Ключові слова
anisotropic regulator
multimass elektromenhanic system многокритериальный синтез
анизотропийный регулятор
многомассовая электромеханическая система
Як цитувати
Анотація
Сформулирована задача многокритериального синтеза анизотропийных регуляторов многомассовых электромеханических систем и показана возможность ее решения на основе концепции функционально множественной принадлежности вектора состояния, что позволяет удовлетворить разнообразным требованиям, которые предъявляются к работе многомассовых электромеханических систем в различных режимах. Обоснован и разработан метод выбора матриц, с помощью которых формируется вектор цели стохастического робастного управления путем решения задачи нелинейного программирования. Минимизация анизотропийной нормы стохастической системы позволяет получить минимальную чувствительность синтезированной системы к изменению параметров моделей объектов управления и внешних воздействий. Результаты экспериментальных исследований двухмассовой электромеханической системы показали, что применение синтезированных анизотропийных регуляторов по сравнению с типовыми регуляторами позволило сократить время первого согласования в пять раз, повысить плавность движения на низких скоростях в 1,7 раза, уменьшить дисперсию ошибки отработки случайного задающего воздействия в четыре раза. Библ. 5.
Посилання
Voronin A.N. Multicriteria synthesis of dynamic systems. – Kyiv: Naukova dumka, 1992. – 160 p. (Rus)
Shtoer P. Multicriteria optimization: theory, calculation, applications. – Moskva: Nauka, 1982. – 382 p. (Rus)
Diamond P., Vladimirov I.G., Kurdjukov A.P., Semyonov A.V. Anisotropy – based performance analysis of linear discrete time invariant control systems // Int. J. Control. – 2001. – Vol. 74. – Pр. 28 – 42.
Vladimirov I.G., Kurdjukov A.R., Semyonov A.V. State-space solution to anisotropy-based stochastic H∞ – optimization problem // Proc. 13th IFAC World Congress. – San-Francisco (USA). – 1996. – Pр. 427 – 432.
Semyonov A.V., Vladimirov I.G., Kurdjukov A.P. Stochastic approach to H∞ –optimization // Proc. 33rd IEEE Conf. on Decision and Control. – Florida (USA). – 1994. – Рр. 2249 – 2250.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2023 Array