WWW.LIB.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Электронные материалы
 

Pages:     | 1 ||

«БЕСПОИСКОВЫЙ МЕТОД РАСЧЕТА НАСТРОЕК РЕГУЛЯТОРОВ НА МИНИМУМ КВАДРАТИЧНОГО КРИТЕРИЯ ...»

-- [ Страница 2 ] --

Как видно из графика, то уменьшение постоянной времени сглаживателя T с приводит к уменьшению значения квадратичного критерия качества, при этом уменьшение постоянной T с1 до 10 с не привело к дальнейшему уменьшению критерия I 2. При этом длительность переходных процессов практически не отличается. Наилучшим будем считать переходный процесс под номером 2, поскольку значение интегрального квадратичного критерия качества приняло наименьшее значение I 2 = 89.77 (°C)2, что значительно превышает значение I 2, полученное традиционным методом.

Поскольку переходные процессы 4.23 не удовлетворяют своим качеством (они получились слишком затянутыми), покажем какие настройки можно получить, задав эквивалентное запаздывание в передаточной функции субоптималь

–  –  –

Если попробовать уменьшить постоянную T с1, то получим уже колебательный процесс, поэтому остановимся на значениях T с = 5 с и T с1 = 10 с. Полученные переходные характеристики приведем на рис. 4.24.

–  –  –

В связи с тем, что оптимизация настроек проводилась по каналу задания, необходимо проверить пригодность полученных настроек при отработке внутреннего возмущения. Результаты такой проверки приведены на рис. 4.25.

–  –  –

Безусловно, переходные характеристики по каналу внутреннего воздействия не обладают небольшим значением квадратичного критерия качества, но с точки зрения запаса устойчивости являются вполне удовлетворительными. Динамическая ошибка достаточно большая, но при этом мы получаем процесс без колебательности, что лучше для практиков.



4.3. Выводы по главе

В этой главе приведены результаты поиска настроек двухконтурных АСР:

каскадной и схемы с дифференциатором. Изложена методика их расчета, которая сводится к расчету двух одноконтурных систем регулирования. Приведено сравнение результатов с расчетами, полученными при использовании традиционного метода [2]. Даны рекомендации по выбору диапазона частот приближения комплексно-частотных характеристик типового ПИ регулятора к КЧХ субоптимального регулятора (2.3) или (2.4) и выбору постоянных времени сглаживателя T с и T с1.

Приведены программы расчета настроек корректирующего и стабилизирующего регуляторов для каскадной АСР и настройки дифференциатора и ПИ регулятора в двухконтурной схеме с дифференциатором. Программы достаточно просты и компактны и не вызовут сложности освоения у пользователя.

Основная особенность при расчете двухконтурных систем заключалась в том, что структура передаточных функций эквивалентных объектов отличалась от передаточных функций объектов, рассмотренных ранее. Выявлено, что для эквивалентных объектов, содержащих полином в передаточной функции, необходимо вводить и полином в передаточную функцию субоптимального регулятора. Если в передаточную функцию объекта не входит запаздывание в явном виде, то необходимо ввести эквивалентное запаздывание в передаточную функцию субоптимального регулятора.

ГЛАВА 5. ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ РАСЧЕТЫ ДЛЯ НЕТИПОВЫХ АЛГОРИТМОВ РЕГУЛЯТОРОВ И РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ В ОДНОКОНТУРНЫХ АСР

В этой главе рассматриваются нетиповые линейные алгоритмы регулирования: пропорционально-дифференциальный (ПД), пропорциональнодифференциальный в квадрате (ПДД) и пропорционально-интегральнодифференциальный в квадрате (ПИДД) в одноконтурной системе регулирования, рекомендации по расчету параметров настройки которых отсутствуют у таких совершенных методов как метод Дудникова Е.Г. на корневой показатель колебательности [1] и Ротача В.Я на частотный показатель колебательности [2].





