Алгоритм адаптивного управления

Рис. 6.10. Блок-схема алгоритма адаптивного управления рукавными филь

В системе были впервые опробованы алгоритмы адаптивного управления РРБ, описанные в главе IV и построенные на базе стохастической математической модели. [c.178]

На втором этапе алгоритма управления ОКП построен алгоритм адаптивного управления, предназначенный для коррекции стратегии управления, к изменяющимся условиям протекания процесса. Задача управления в этом случае ставится как [c.336]

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]

Алгоритм адаптивного управления динамическими объектами включает следующие этапы. [c.176]

Непрерывное совершенствование средств вычислительной техники позволяет уже в настоящее время реализовать в АСУ ТП довольно сложные алгоритмы адаптивного управления, что дает основания считать адаптивные АСУ ТП одним из сложившихся направлений в автоматическом управлении технологическими процессами на базе ЭВМ. [c.187]

В настоящее время практически для всех типов станков разработаны системы адаптивного управления, которые отличаются целевым назначением, алгоритмами управления, структурой, средствами осуществления. [c.142]

АЛГОРИТМ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ [c.176]

Наряду с простотой, особенность алгоритма на рисунке заключается в том, что для его реализации не требуется дополнительных элементов системы управления. Все его составляющие реализуются на аппаратуре обычного следящего электропривода (ДОС, УЧПУ) с управлением от программы - драйвера адаптивного управления. [c.187]

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]

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]

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]

Алгоритмы ПЦУ легко совмещаются с алгоритмами оптимизаций, адаптивного управления или автоматического изменения уставок и т. д. На ЦВМ даже могут быть запрограммированы алгоритмы, которые очень дороги или не выполнимы в аналоговом исполнении. Надежность систем ЦЦУ гораздо больше, чем аналоговых. Испытания и обработка данных эксперимента по системе ПЦУ гораздо проще, чем при использовании аналоговых принципов управ- ления. [c.86]

Основная схема адаптивного управления сводится к следующему (рис. 8.6). В УВМ поступает с объекта управления текущая информация о входных и выходных параметрах. Вся эта информация обрабатывается по алгоритмам идентификации, назначение которых заключается в том, чтобы уточнять и корректировать априорную модель объекта. Такие алгоритмы получили название адаптивных. УВМ вырабатывает управляющие сигналы на основе непрерывной подстройки модели под изменяющиеся условия работы объекта. [c.202]

Следует заметить, что ограничения (VI 1.18) изменяются во времени и должны восстанавливаться на основе текущей информации на каждом шаге управления с использованием алгоритмов адаптивной идентификации. [c.360]

Доклад посвящен методологии и примерам применения при управлении и контроле процессами нефтегазодобычи адаптивных подходов и алгоритмов формализации интуитивных представлений экспертов, основанных на методах теории нечетких множеств, теории решения обратных задач, теории самоорганизации. [c.13]

Специфичность потенциально опасных процессов предопределяет особые требования к АСУ такими процессами. В составе АСУ должны иметься автоматические системы, которые обеспечивали бы управление процессом в предаварийном состоянии. Таковы автоматические системы защиты (АСЗ) со сложными и адаптивными алгоритмами защиты. [c.16]

Методы адаптивного стохастического управления. Алгоритмы адаптивного стохастического управления делятся на активно-адаптивные и пассивно-адаптивные. Остановимся кратко на этих понятиях. Для стохастической системы управления характерно наличие в модели объекта случайных ненаблюдае.чых переменных состояния, неизмеряемых параметров объекта, которые характеризуются вероятностными распределениями [см. например, величины 6, в выражении (1V-2)]. В процессе управления эти вероятностные характеристики уточняются, что уменьшает неопределенность наших знаний об объекте управления. Системы, в которых темп уменьшения неопределенности знаний об объекте зависит от выбора стратегии управления называют активно-адаптивным. Если темп не зависит от стратегии управления, то мы имеем дело с пасснвно-адаптивнымн системами. [c.127]

Одним из направлений в решении проблемы безаварийности при интенсификации потенциально опасных процессов является создание АСЗ, реализующих адаптивные алгоритмы управления процессами в предаварийной зоне функционирования. Они дают возможность вести процессы в режимах повышенной интенсивности, обеспечивая их безопасность. Особенно важно создание адаптивных алгоритмов защиты для АСЗ с исполнительным воз- [c.34]

