Идентификация объектов управления

Рие. 8.14. К постановке задачи идентификации объекта управления [c.482]

При идентификации объекта управления, распознавании и анализе текущих ситуаций, а также выборе альтернатив опреде- [c.186]

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ [c.106]

Из приведенных рассуждений легко прийти к выводу о том, что идентификация объектов управления химической технологии в общем случае является статистической задачей. Применительно к оп- ределению математических моделей указанных объектов решение этой задачи сводится к нахождению некоторого оптимального оператора А, отображающего реализацию входа х t) на множество реализаций выхода Y [t) [c.110]

Применение экспериментальных статистических характеристик случайных процессов для нахождения динамических характеристик объектов в сравнении с использованием условных плотностей вероятностей требует значительно меньшего объема информации о процессе. В связи с этим применение экспериментальных статистических характеристик нашло широкое распространение в задачах идентификации объектов управления. [c.118]

Таким образом, все функции из принадлежат классу Во. Отсюда следует, что к функциям с ограниченным спектром применимо неравенство Берштейна. В дальнейшем этот вывод использован при решении практических задач идентификации объектов управления и синтезе систем автоматического управления. [c.136]

Решение практических задач идентификации объектов управления неизбежно связано с обработкой экспериментально-статистических данных о химико-технологическом процессе, что требует использования вычислительной техники. [c.175]

Таким образом, при применении цифровых устройств для идентификации объектов управления необходимой операцией является квантование сигналов по времени и по уровню. [c.176]

Этот метод успешно применяется как при автономной, так и при последовательной идентификации. Метод моментов охватывает следуюш ие аспекты 1) определение передаточных функций объектов по экспериментальным данным 2) нахождение усредненных по времени характеристик динамических систем 3) идентификация объектов в режиме нормальной эксплуатации (метод решения уравнения свертки (6.27)) 4) реализация непрерывной подстройки модели объекта в контуре адаптивного управления 5) определение параметров гидродинамической структуры потоков в технологических аппаратах по экспериментальным данным. [c.328]

Кроме того, нетрудно видеть, что ошибки при идентификации каналов объекта управления ведут к существенному ухудшению качества стабилизации. [c.364]

Обычно при управлении процессами нефтепереработки и нефтехимии задачи идентификации объекта и оптимального управления по имеющимся данным решаются раздельно либо принимают известную математическую модель процесса и пользуются методами оптимизации систем с полной информацией, либо последовательно во времени определяют неизвестные параметры объекта и отыскивают оптимальное управление, исходя из предположения, что найденные оценки параметров совпадают с их истинными значениями. [c.183]

В первую очередь возникает задача о необходимости ограничения количества входных переменных, включаемых в рассмотрение и определяющих приближенно заданную цель, заданные выходные переменные. Решение этой задачи во многом определяется априорной информацией об объекте. Однако для сложного промышленного объекта, управление которым собственно и требует проведения идентификации, априорная информация часто мала и не дает возможности до опыта точно установить необходимое количество входных переменных. Это обстоятельство в большинстве случаев обусловлено тем, что имеющиеся уравнения исследуемого процесса хорошо описывают объект в идеальных условиях они получены в лабораторных условиях, но эти закономерности не выполняются вовсе или выполняются слабее в реальных условиях производства. [c.14]

Множество рассмотренных в книге объектов делает ее интересной для широкого круга специалистов. В книге найдут полезные сведения теплотехники, химики, физики, специалисты нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности, но в первую очередь все, кто работает в области автоматического управления. Приведенные в книге результаты дают большую априорную информацию об объектах управления и, таким образом, значительно облегчают решение задачи идентификации. Одинаковая структура построения всех глав, краткое и ясное изложение подходов и результатов в начале каждой главы и многочисленные примеры, иллюстрирующие основные результаты и пути их применения, в значительной мере будут способствовать освоению рассматриваемых методов и теории. [c.15]