5.1. Расчет параметров настройки ПД регулятора для объектов различного вида

–  –  –

С уменьшением постоянной времени сглаживателя, увеличивается значение интегрального квадратичного критерия качества, возрастает динамическая ошибка от установившегося значения и увеличивается колебательность переходного процесса. С ростом постоянной T с увеличивается остаточная неравномерность. Все процессы являются приемлемыми (рис. 5.1), поэтому однозначных рекомендаций по выбору постоянной времени сглаживателя дать нельзя.

На рис. 5.1 приведены графики переходных характеристик при оптимизации по каналу задания.

–  –  –

На рис. 5.2 приведены графики переходных характеристик при отработке внутреннего воздействия, но при настройках, найденных по каналу заданию.

Для получения наилучших переходных характеристик, постоянную времени сглаживателя следует выбирать примерно равной величине запаздывания в объекте.

–  –  –

Переходные процессы также имеют остаточную неравномерность, из-за отсутствия интегральной составляющей в алгоритме регулятора. С ростом постоянной времени сглаживателя растет и динамическая ошибка относительно установившегося значения.

Объект без самовыравнивания Рассмотрен объект без самовыравнивания с передаточной функцией 10 p

0.0163 e. На рис. 5.3 представлен годограф комплексно-частотной Wо ( p ) = p характеристики субоптимального регулятора, который дает подсказку по выбору наилучшего алгоритма регулирования. В данном случае таким алгоритмом является пропорционально-дифференциальный (ПД). Диапазон частот приближения составил = 0.45...0.8 рад/с.

Рис. 5.3. График комплексно-частотной характеристики субоптимального регулятора

–  –  –

С ростом постоянной времени сглаживателя уменьшается динамическая ошибка и колебательность. Длительность переходных характеристик приблизительна одинакова. Рекомендуемым значением постоянной времени сглаживателя является 20 с, что в два раза превышает запаздывание в объекте. Увеличение постоянной T с приводит к росту величины интегрального квадратичного критерия качества, а при ее уменьшении появляется нежелательная колебательность.

Процедура расчета настроек ПД регулятора для объекта без самовыравнивания приведена на рис. 5.5 и остается такой же, что и для типовых алгоритмов регулирования. Этим еще раз доказывается универсальность предлагаемого метода.

Рис. 5.5. Программа расчета настроек ПД алгоритма на примере объекта без самовыравнивания

5.2. Пример расчета параметров настройки ПДД регулятора для объектов различного вида

–  –  –

Как видно из графиков, увеличение постоянной времени сглаживателя приводит к уменьшению динамической ошибки, но при этом увеличивается остаточная неравномерность. Значение интегрального квадратичного критерия качества уменьшается с увеличением постоянной времени сглаживателя. Рекомендуемое значение T с /2.

Необходимо проверить пригодность полученных настроек при оптимизации по каналу внутреннего воздействия. Полученные результаты приведены на рис. 5.7.

–  –  –

С ростом постоянной времени сглаживателя наблюдается рост интегрального квадратичного критерия качества.

На рис. 5.8 приведем полученные результаты параметрической оптимизации ПДД регулятора.

–  –  –

Уменьшение динамической ошибки можно добиться путем увеличения постоянной времени сглаживателя, но при этом увеличивается длительность переходного процесса. Рекомендуемое значение постоянной времени сглаживателя T с 3.

На рис. 5.9 приведем программу расчета настроек ПДД регулятора, которая отличается от программы на рис. 5.5 количеством настраиваемых параметров.

Рис. 5.9. Программа расчета настроек ПДД алгоритма на примере объекта без самовыравнивания Сравнивая переходные характеристики ПД и ПДД алгоритмов для значения постоянной времени сглаживателя T с = 20 c, можно сделать вывод о том, что динамическая ошибка у них приблизительно одинаковая и равна 1.1, длительность переходной характеристики для ПД алгоритма составила приблизительно 80 с, а для ПДД 60 с. Усложнением алгоритма регулирования удалось несколько улучшить качество переходных характеристик.