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]

Примером первого подхода служит работа [122], в которой предлагается метод получения относительно простых активно-адаптивных алгоритмов управления динамическими объектами. [c.128]

Пассивно-адаптивные алгоритмы управления [121] могут оказаться эффектив-ны.ми для объектов с постоянными или медленно меняющимися параметрами. Если же параметры объекта меняются быстро или интервал времени, на котором реализуется стратегия управления, ограничен, то преимущество активно-адаптивных алгоритмов представляется очевидным. [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]

При нахождении экстремума критерия управления обычно учитываются ограничения. Некоторые алгоритмы управления [4] базируются на предположении, что весь процесс осуществляют на изменяющихся под действием возмущений технологических ограничениях. Учитываются также ограничения на диапазон изменения управляющих воздействий и на скорость их изменения [87]. Число управляющих воздействий в различных системах варьируется от двух [129] до десяти [12]. Для корректировки математической модели широко используются адаптивные методы [12, 128]. При решении задач управления учитывается шум в измерениях [4]. [c.140]

В отличие от примеров, которые рассмотрены в предыдущей главе, задачи синтеза алгоритмов прогнозирования и управления показателем текучести расплава полиэтилена иллюстрируют построение моделей объектов, представляемых сложной диаграммой взаимных влияний технологических параметров. При синтезе модели количественные данные, получаемые с производства, дополнены качественной информацией. Наряду с этим показан способ конструирования адаптивных систем управления. [c.193]

Необходимо отметить, что коэффициенты в уравнении (5.13) могут изменяться при разработке газового месторождения, поэтому необходимо их корректировать. Алгоритм рекуррентного оценивания указанных коэффициентов требуется для синтеза адаптивной системы управления технологическим процессом добычи газа, которая должна решать задачу рационального использования гидродинамических ресурсов газоносного пласта [8]. [c.203]

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]

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]

В практике обогащения могут встретиться случаи, когда переработке подвергаются несколько разновидностей (типов) руд, для которых модели процесса существенно отличаются друг от друга. Смена типов руды может происходить зачастую в непрогнозируемые моменты времени. В связи с этим в общую структуру алгоритмов управления целесообразно включать алгоритмы распозна-вания типов руды. В задачу зтих алгоритмов входит определение на основе анализа кон-тролируемых характеристик исходной руды и каких-либо косвенных параметров прИ надлежносги перерабатываемой руДы к тому или иному типу. Каждому из типов руДЫ соответствует заранее,определенная усред-ненная базовая модель, При смене типа руды осуществляется переход на новую базовую модель, которая является исходным приближением при использовании алгоритмов адаптивной идентификации, с помощью которых ведется корректировка моделей для данного Типа в процессе управления. [c.360]

Управление с активным накоплением, информации (активно-адаптивные алгоритмы). Отличительной чертой активно-адаптивных алгоритмов управления является то, что они обладают дуальным эффе.ктом. [c.127]

С разработкой новых датчиков открываются возможности внедрения систем управленйя отдельными аппаратами, технологическими уалами, процессами и обогатительными фабриками на основе применения современной вычислительной техники. Предложено большое количество и в ряде случаев проверены интересные алгоритмы управления процессами, в основном флотацией [2], в том числе адаптивные самонастраивающиеся системы [23]. [c.137]

Наиболее перспективны системы с адаптивными программными устройствами, имеющими переменный алгоритм управления. В таких устройствах продувка может осуществляться по каждому ТЭ, а время иродувки определяется для каждого ТЭ как функция ряда наиболее важных параметров ЭХГ. Такие устройства содержат блоки адаптации, процессор, узлы оперативной и долговременной памяти. Все ТЭ разбиваются на группы, а опрос и продувка того или иного ТЭ в той или иной группе производятся по приоритету. Построение адаптнвных программных устройств (типа снециализиро-ваниых вычислительных машин) осуществляется на элементах и блоках цифровой вычислительной техники с использованием современной микроэлементной интегральной базы, [c.290]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология