Кандидат технических наук
г. Калуга
Corresponding author: Myshlyaev Yury I., С. Sc,
Bauman Moscow State Technical University, Kaluga Branch, Kaluga
Кандидат технических наук
г. Калуга
С. Sc,
Рассматривается задача управления колебаниями электромеханических систем. При синтезе учитывается каскадный характер системы. Входным каскадом является механическая подсистема, выходным — привод, динамика которого оказывает существенное влияние на качество управления. Использование энергетической целевой функции позволяет синтезировать энергетически эффективные алгоритмы виртуального управления выходным каскадом. Целью управления является достижение заданного уровня энергии механической подсистемой и ограниченность траекторий замкнутой системы. Наибольшую сложность вызывает управление колебаниями в условиях параметрической неопределенности, т.к. в этом случае энергия системы и, как следствие, целевая функция зависят от неизвестных параметров.Предлагается модификация метода скоростного биградиента путем введения настраиваемой модели выходного каскада и синтеза непрямого адаптивного управления. Получаемые в процессе адаптации оценки параметров используется для формирования управления без предварительной идентификации. Описывается методика синтеза, условия применимости алгоритмов и обосновывается достижение цели управления. Предлагаемая методика используется для синтеза алгоритма управления маятником с учетом динамики привода. Приводятся результаты стендовых испытаний, демонстрирующие достижение заданных характеристик колебаний и точность идентификации параметров.
The swing-up control of the electromechanical systems is considered. Electromechanical system is the cascade system. The input subsystem is a mechanical plant. The output subsystem is the actuator which dynamics cannot be neglected in particular oscillation control problem. The energy-based objective function is used to design the energy efficient virtual control law of output subsystem. The control objectives are achieving the mechanical subsystem’s reference energy and boundedness of closed-loop cascade system trajectories.In parametric uncertainty, both energy and the control objective depends on unknown parameters of a mechanical subsystem. That complicates the design procedure. The modified Speed bi-gradient method (SBGM) to identify unknown parameters, achieve a desired energy and provide boundedness of the trajectories is proposed. Modifications of SBGM are the introduction of the output subsystem tunable model, and indirect adaptive control design. Swing-up control is calculated based on current estimation performed by the adaptation loop that is without preliminary identification. The design procedure, conditions of applicability and stability analysis are presented. The proposed method is used to design the swing-up control of pendulum under parametric uncertainty. The experimental results coтfirming the performance of a closed-loop system are demonstrated.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.