5.3. Пример расчета параметров настройки ПИДД регулятора дляобъектов различного вида

Следующим рассматриваемым нетиповым линейным регулятором будет ПИДД регулятор. С помощью универсального беспоискового метода необходимо найти четыре параметра настройки. На рис. 5.10 представим программу расчета настроек ПИДД регулятора, которая еще раз показывает возможность универсального беспоискового метода определять настройки алгоритма любой сложности. Первым для исследования был выбран объект (3.1). Диапазон частот составил = 0.0001...0.06 рад/с.

Рис. 5.10. Фрагмент программы поиска настроек ПИДД регулятора На рис. 5.11 представлен график КЧХ субоптимального регулятора (2.3) и нетипового ПИДД регулятора с указанием значения конечной частоты приближения.

–  –  –

Для проверки состоятельности метода настройки регулятора повышенной сложности (ПИДД) приведем значения, которые были получены при использовании модифицированного генетического алгоритма [4]:

K р = 7.06 %УП/°С, T и = 138.55 с, T д1 = 29.17 с, T д2 = 22.58 с.

Построим переходную характеристику по каналу внутреннего воздействия. Данный график приведен на рис. 5.13.

–  –  –

С ростом постоянной времени сглаживателя возрастает и значение интегрального квадратичного критерия качества. Значение T с выбиралось равное и меньшее эквивалентному запаздыванию, определенному из рис. 3.37. На рис.

5.14 представим переходные характеристики при различных значениях постоянных времени сглаживателя при оптимизации по каналу задания.

–  –  –

Диапазон рекомендуемых значений для постоянной T с составил (1/5 1/3).

5.4. Сравнение настроек ПИДД регулятора, найденных с помощью универсального беспоискового метода с прогностическим ПИД регулятором Универсальный беспоисковый метод можно также использовать для нахождения настроек прогностических регуляторов. Изложим основную идею настройки прогностических регуляторов, описанную в [92-93].

В работе предлагается перейти от принципа управления по текущему значению ошибки регулирования (t ) к принципу управления по прогнозу — значению (t + пр ), ожидаемому через время прогнозирования пр в будущем.

Регулятор, управляющий объектом по прогнозу ошибки регулирования, назван в [16,17] прогностическим.

На рис. 5.15 представлен прогностический регулятор, который состоит из регулятора с типовым законом регулирования Wp ( p ) и предвключенного элемента прогнозирования Пр с передаточной функцией Wпр ( p ). Элемент прогнозирования совместно с задатчиком преобразует разность заданного s (t ) и текущего значения регулируемой величины y (t ) в сигнал ожидаемой через время пр ошибки регулирования пр (t ) = s (t ) y (t + пр ), по которой в соответствии с принятым типовым законом формируется регулирующее воздействие µ (t ).

–  –  –

В работе [19] используется линейный прогноз. В этом случае передаточная функция линейного прогнозатора имеет следующий вид Wпр ( p ) = пр p + 1. На основании исследований доказано, что только за счет прогнозирования можно существенно повысить точность работы системы управления даже при сохранении прежних настроек типового регулятора. Одновременно с повышением точности регулирования отмечено увеличение ее запаса устойчивости и уменьшение диапазона перемещения регулирующего органа µ (t ). Расчеты выполнялись для оптимальных настроек ПИД регулятора по методу, изложенному в [2] на значение частотного показателя колебательности M = 1.55. Значения времени прогнозирования при этом варьировались. За счет перехода от оптимальных настроек обычного регулятора к оптимальным настройкам прогностического регулятора получено дополнительное повышение качества работы.

В [18] рассмотрен точный метод настройки прогностических регуляторов.

Суть метода заключается в том, что необходимо отнести элемент прогнозирования Пр прогностического регулятора к объекту (см. рис. 5.16). Получим эквивалентную систему, но с обычным регулятором и новым (прогностическим) объектом с передаточной функцией пр Wµ ( p ) = Wµ ( p ) Wпр ( p ). (5.1)

–  –  –

Были получены оптимальные для прогностического ПИД регулятора с линейным прогнозом настройки: k р = 3,62 (кг/с)/ С; Tи = 34,9 с; Tд = 10,3 с.

