Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Идентификация линейно изменяющихся во времени параметров нестационарных систем

https://doi.org/10.17587/mau.20.259-265

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается задача синтеза алгоритма идентификации неизвестных параметров линейных нестационарных объектов управления. Предполагается, что измеряются только выходная переменная объекта и сигнал управления (но не их производные или переменные состояния), а неизвестные параметры являются линейными функциями времени или их производные представляют собой кусочно-постоянные сигналы. Допускается, что производные нестационарных параметров являются неизвестными постоянными числами на некотором интервале времени, который, в свою очередь, также не определен. Данное допущение относительно неизвестных параметров не является математической абстракцией, поскольку параметры большинства электромеханических систем в процессе работы изменяются относительно известных номинальных значений. Например, линейному изменению подвержено сопротивление ротора, которое может быть связано с температурными изменениями в электрическом двигателе, возникающем в процессе его функционирования. С использованием линейных стационарных устойчивых фильтров в данной работе предлагается итеративный алгоритм параметризации линейного нестационарного объекта управления, приводящий к типовой линейной регрессионной модели, включающей как переменные, так и постоянные (на некотором интервале времени) неизвестные параметры. Для этой модели применяется метод динамического расширения регрессора (DREM), обеспечивающий при условии незатухающего возбуждения сходимость оценок настраиваемых параметров к их истинным значениям при условии, что интервал времени, для которого производная каждого из параметров является константой, равен бесконечности. В противном случае (т. е. на любом конечном интервале) обеспечивается сходимость оценок в некоторую область. В отличие от известных градиентных подходов использование метода динамического расширения регрессора позволяет за счет увеличения коэффициентов алгоритма обеспечить улучшение быстродействия и, как следствие, увеличение точности сходимости оценок к истинным значениям. Дополнительно метод динамического расширения регрессора обеспечивает получение монотонности процессов, что для ряда технических приложений может быть крайне востребованным.

Об авторах

В. Т. Ле
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия

Аспирант 

г. Санкт-Петербург



М. М. Коротина
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия

Инженер 

г. Санкт-Петербург



А. А. Бобцов
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия

Доктор технических наук, директор, зав. кафедрой, профессор 

г. Санкт-Петербург



С. В. Арановский
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия

Доктор технических наук, ведущий научный сотрудник 

г. Санкт-Петербург



К. Д. Во
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Россия

Аспирант 

г. Санкт-Петербург



Список литературы

1. Бобцов A. A., Наговицина А. Г. Адаптивное управление по выходу линейными нестационарными объектами // Автоматика и телемеханика. 2006. № 12. С. 163—174.

2. Бобцов А. А., Григорьев В. В., Наговицина А. Г. Алгоритм адаптивного управления нестационарным объектом в условиях возмущения и запаздывания // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 8—14.

3. Цыкунов А. М. Робастное управление нестационарными объектами // Автоматика и телемеханика. 1996. № 2. C. 117—125.

4. Бобцов А. А., Лямин А. В., Сергеев К. А. Синтез закона адаптивного управления для стабилизации не точно заданных нестационарных объектов // Изв. вузов. Приборостроение. 2001. № 3. C. 3—7.

5. Никифоров В. О. Робастная следящая система // Изв. вузов. Приборостроение. 1998. № 7. С. 13—18.

6. Андреев Ю. Н. Управление конечномерными линейными системами. М.: Наука, 1976. 424 с.

7. Барабанов Н. Е. О стабилизации линейных нестационарных систем с неопределенностью в коэффициентах // Автоматика и телемеханика. 1990. № 10. С. 30—37.

8. Tsakalis K. S., Ioannou P. A. Adaptive control of linear time-varying plants // Automatica. 1987. Vol. 23, N. 4. Р. 459—468.

9. Tsakalis K. S., Ioannou P. A. Linear time varying systems: control and adaptation. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1993.

10. Zhang Y., Fidan B., Ioannou P. A. Backstepping control of linear time-varying systems with known and unknown parameters // IEEE Trans. Automat. Contr. 2003. Vol. 48, N. 11. Р. 1908—1925.

11. Первозванский А. А. Курс теории автоматического управления. М.: Наука, 1986. 615 с.

12. Юркевич В. Д. Синтез нелинейных нестационарных систем управления с разнотемповыми процессами. СПб.: Наука, 2000. 288 с.

13. Ле В. Т., Бобцов А. А., Пыркин А. А. Новый алгоритм идентификации нестационарных параметров для линейной регрессионной модели // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17, № 5. С. 952—955.

14. Ван Ц., Ле В. Т., Бобцов А. А., Пыркин А. А., Колюбин С. А. Идентификация нестационарных параметров линейных регрессионных моделей // Автоматика и телемеханика. 2018. № 12 (в печати).

15. Ioannou P. A., Sun J. Robust adaptive control. California: PTR Prentice-Hall, 1996.

16. Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance Enhancement of Parameter Estimators via Dynamic Regressor Extension and Mixing // IEEE Trans. Automat. Control. 2016. Vol. 62, N. 7. P. 3546—3550.

17. Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков А. Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. 549 с.

18. Sastry S., Bodson M. Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness. Courier Dover Publications, 2011. 400 p.

19. Пыркин А. А., Бобцов А. А., Ведяков А. А., Колюбин С. А. Оценивание параметров полигармонического сигнала // Автоматика и телемеханика. 2015. № 8. С. 94—114.


Для цитирования:


Ле В.Т., Коротина М.М., Бобцов А.А., Арановский С.В., Во К.Д. Идентификация линейно изменяющихся во времени параметров нестационарных систем. Мехатроника, автоматизация, управление. 2019;20(5):269-265. https://doi.org/10.17587/mau.20.259-265

For citation:


Le V.T., Korotina M.M., Bobtsov A.A., Aranovskiy S.V., Vo Q.D. Identification of Linear Time-Varying Parameters of Nonstationary Systems. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2019;20(5):269-265. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.20.259-265

Просмотров: 97


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)