д-р техн. наук, проф.,
г. Баку
Professor, Dr. Sci.Tech.,
Baku, AZ1073
докторант,
г. Баку
Doctoral Student,
Baku, AZ1073
Обсуждаются вопросы целесообразности использования средств адаптации в робастных системах управления. Констатируется, что чисто робастные системы без использования средств адаптации в принципе не могут обеспечивать высокую эффективность и универсальность при решении практических задач.
Постановка задачи синтеза управления в условиях неопределенности без элементов адаптации, образно говоря, подобна "поиску черной кошки в темной комнате, особенно, если ее там нет" (Конфуций).
Наиболее адекватным с точки зрения соответствия фундаментальным принципам теории автоматического управления является подход, основанный на увеличении коэффициента усиления разомкнутого контура. Тем не менее, и здесь возникает своя проблема — увеличение коэффициента усиления нарушает устойчивость замкнутой системы. Все известные исследования сконцентрированы вокруг решения этой проблемы.
Исследуются предельные робастные системы с большим коэффициентом усиления, синтезированные на основе метода функции Ляпунова. В целях экономии энергии управления предлагается не использовать экстремальное значение коэффициента усиления, соответствующего доминирующей неопределенности, а осуществить его самонастройку в реальном времени по мере изменения характеристик неопределенного объекта и внешней среды. Разработан интегральный алгоритм самонастройки коэффициента усиления и соответствующая схемотехническая и Simulink-схема реализации. Достоверность теоретических рассуждений проверена путем имитационного моделирования предельной робастной системы с самонастройкой и параметрически неопределенным объектом — пикового гироскопа (параметрического маятника). Компьютерные исследования позволили сделать ряд положительных выводов, имеющих важное прикладное значение.
The issues of expediency of using adaptation tools in robust control systems are discussed. It is stated that purely robust systems without the use of adaptation tools, in principle, cannot provide high efficiency and versatility in solving practical problems. Robust control systems were originally conceived as non-adaptive systems (passive adaptive systems). In view of the emerging problems in solving practical problems, then a mutation occurred and works appeared under the name "Adaptive-robust systems", "Combined robust systems", etc., partially using adaptation algorithms. Setting the problem of control synthesis under conditions of uncertainty without elements of adaptation is figuratively speaking similar to "search for a black cat in a dark room, especially if it is not there" (Confucius). The most adequate from the point of view of compliance with the fundamental principles of the theory of automatic control is an approach based on an increase in the gain of an open loop. Nevertheless, here too a problem arises — an increase in the gain violates the stability of a closed system. All known research is concentrated around the solution of this problem. An integrated gain self-tuning algorithm and the corresponding circuitry and Simulink implementation scheme have been developed. The reliability of theoretical reasoning was verified by simulating a limiting robust system with self-tuning and a parametrically indeterminate object — "peak gyroscope (parametric pendulum)". Computer studies have made it possible to draw a number of positive conclusions that are of great practical importance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.