С помощью предложенного в диссертации метода можно сразу получить четыре параметра настройки. Можно подобрать постоянную времени сглаживателя такой, чтобы она обеспечивала заданный запас устойчивости в виде частотного показателя колебательности M, но также есть возможность получить не только переходные характеристики подобные колебательному звену, но и апериодические.

Рассчитаем настройки ПИДД регулятора одноконтурной АСР с объектом (5.2). Построим комплексно-частотную характеристику такого объекта с указанием выбранного диапазона частот приближения = 0.0001...0.06 рад/с. (рис.

5.17).

–  –  –

С ростом постоянной времени сглаживателя возрастает и значение интегрального квадратичного критерия качества.

На рис. 5.19 покажем графики переходных характеристик при оптимизации по каналу задания для различных значений постоянных времени сглаживателя.

<

–  –  –

Для того чтобы получить неколебательный переходный процесс необходимо задавать постоянную времени сглаживателя не меньше величины запаздывания в объекте. Варьируя постоянную времени сглаживателя, можно уменьшить динамическую ошибку, но при этом будет увеличиваться значение интегрального квадратичного критерия качества.

Приведем графики переходных характеристик при при нанесении внутреннего воздействия (рис. 5.20).

–  –  –

Перемножив аргументы в первой части уравнения и приравняв соответствующие слагаемые друг другу, найдем значения K р. прогн., Tи. прогн., Tд. прогн. и

–  –  –

Сравнивая переходные характеристики, можно отметить, что динамическая ошибка и длительность переходных характеристик принимают меньшие значения, чем у прогностического регулятора. Это еще раз подчеркивает достоинство квадратичного критерия качества.

Построим переходные характеристики при нанесении внутреннего возмущения. Графики приведены на рис. 5.22.

–  –  –

В этой главе рассмотрены нетиповые алгоритмы регулирования, такие как ПД, ПДД и ПИДД, в то время как совершенные методы не дают рекомендаций по поиску настроек сложных алгоритмов. Проведено сравнение полученных результатов при настройке ПИДД регулятора с модифицированным генетическим алгоритмом и прогностическими алгоритмами. Результаты проверки показали, что универсальный беспоисковый метод работоспособен и даже дает возможность получить процессы с меньшим значением квадратичного критерия качества. Даны рекомендации по выбору диапазона частот приближения и постоянной времени сглаживателя.

Одним из перспективных направлений в настоящее время является использование прогностических регуляторов, поскольку использование прогнозирования в типовых алгоритмах регулирования позволяет существенно повысить точность их работы. Благодаря универсальному беспоисковому методу можно упростить процедуру поиска настроек прогностических алгоритмов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проанализировав недостатки существующих методов параметрической оптимизации, поставлена задача разработки и исследования универсального, беспоискового, простого, удобного для практического использования метода, осуществляющего приближение к глобальному минимуму квадратичного критерия качества I 2.

Разработаны теоретические основы метода, заключающиеся в задании желаемой переходной характеристики субоптимальной системы, чтобы затем перейти к передаточной функции субоптимальной замкнутой системы и получить передаточную функцию субоптимального регулятора. После этого при помощи метода наименьших квадратов осуществляется приближение комплексной частотной характеристики линейного регулятора любой сложности к комплексной частотной характеристике субоптимального регулятора в существенном диапазоне частот.

В связи с тем, что алгоритм оптимального регулятора зависит от точки приложения ступенчатого входного воздействия, даны выводы выражений передаточных функций для оптимальных и субоптимальных регуляторов относительно задающего, внешнего и внутреннего воздействий.

Доказана состоятельность метода при расчете одноконтурных систем регулирования с объектами различного вида и регуляторами любой сложности.

Подтверждена простота и универсальность предлагаемого метода для неодноконтурных систем. Разработаны компьютерные программы параметрической оптимизации и моделирования одноконтурных и двухконтурных систем регулирования. Даны рекомендации по выбору постоянных времени сглаживателя, диапазона частот и множителя аргумента динамической ошибки.