При построении систем оптимального регулирования нли оптимального управления необходима информация о динамических характеристиках объектов регулирования (управления). Такая информация представляет собой набор сведений, позволяющих описать в явном виде динамику объекта регулирования с помощью математической модели (дифференциальное уравнение, передаточная функция и т. д.) или в случае оптимального регулирования непосредственно выбрать регулятор по заданному критерию. Если характеристики объекта регулирования не меняются, то можно раз навсегда построить математическую модель или оптимальный регулятор. Если же динамические характеристики системы изменяются во времени, то построение математической модели и соответственно оптимального регулятора осуществляется в процессе регулирования. Следует отметить, что построение математической модели объекта регулирования называется идентификацией объекта регулирования независимо от того, исследуются ли структура и значения коэффициентов или оцениваются параметры системы с заданной или выбранной структурой. [c.17]

С о р к и н Л.Р. Об одном методе текущей идентификации статических моделей объектов управления // Автоматика и телемеханика. - 1979. - Je 10. [c.52]

Задачи построения эффективных автоматизированных систем управления процессами химической технологии не могут быть успешно решены без предварительного экспериментального исследования объектов управления и построения математических моделей. В настоящей работе рассматриваются методологические вопросы синтеза системы идентификации квази-стационарных процессов по данным пассивного регистрационного эксперимента. [c.111]

Структурная схема системы автоматической идентификации, реализуемая линейной адаптивной моделью с цепями параметрических обратных связей, приведена на рис. 112, где О — объект управления, описываемый уравнением ( 111-44), АМ — адаптивная модель со структурной схемой, определяемой уравнением ( 111-45) БФ — блоки формирования статистических оценок ( П1-46), ( 111-47), А—устройство, реализующее выбранный [c.457]

Сведение нелинейных операторов к линейным позволяет воспользоваться приведенной выше теорией линейных дифференциальных и интегральных операторов для исследования достаточно широкого класса химических производств. В частности, такие преобразования дают возможность сравнительно легко применять методы математической статистики и теорию случайных функций для решения задач идентификации нелинейных объектов управления с использованием экспериментальных данных о процессах. Кроме того, сведение нелинейных дифференциальных операторов к линейным интегральным значительно упрощает применение средств вычислительной техники, а именно цифровых и аналоговых вычислительных машин, для изучения стационарных и нестационарных режимов работы нелинейных объектов химической технологии. [c.90]

Прежде чем перейти к вопросам, касающимся идентификации (определения характеристик) объектов управления, снова отметим (см. также стр. 25), что структура математической модели любого химико-технологического процесса, в котором происходит перемещение жидкостей или газов, обусловливается его гидродинамикой и проявляется в характере распределения частиц потока рассматриваемой системы в пространстве и во времени. Это распределение основано на статистических законах и зависит от гидродинамического режима жидкости и газа, геометрии аппарата и вида сигнала на границе системы. Последний в общем случае может быть случайной функцией времени. [c.106]

Идентификация типового объекта управления [c.157]

Рис. 11-10. Идентификация параметров линейного объекта управления.

Рис. П-12. Идентификация параметров передаточной функции объекта управления но реализациям

Идентификация многомерного нелинейного объекта управления [c.169]

Понятие момента. При идентификации типовых процессов химической технологии ориентировочно задаются общим видом передаточной функции объекта управления задача заключается в определении ее коэффициентов. При этом мы ограничимся нахождением постоянных времени изучаемой системы, поскольку вопрос об определении, статических характеристик рассматривался выше (см. главу П). [c.219]

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ТИПОВЫХ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДОМ МОМЕНТОВ [c.231]

Построение таких систем целесообразно вести на основе адаптивного подхода. Общий принцип адаптивных систем базируется на том, что одновременно в системе управления решаются задачи получения модели объекта (идентификации) и управления. Эти системы обладают значительной степенью универсальности в том смысле, что они основаны на одних и тех же принципах идентификации и прямого цифрового управления, имеют практически одинаковое математическое обеспечение, и специфика объекта учитывается только составом средств получения информации от объекта и согласующими устройствами. Эта универсальность является важной предпосылкой для серийного производства таких систем. [c.202]

Формализация процессов выработки и принятия решений оператором. До сих пор подходы к формализации процессов принятия человеко-машинных решений при управлении сложными объектами базировались в основном на теоретико-игровом, семиотическом принципах, методах теории идентификации и планирования эксперимента [206]. К недостаткам таких методов применительно к системам принятия решений можно отнести трудоемкость априорного исследования всех вариантов поведения сложных объектов управления, качественный характер получаемых решений при семиотическом подходе, непредставимость оперативной статистики по реакциям объекта на управляющие воздействия в реальном масштабе времени и т. п. На этом фоне особенно перспективна концепция человеко-машинного управления. Человеко-машинные системы обладают собственными знаниями , что позволяет (автоматически или путем общения с человеком) находить управляющие решения или вырабатывать и обосновывать логические факты, не заложенные априори, вести диалог с ЛПР. Такие человеко-машинные системы принято относить к классу систем принятия решений с интеллектуальным механизмом автоматического поиска (СПРИНТ). [c.343]

