Оптимальные системы управления переходными процессами энергосберегающих объектов с переменными параметрами
Вантажиться...
Дата
2016
Автори
ORCID
DOI
Науковий ступінь
кандидат технических наук
Рівень дисертації
кандидатская диссертация
Шифр та назва спеціальності
05.13.03 – системы и процессы управления
Рада захисту
Специализированный ученый совет Д 64.050.14
Установа захисту
Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт"
Науковий керівник
Рогачев Александр Иванович
Члени комітету
Качанов Петр Алексеевич
Кондрашов Сергей Иванович
Либерг Игорь Геннадиевич
Кондрашов Сергей Иванович
Либерг Игорь Геннадиевич
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13. 03 – системы и процессы управления. – Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", Харьков, 2016.
Диссертация посвящена решению научно-практической задачи усовершенствования оптимальной по затратам энергии системы управления. В диссертационной работе рассмотрен метод оптимального управления в линейной системе при квадратичном критерии качества с учётом ограничений на управляемые координаты, применительно к разомкнутой системе. Показано, что существует шесть вариантов алгоритмов оптимального управления, в зависимости от сочетания ограничений, накладываемых на управляемые координаты. В зависимости от длительности процесса оптимального управления, алгоритмы располагаются в определённом порядке, относительно друг друга, образуя тем самым область решения задачи, ограниченную временем максимального быстродействия с одной стороны и временем минимальных затрат с другой. Математические зависимости для определения этих ограничений, а также границ соседних алгоритмов внутри этой области выведены в диссертации. В работе предложена функциональная схема двухуровневой системы оптимального управления. На верхнем уровне осуществляется выбор алгоритма оптимального управления и расчёт длительностей его интервалов. Основанием для вычислений служат внешние управляющие данные. При расчёте используются параметры объекта, идентифицированные на нижнем уровне. Контроллер нижнего уровня осуществляет выработку управляющих воздействий на объект, форма и длительность которых определена ЭВМ верхнего уровня. На контроллере нижнего уровня реализована система подчинённого регулирования, с целью удержания объекта на выбранной траектории оптимального движения в фазовом пространстве. Дополнительно, локальный контроллер реализовывает функции нейронного идентификатора параметров.
The thesis for scientific degree of candidate of technical sciences in the specialty 05.13.03 – control systems and processes. – National Technical University "Kharkov Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. The thesis is devoted to solving scientific and practical problems of improvement of cost effective energy control system. In the thesis has given the method of optimal control in a linear open-loop system with quadratic criteria of quality. It is shown that there are six variants of the algorithms of optimal control, depending on the combination of constraints on the controlled axes. Depending on the duration, optimal control algorithms are arranged in a specific order, relative to each other, thereby forming a region of the problem solution by the time of maximum speed with one hand and minimal time costs with other. Mathematical dependences for definition of these limits and the borders of neighbour algorithms within this field are derived in the thesis. In the thesis is proposed a method for the identification of the drive parameters. This method based on recurrent neural network Elman. The mathematical relationship between the weight coefficients of the network layers and parameters of the engine allows using the network learning as a way of identification. The paper presents a functional diagram of a two-tier system of optimal control. On the upper level, there is a choice of algorithm of optimal control and calculation of intervals durations. The lower level controller performs the generation of control actions on the object, the shape and duration of which is determined the upper-level computer.
The thesis for scientific degree of candidate of technical sciences in the specialty 05.13.03 – control systems and processes. – National Technical University "Kharkov Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. The thesis is devoted to solving scientific and practical problems of improvement of cost effective energy control system. In the thesis has given the method of optimal control in a linear open-loop system with quadratic criteria of quality. It is shown that there are six variants of the algorithms of optimal control, depending on the combination of constraints on the controlled axes. Depending on the duration, optimal control algorithms are arranged in a specific order, relative to each other, thereby forming a region of the problem solution by the time of maximum speed with one hand and minimal time costs with other. Mathematical dependences for definition of these limits and the borders of neighbour algorithms within this field are derived in the thesis. In the thesis is proposed a method for the identification of the drive parameters. This method based on recurrent neural network Elman. The mathematical relationship between the weight coefficients of the network layers and parameters of the engine allows using the network learning as a way of identification. The paper presents a functional diagram of a two-tier system of optimal control. On the upper level, there is a choice of algorithm of optimal control and calculation of intervals durations. The lower level controller performs the generation of control actions on the object, the shape and duration of which is determined the upper-level computer.
Опис
Ключові слова
система оптимального управления, алгоритмическое обеспечение, моделирование, принцип максимума, рекуррентная нейронная сеть Элмана, позиционный электропривод, оптимальное энергосбережение, диссертации, optimal control system, algorithmic software, modeling, selfteaching, maximum principle, recurrent Elman neural network, positional electric drive, optimal energy efficiency
Бібліографічний опис
Дудник А. В. Оптимальные системы управления переходными процессами энергосберегающих объектов с переменными параметрами [Электронный ресурс] : дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.03 / Алексей Валентинович Дудник ; науч. рук. Рогачев А. И. ; Нац. техн. ун-т "Харьков. политехн. ин-т". – Харьков, 2016. – 156 с. – Библиогр.: с. 142-153. – рус.