Основная особенность при расчете двухконтурных систем заключалась в том, что структура передаточных функций эквивалентных объектов отличалась от передаточных функций объектов, рассмотренных ранее. Выявлено, что для эквивалентных объектов, содержащих полином в числителе передаточной функции, необходимо вводить полином и в передаточную функцию субоптимального регулятора.

Рассмотрены нетиповые алгоритмы регулирования, такие как ПД, ПДД и ПИДД, в то время как совершенные методы не дают рекомендаций по поиску настроек сложных алгоритмов. Проведено сравнение полученных результатов при настройке ПИДД регулятора с модифицированным генетическим алгоритмом и прогностическими алгоритмами. Благодаря универсальному беспоисковому методу можно упростить процедуру поиска настроек прогностических алгоритмов.

В ходе исследования выявлены следующие достоинства универсального беспоискового метода:

универсальность (независимость от сложности алгоритма настраиваемого регулятора);

отсутствие итерационной процедуры поиска оптимальных настроек;

• приближение к глобальному минимуму квадратичного критерия качества;

полученные настройки могут служить ориентиром для выбора значений корневого показателя m либо частотного показателя колебательности M при расчете настроек традиционным методом;

увеличение преимущества метода по мере усложнения алгоритма регулятора;

подсказка при выборе наилучшего линейного алгоритма регулятора • для заданного объекта;

программа расчета настроек беспоисковым методом занимает малый • объем машинной памяти.

Учитывая отмеченные достоинства, метод может быть рекомендован для использования научно-исследовательскими и проектными институтами, наладочными организациями, а также работниками АСУ на производстве.

ЛИТЕРАТУРА

1. Дудников Е.Г. Основы автоматического регулирования тепловых процессов / Е.Г. Дудников. - М.: Госэнергоиздат,1956. - 110 с.

2. Ротач В.Я. Теория автоматического управления / Учебник для вузов.

М.: Изд. дом МЭИ, 2007.

3. Ротач В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами. – М.: Энергоатомиздат. 1985. – 294 с.

4. Репин А.И., Смирнов Н.И., Сабанин В.Р. Идентификация и адаптация САР с использованием эволюционных алгоритмов оптимизации. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2008. №3.

5. Настройка двухконтурных АСР численным методом на заданный запас устойчивости. // Смирнов Н.И., Сабанин В.Р., Репин А.И.// Сборник трудов конференции Control 2005.М.:Издательство МЭИ,

2005. С.102-107

6. Сабанин В.Р., Смирнов Н.И., Репин А.И. Модифицированный генетический алгоритм для задач оптимизации и управления// Exponenta Pro.Математика в приложениях. 2004. №3-4. С.78-85.

7. Пикина Г.А, Мещерякова Ю.С. Беспоисковый метод расчета настроек ПИД-регуляторов на минимум квадратичного критерия // Теплоэнергетика. 2012. №10. С. 58–64.

8. Мещерякова Ю.С., Пикина Г.А. Исследование метода параметрической оптимизации с помощью МНК-приближения частотных характеристик // Современные технологии в энергетике – основа повышения надежности и безопасности оборудования ТЭС: Сб.

докл. М.: ОАО «ВТИ», 2012. С. 379–389.

9. Мещерякова Ю. С., Пикина Г.А. Метод настройки ПИД-регулятора с использованием МНК-приближения к оптимальному регулятору. // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Восемнадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 4 т.

Т. 4. М.: Издательский дом МЭИ, 2012. — 215 с.

10. Пикина Г.А., Мещерякова Ю.С., Левашов А.В. Повышение качества регулирования в системах с типовыми регуляторами // Труды Второй Всероссийской научно-практической конференции «Повышение надежности и эффективности эксплуатации электрических станций и энергетических систем – ЭНЕРГО-2012 (Москва, 4-6 июня 2012 г.). – М.: Издательский дом МЭИ, 2012. С.

238–241.

11. Бурцева Ю.С. Автоматизация котла ТГМП-314. Новый метод параметрического синтеза АСР. Издательство LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013. — 122 с.