В книге описаны методы построения математических моделей систем управления на базе физических процессов, протекающих в объектах управления, на примере теплоэнергетических и химических объектов, в которых системы регулирования нашли наибольшее распространение. Результаты этих исследований использованы для рассмотрения динамики паровых котлов, паро-вых турбин, ректификационных кодоин, химических и ядериых реа <товрв. Полученные данные могут быть использованы для решения задач идентификации и оптимизации указанных объектов управления. [c.4]

В связи с использованием математической модели при разработке системы управления техническими объектами в области теории управления возникло новое направление, охватывающее методы построения математической модели объекта управления. Это направление, которое менее десяти лет назад было названо теорией идентификации (отождествления объекта моделью), довольно быстро развивалось во многих странах мира. Были получены значимые теоретические и практические результаты. В настоящее время теория идентификации наряду с теорией оптимизации составляет важнейщий раздел в теории управления и интенсивно развивается у нас в стране и за рубежом. При этом следует указать, что результаты теории идентификации нашли широкое применение и в таких областях, как медицина, биология и сельское хозяйство, что свидетельствует об универсальности разрабатываемых методов и их практической значимости. [c.11]

Установка как объект управления характеризуется многомерностью, многосвязанностью, то есть наличием большого числа входных, выходных, промежуточных переменных, связанных между собой, наличием жестких связей между технологическими аппаратами. Характерной чертой объекта является наличие большого числа случайных возмущений, действующих на объект, многие из которых трудно поддаются измерению. К основным возмущениям относятся изменение свойств и расхода перерабатываемого сырья, изменение активности катализатора. Нелинейный характер зависимости выходных параметров от входных. Все выше перечисленные свойства установки Г-43-107 М позволяет судить о ней, как о сложном объекте управления. Провести идентификацию такого объекта, то есть создать работоспособную математическую модель, представляет собой довольно сложную задачу. Поэтому для получения ее математического описания предлагается использовать принцип технологической декомпозиции, то есть расчленить установку на ряд последовательных технологических блоков и для каждого из них выбрать свой критерий управления, который не будет противоречить общему критерию управления установкой в целом. [c.20]

Полученные в результате эксперимента статистические данные используются для построения моделей исследуемых объектов. В настоящее время большинство методов идентификации базируется на предположении о том, что структура модели задана. Однако вопросы формализации выбора структуры моделей химико-технологических процессов разработаны в недостаточной мере. В общем случае задачу нахождения структуры модели можно свести к задаче аппроксимации функций многих леременных Y sia некотором классе вещественных функций ji, которые наиболее полно отражают физико-химические процессы, протекающие в объекте управления. При идентификации технологических процессов к классу функций г ) целесообразно отнести линейные функции, кусочно-линейные, многочлены степени Р, алгебраические многочлены, дробно-рациональные функции, обобщенные многочлены степени Р, обобщенные рациональные функции и т. д. Выбор класса аппроксимирующих функций существенно зависит от количества включенных в модель информативных переменных. Следует отметить, что относительно входных переменных аппроксимирующая функция может быть и нелинейной, т. е. в модель могут входить переменные первого порядка, их произведения, а также переменные с различными показателями степеней и т. д. Для многих реальных процессов аппроксимирующая функция в области, ограниченной экспериментом, является гладкой и допускает разложение в ряд Тейлора. При ограниченном числе членов ряда эта функция является линейной по параметрам модели. [c.117]

Для проверки эффективности предлагаемого метода идентификации при наличии высокого уровня помех вычисления проводились по корреляционным функциям Нхх ( ) и Ддгх/ (т) сигналов х (1) тл у 1, частичные графики которых показаны на рис. П-13 (соответственно кривые 1 и 2). Корреляционные функции приведены на рис. 11-14 [Пхх (т) — сигнал на выходе дискретной модели объекта управления]. [c.165]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология