Управление адаптивное, оптимальное

Адаптивным называют способ механической обработки, обеспечивающий оптимизацию процесса за счет изменения условий обработки, прежде всего режимов резания в зависимости от конкретных условий стружкообразования в каждой точке заготовки. Использование систем адаптивного управления делает возможным самостоятельный поиск оптимального режима в процессе работы. Они перерабатывают непрерывно поступающую информацию о величине принятого для регулирования критерия, например силы, температуры, интенсивности вибраций, в нестационарное движение резания. При обработке биметаллов, например сверлении, при переходе инструмента из одного материала в другой также целесообразно автоматическое изменение режимов резания, например подачи. В этих случаях обработка производится с переменными режимами резания, изменяющимися непрерывно или дискретно. Например, на рис.28 показана блок-схема адаптивной системы управления износом режущего инструмента. Для оценки скорости износа принята термо-ЭДС, измеряемая естественной термопарой 4 резец 9 — заготовка 3. Сигнал с термопары 4 поступает на прибор 5 для измерения величины термо-ЭДС, откуда усиленный сигнал поступает на сравнивающее устройство 6 для сопоставления величины этого сигнала со значением, хранящимся в памяти задатчика 7. При рассогласовании, т.е. при нарушении стационарности процесса резания, из блока 6 подается управляющий сигнал на усилитель 8, который заставляет исполнительный механизм / воздействовать на У 2 т 4. скорость главного движения [c.86]

Проектирование (конструирование) — разработка структуры, или конфигурации, технической системы (объекта) при заданных ограничениях на характеристики и условия функционирования системы (объекта). К задачам проектирования относятся, например, задачи разработки новых химических соединений с заданными свойствами структурно-параметрического синтеза ресурсосберегающих ХТС [10, 20] синтеза структуры адаптивных систем автоматического управления ХТП [4, 10] разработки конструкций высокоэффективных аппаратов химической технологии 10] оптимального размещения оборудования и оптимальной трассировки трубопроводов ХП [21]. [c.31]

IV. 1.2) и рекуррентном пересчете апостериорных распределений неизвестных величин. Однако на практике, как отмечалось выше, решение уравнения Беллмана даже в случае линейного объекта, наталкивается на большие вычислительные трудности — так называемое проклятие размерности . В общем случае эти трудности практически непреодолимы, поэтому обычно переходят к субоптимальным адаптивным алгоритмам, стараясь сохранить при этом по возможности все свойства оптимальных алгоритмов. Имеются два пути решения этой задачи. Первый состоит в последовательном усложнении простейших алгоритмов, с целью обеспечить качественное оценивание и управление. Второй предусматривает упрощение функционального уравнения Беллмана. [c.128]

Управление с пассивным накоплением информации (пассивно-адаптивные алгоритмы). Методы управления с пассивным накоплением информации могут оказаться оптимальными для определенного класса приводимых систем, в которых темп накопления информации не зависит от стратегии управления. Для неприводимых систем эти методы являются в принципе приближенно оптимальными. Известно большое число пассивно-адаптивных алгоритмов. Остановимся кратко на некоторых из них, предварительно определив понятие разомкнутого метода управления [100]. [c.130]

Работы по статистическому моделированию системы управления каталитическим крекингом [93] ставили целью оценить близость к оптимальным различных субоптимальных алгоритмов управления, исследовать влияние на их эффективность уровня шума и запаздывания в канале наблюдений, сопоставить активно-и пассивно-адаптивные субоптимальные алгоритмы управления процессом. [c.131]

Обычные аналоговые системы регулирования не обеспечивают оптимального технологического режима, так как параметры производственных процессов с течением времени меняются (т. е. меняется математическая модель процесса), а коэффициенты настройки регулятора остаются неизменными и поэтому не оптимальными. Настройка регуляторов с помощью самонастраивающихся систем не эффективна, так как требует довольно продолжительного анализа характеристик систем. Поэтому наиболее целесообразно применение адаптивных систем управления, которые вырабатывают-управля- [c.76]

В о р о н о в А. А., Основы теории автоматического управления, ч. III, Оптимальные, многосвязные и адаптивные системы, изд-во Энергия , 1970. [c.16]

Иерархическая структура разработанной системы является трехуровневой задачей оптимального управлений блока. Она решена не только для реакторно-регенераторного блока, но и для блоков гидроочистки, абсорбции, стабилизации и газофракционирования. Для ее решения была использована кусочно-линейная модель применения алгоритмов экстремальной группировки, учитывая изменение химического состава сырья, а также активность катализатора. Был использован адаптивный идентификатор в цепи обратной связи, как на стадии моделирования, так и на стадии оптимизации. [c.21]

Программно реализованный алгоритм адаптивного управления блоком с электродинамическим реактором, когда управление осуществляется по рассогласованию параметров процессов получения бутадиена и извести, обеспечивает их удержание в заданном оптимальном режиме. [c.23]