12. Пикина Г.А, Бурцева Ю.С. Применение беспоискового метода настройки типовых регуляторов. // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Девятнадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 4 т. Т. 4. М.: Издательский дом МЭИ, 2013. — 154 с.

13. Пикина Г.А, Бурцева Ю.С. Беспоисковая настройка линейных регуляторов на минимум квадратичного критерия // Теплоэнергетика.

2014. №3. С. 23–27.

14. Бурцева Ю.С. «Об универсальном методе расчета настроек типовых регуляторов на минимум квадратичного критерия». // Электронный журнал «Новое в российской электроэнергетике», № 5, 2014 г. С. 41– 45.

15. Пикина Г.А, Бурцева Ю.С., Ле Ньят Ань, Нгуен Тьи Линь «Параметрическая оптимизация настроек П, ПИ и ПИД регуляторов беспоисковым методом». // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Двадцатая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 4 т. Т. 4. М.: Издательский дом МЭИ, 2014. — 148 с.

16. Бурцева Ю.С. Универсальный беспоисковый метод настройки линейных регуляторов. // XII Всероссийское совещание по проблемам управления, 2014.

17. Пикина Г.А., Кузнецов М.С. Синтез линейных прогностических алгоритмов регулирования // Электронный журнал «Новое в российской электроэнергетике», № 10, 2009. С. 40—44.

18. Пикина Г.А., Кузнецов М.С. Прогностические типовые алгоритмы регулирования // Теплоэнергетика, № 4, 2011. С. 61—66.

19. Пикина Г.А., Кузнецов М.С. Методы настройки прогностических типовых алгоритмов регулирования // Теплоэнергетика. 2012. № 2. С.

64—67.

20. Пикина Г.А. Принцип управления по прогнозу и возможность настройки систем регулирования одним параметром // Электронный журнал «Новое в российской электроэнергетике», № 3, 2014. С. 5—13.

21. strm K. J., Wittenmark B. Adaptive Control. Dover Publications Inc.

2008.

22. Athans M., Falb P.L. Optimal Control. NY: McGraw-Hill, 1966.

23. Chang S.S.L. Synthesis of Optimum Control Systems. NY: McGraw-Hill, 1961.

24. Kalman R.E. The Thiory of Optimal Control and the Calculus of Variations. Chapter 16 of “Mathematical Optimisation Techniques”, R. Bellman (Editor). Univ. of California Press, Berkeley, Calif., 1963.

25. Pontryagin L.S., Boltyanskii V.G., Gamkrelidze R.V., Mischenko E.F.

The Mathematical Theory of Optimal Processes. // Wiley, New York, 1962.

26. Zhou K., Doyle J. C. and Glover K. Robust and Optimal Control. New York: Prentice-Hall, 1995.

27. Begren A.R., Ragazzini J.R. Sampled-data processing techniques for feedback control systems // AIEE Trans., 1954. Vol. 73.

28. Ragazzini J.R., Franklin G.F. Sampled-data control systems. New York:

McGraw Hill, 1958.

29. Изерман Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984.

30. Jury E.I. Sampled-data control systems. New York: John Wiley, 1958.

31. Jury E.I., Schroeder W. Discrete compensation of sampled data and continuose control systems // Trans. AIEE, 1956. Vol. 75, Pt. II.

32. Lee E.B. Mathematical Aspects of the Synthesis of Linear, Minimum Response-Time Controllers // IRE Trans. on Automatic Control, AC-5, 1960.

33. Takahashi Y., Rabins M., Auslander D. Control and dynamic systems.

Reading, Addison-Wesley, 1969.

34. Rosenbrock H.H. Distinctive problems of process control // Chem. Eng.

Progress, 1962. Nr. 58.

35. Porter B., Crossley T.R. Modal control. London: Tavlor and Francis, 1972.

36. Rawlings J.B., Meadows E.S., Muske K.R. Nonlinear Model Predictive Control: a Tutorial and Survey // Proceedings of ADCHEM. Kyoto, Japan, 1994.

