процесса по параметрам и
запаздыванию; отсутствием взаимного влияния переходных процессов настройки в
разных параметрических каналах и практической независимостью времени
переходных процессов по параметрам и запаздыванию от изменения амплитуды
входных и выходных сигналов.
Литература
[1] Гурецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. Пер. с
польского. - М.: Машиностроение, 1974.
[2] Копысов О.Ю., Прокопов Б.И. Построение алгоритма перестройки параметров и
запаздывания в методе настраиваемой модели. М.: МГИЭМ, 1999.
| 