Разработаны алгоритмы адаптивного регулирования процесса производства элементарной серы с блоком доочистки, которые могут быть реализованы на современном промышленном оборудовании автоматических систем управления технологическими процессами. Системы автоматизации разрабатываются в нескольких вариантах с использованием поточных промышленных газоанализаторов, с определением оптимальных режимов работы установки по косвенным показателям (температура, давление, расход входных, выходных и промежуточных потоков) и тд. [c.118]

Если в выражении (У-9а) положить д = О и тем самым использовать для определения а ( ) все накопленные сигналы Ху, Пу (где 7 = 1, 2,.. ., ), то получим метод адаптации ММ с накоплением информации. Такие методы применяют для построения ММ стационарных объектов. Так как одновременно с уточнением а ММ используется для решения каких-либо задач, например оптимального управления, то обычно требуется достаточно высокая скорость определения а ( )- Это условие накладывает жесткие ограничения на структуры решений X (и, а) и функций /, а также на трудоемкость применяемых методов минимизации критерия Ф. Поэтому адаптивные методы используют для определения параметров формальных ММ, структуры уравнений которых выбираются из условия удобства определения а. [c.252]

Малая изученность процессов вносит функциональную неопределенность в математическую модель системы и алгоритмы оптимизации ХТС. Нестационарность течения процессов приводит к параметрической неопределенности. Для расчета параметров с целью оптимального управления процессом, производством необходимо учитывать обе указанные неопределенности. Для нестационарных систем важен прогноз значений параметров, иначе управление, рассчитанное по текущим значениям параметров, будет оптимальным для вчерашнего дня , то есть для прошедших времени и условий процесса. Эта проблема решается на основе применения адаптивно-эвристических моделей, учитывающих текущее состояние оборудования и тенденцию его изменения в будущем. Для целей оптимального проектирования адаптивно-эвристические модели упрощаются до детерминированных, использующих статистические зависимости изменения параметров за цикл работы оборудования. [c.12]

В данной главе, для того чтобы сравнить детерминированный, стохастический и адаптивный процессы, каждый из этих процессов описывается самым общим, но несколько абстрактным способом. Таким образом можно наблюдать структуру преобразований от стадии к стадии переменных состояния, а также последовательность управляющих векторов, дающих оптимальную стратегию. Указаны основные черты всех этих процессов стохастический и адаптивный процессы проиллюстрированы на примере задач распределения, управления по среднему значению и замены катализатора. [c.437]

Структурная схема система автоматической оптимизации, позволяющая решить указанные задачи, приведена на рис. 111, где О — объект, АМ — адаптивная динамическая модель объекта f (т) — неконтролируемые возмущения в объекте Рк — регулятор статического коэффициента усиления, осуществляющий оптимальное управление процессом [c.453]

Определение необходимых точек позиционирования является основным подготовительным этапом для разработки УП ПР независимо от того, каким методом данная программа заносится в память УУ. Основными методами подготовки УП для ПР программного управления являются обучение по первому циклу и аналитическое программирование. ПР с адаптивным управлением могут самообучаться на основании информации об окружающей среде, полученной при помощи датчиков — средств очувствления. На изменения внешней среды адаптивные ПР реагируют в соответствии с заложенными в них алгоритмами, т.е. автоматически выбирают оптимальную для данных условий УП из имеющегося в их памяти пакета программ или корректируют свою УП по количеству и содержанию выполняемых переходов. Программные ПР неутомимо повторяют в автоматическом цикле переходы, которым их научит наладчик. Аналитический способ задания УП или отдельных подпрограмм возможен только при использовании развитых позиционных УУ, например УУ мод. УЦМ-663 (СССР), РС-501 (ФРГ) и т. п. Эти УУ имеют в своей памяти такие типовые подпрограммы, как выбор заготовок, уложенных штабелями в отдельных точках позиционирования, укладка готовых деталей в ячеистую тару и пр. Набор типовых подпрограмм значительно облегчает работу наладчика по обучению ПР и сокращает время обучения. [c.132]

В настоящее время на втором и третьем уровнях иерархии химического производства все большее значение приобретают следующие системы управления 1) системы прямого цифрового управления (ПЦУ) 2) системы взаимосвязанного автоматического управления 3) системы оптимального автоматического управления 4) самонастраивающиеся системы автоматического управления 5) адаптивные системы автоматического управления и системы самообучения [c.84]

Поэтому возникла задача синтеза систем управления, в которых процессы сохраняют высокое качество несмотря на то, что параметры управляемого объекта и переменные внешней среды могут быть неизвестными или меняться неизвестным образом. Такие системы получили название адаптивных систем. Их особенность состоит в том, что в ответ на изменение характеристик объекта или среды происходит изменение параметров в управляющей части системы. Конечно, адаптивность и оптимальность — два совершенно не связанных понятия. Адаптивная система может быть не оптимальной, а оптимальная — не обязательно адаптивна. [c.72]