37. Moghadas S., Fatehi A., Sadjadian H., Khaki-Sedigh A. Neural Predictive Control for Wide Rage of Process Systems // Proceedings of UKACC.

Manchester University, 2008.

38. Athans M. The role and use of the stochastic Linear-Qadratic-Gaussian problem in control system design // IEEE Trans. on Automatic Control ACKalman R.E. Contributions to the Theory of Optimal Control // Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana, 1960. Vol. 5.

40. Kalman R.E. New Methods and Results in Linear Prediction and Filtering Theory // Symposium on Engineering Applications of Random Function Theory and Probability. N.Y.: John Wiley and Sons Inc., 1963.

41. Luenberger D.G. An introduction to observers // IEEE Trans. AC, 16,

1971. No. 6.

42. Van Willigenburg L.G., De Koning W.L. Numerical algorithms and issues concerning the discrete-time optimal projection equations // European Journal of Control 6(1), 2000.

43. Cordes G.A., Clark D.E., Johnson J.A., Smartt H.B., Wickham K.L., Larson T.K. Implementation of a fuzzy logic/neural network multivariable controller / Trans. ANS. Chicago, 1992. Vol. 66.

44. Fabri S.G. A Review on Intelligent Control Systems / Deliverable of the National RTDI 2004 Project on Computational Intelligence Techniques for Control of Complex Systems, 2006.

45. Jantzen J. Foundations of Fuzzy Control. John Wiley & sons: Сhichester, 2007. - 209 p.

46. Nelder J.A., Mead R.A. F simplex method for function minimization//Computer journal, 1964. -№7.

47. Ротач В.Я., Вишнякова Ю.Н. Система управления технологическими процессами с моделью состояния объекта// Теплоэнергетика. -2005.

-№10. -С. 42-47.

48. Ротач В.Я., Вишнякова Ю.Н. Расчет систем регулирования с двумя вспомогательными регулируемыми величинами// Теплоэнергетика. С. 40-47.

49. Стефани Е.П. Основы расчета настройки регуляторов теплоэнергетических процессов. -М.: Энергия, 1972.

50. Бажанов В. Л. Метод масштабирования для определения параметров настройки регуляторов в замкнутых САР // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002. № 12.

51. Бажанов В. Л. Возможности и специфика метода масштабирования для настройки регуляторов в замкнутых САР // Приборы и системы.

Управление, контроль, диагностика. 2004. № 5.

52. Бажанов В. Л. Метод масштабирования – эффективный инструмент для практической настройки регуляторов в замкнутых САР // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. № 6.

53. Бажанов В. Л. Функция самонастройки по методу масштабирования для цифровых регуляторов // Промышленные АСУ и контроллеры. 2007.

№ 12.

54. Бажанов В. Л., Вайшнарас А. В. Программа “ММ-настройка” для определения параметров ПИД-регуляторов по методу масштабирования // Автоматизация в промышленности. 2007. № 6.

55. Ziegler J.G., Nichols N.B. Optimum settings for automatic controllers. // Transactions of the ASME, Vol.64. pp. 759-768, 1942.

56. Марков А.А.

Автореферат магистерской работы «Сравнительный анализ методов расчета параметров регуляторов электродвигателей».

57. Ротач В.Я., Кузищин В.Ф., Клюев А.С. и др. Автоматизация настройки систем управления. – М.: Энергоатомиздат. 1984. – 294 с.

58. Под ред. А. С. Клюева. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования: Справочное пособие. Москва, Издательство Энергоатомиздат, 1989.

59. Ротач В.Я. Расчет настройки промышленных систем регулирования.

– М.: Госэнергоиздат. 1961. 344 с.

60. Ротач В.Я. Адаптация в системах управления технологическими процессами // Промышленные АСУ и контроллеры. №1, 2005, с.4 - 10.

61. Штейнберг Ш. Е., Серёжин Л. П., Залуцкий И. Е., Варламов И. Г.

Проблемы создания и эксплуатации эффективных систем регулирования. // Промышленные АСУ и контроллеры, №7, 2004 г.