В публикациях по использованию теории управления в биосистемах имеется тенденция считать адаптивные системы чем-то вроде усовершенствованных оптимальных систем, когда дополнительный контур адаптации (самонастройки, приспосабливания) появляется только в оптимальных системах. Такая тенденция является ошибочной. Адаптивность, вообще говоря, никак не связана с оптимальностью это — две самостоятельные характеристики систем управления. Адаптация дает улучшение качества системы, но не обязательно приводит к идеалу — оптимальной системе. Однако в теории управления адаптация [c.100]

Концепция оптимальности, заимствованная из теории управления, оказывается слишком прямолинейной для описания характеристик приспособленности биосистем, а адаптация в живых системах — не столько союзником оптимальности, сколько ее соперником. В ряде случаев система достигает нужного для своего существования уровня приспособленности не за счет создания сложных оптимальных алгоритмов, а за счет целесообразного (адаптивного) изменения параметров в простейших алгоритмах, что позволяет ей существовать в таких условиях окружения, для которых инженер не только не может рассчитать оптимального решения, но пока даже не пытается дать достаточно общую постановку задачи. [c.121]

Как известно, при формировании гибкой, адаптивной системы создается возможность функционирования без больших затрат на адаптацию в широком диапазоне возможных условий, характеризующих народнохозяйственную среду. Это — концепция оптимального приспособления к изменению народнохозяйственной среды и самой системы. Противоположный смысл вкладывается в концепцию программно-целевого управления, когда поставленные цели развития и функционирования системы достигаются с помощью целенаправленного изменения народнохозяйственной среды, прежде всего в "окрестностях" управляемой системы. [c.268]

СоответстЕ ующим выбором коэффициентов регуляторов может быть достигнуто оптимальное по квадратическому критерию качества управление системой с известными параметрами. Однако точные значения параметров системы не всегда известны, поэтому возникает задача оптимальной настройки регуляторов при неполной информации о свойствах системы. Для решения этой задачи применяют методы адаптивного управления, при котором осуществляется идентификация параметров системы и настройка регуляторов. В таких системах алгоритмы управления формируют- ся при помощи настраиваемых или эталонных моделей. [c.455]

Последние достижения оптимального управления могут быть найдены в докладах [15, 16, 10, 11, 12, 17, 31, 32]. Весьма своеобразное, но интригующее описание адаптивного управления и смежных областей дано Веллманом [3]. Обзор русских работ по оптимальному управлению сделан Розоноэром [34] и Понтрягиным [25]. Все перечисленные в этом параграфе работы носят труднодоступный математический характер. [c.438]

Определение динамических характеристик и проверка работоспособности алгоритма управления в условиях нормальной эксплуатации электролизера осуществлялись в два этапа. На первом этапе в течение 8 дней снимались парешетры процесса при стабилизации расхода рассола на уровне, близком к теоретическому оптимальному, - 12 л/час на килоампер токовой нагрузки. По получении дан-нш яа ЦШ расситываяись весовые фнукции, характеризующие динамические свойства объекта по основным каналам. Используя специальный адаптивный стохастический алгоритм управления, позволяющий учесть текущее состояние диафрагмы и анодов, на ЦШ определялась величина корректирующего воздействия на управляющий параметр - расход рассола. Новое значение расхода рассола, равное [c.7]

Одним из классов адаптивных систем управления являются самонастраивающиеся системы, в котррых текущая информация о параметрах внешних воздействий, условиях работы системы и динамических характеристиках объекта используется для изменения параметров регулятора, направленного на обеспечение оптимальной работы замкнутой системы. [c.187]

Оптимальная эксплуатация систем автоматики требует применения не нормативной, а гибкой адаптивной системы технического обслуживания и ремонта с использованием методики повышения надежности СУХТП.. Основу методики составляет моделирование на ЭВМ стохастического процесса возникновения отказов элементов систем управления. Моделирование осуществимо при наличии специальных моделей, которые можно назвать моделями технического обслуживания и ремонта. Их [c.49]

Одной из важных тенденций в использовании центрифуг типа ФГП в промышленности является создание адаптивных систем автоматического управления питанием (АУП) центрифуг, позволяющих поддерживать оптимальный или близкий к оптимальному режим центрифугирования при изменяющихся условиях работы. Система ЛУП испытана в производстве калийных удобрений. В результате ее применения производительность центрифуги 1/2 ФГП-1451К-01 повысилась на30%,а сама центрифуга приобрела способность работать на суспензии с концентрацией твердой фазы, изменяющейся в широком диапазоне [164]. [c.227]

Первые турбины с вертикальной осью не имели механизмов для управления лопастями. Сейчас разработаны конструкции, в которых положение лопастей или их частей по отношению к потоку регулируется с тем, чтобы поддерживать оптимальный режим работы ВЭУ. Применение современных материалов позволяет использовать для такого управления принцип, лежаш,ий в основе адаптивного крыла, геометрия которого мджет изменяться в зависимости от скорости набегаюш,его потока. [c.95]

Можно рассматривать стратегию ( юрмирования специфической финансово-промышленной группы на базе газовой промышленности как некоторое оптимальное сочетание адаптивной и программно-целевой концепций управления, особенно актуальных для переходной постплановой экономики России [57]. [c.268]