62. Штейнберг Ш.Е., Залуцкий И.Е., Сережин Л.П., Варламов И.Г.

Настройка и адаптация автоматических регуляторов. Инструментальный комплект программ // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003.

№10.

63. Штейнберг Ш.Е., Залуцкий И.Е. Адаптация стандартных регуляторов к условиям эксплуатации в промышленных системах регулирования // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003. №4.

64. Новиков С.И. Оптимизация автоматически систем регулирования теплоэнергетического оборудования: учеб. пособие. – Новосибирск: Издво НГТУ, 2006. Ч. 1. – 108 с.

65. Куропаткин П.В. Теория автоматического управления. Учебн. пособие для электротехн. специальностей вузов. М., «Высшая школа», 1973.

66. Первозванский А.А. Курс теории автоматического управления: Учеб.

Пособ. – М.: Наука. ФИЗМАТЛИТ, 1986. – 616 с.

67. Васильев Д.В., Филиппов Г.С. Основы теории и расчета следящих систем. ГЭИ, 1959.

68. Техническая кибернетика. Под ред. Солодовникова В.В. «Машиностроение», 1967, 1969.

69. Анисимов В.И., Вавилов А.А., Фатеев А.В. Сборник примеров и задач по линейной теории автоматического регулирования. ГЭИ, 1959.

70. Фатеев А.В. Основы линейной теории автоматического регулирования. ГЭИ, 1964.

71. Сборник задач по теории автоматического регулирования и управления. Под ред. Бесекерского В.А. ФМ, 1969.

72. Коломейцева М.Б., Агвами С.А. «Синтез адаптивного нейрорегулятора для управления нелинейными многосвязными объектами» // Вестник МЭИ. № 6 — 2011г. — с. 22-28.

73. Коломейцева М.Б., Агвами С.А. «Синтез адаптивной системы управления неминимально-фазовыми объектами» // Вестник МЭИ. № 3 — 2012г. — с. 83-90.

74. Цыкунов А.М. Адаптивное и робастное управление динамическими объектами по выходу. – М.:ФИЗМАТЛИТ, 2009. – 268 c.

75. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Т. 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы – 2-е изд., испр. и доп. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 440 с.

76. Karl J. Astrom and Bjron Wittenmark Adaptive Control, second edition. Addison-Wesley Publishing Company, 1995.

77. Astorm K.J. Theory and application of adaptive control – a survey // Automatica. 1983. V.19. No.5.

78. Живоглядов В.П. Об оптимальном дуальном управлении объектами с чистым запаздыванием // Автоматика и телемеханика. 1992. Т.25, №1.

79. Ресвик Д.Б. Регулятор с запаздыванием // Труды I-го Междунар. конгресса ИФАК. М.: Изд-во АН СССР, 1961. Т.1.

80. Бакли П.С. Автоматическое регулирование процессов с чистым запаздыванием // Труды I-го Междунар. конгресса ИФАК. М.: Изд-во АН СССР, 1961. Т.1.

81. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М.: Наука, 1966.

82. Пикина Г.А., Верховский А.В. Об одном методе расчета оптимальных настроек типовых регуляторов // Сб. науч. трудов «Теория и практика построения и функционирования АСУ ТП». М.: МЭИ, 1998.

83. Давыдов Н.И., Григоренко А.А. Локальный тренажер на базе ПТК КВИНТ для задач регулирования теплофикационного энергоблока с турбиной ПТ-80. // Теория и практика построения и функционирования АСУ ТП: Труды международ. науч. конф. М.: Издательство МЭИ,

2003. С. 61-70.

84. Ротач В.Я. Расчет каскадных систем автоматического регулирования // Теплоэнергетика. 1997. No 10.

85. Биленко В.А., Давыдов Н.И. Метод расчета на ЭЦВМ оптимальных параметров настройки двухконтурных систем регулирования//Теплоэнергетика. 1977. №1. С. 32-36.

86. Биленко В.А., Давыдов Н.И. Сравнительный анализ динамики двух вариантов двухконтурных систем регулирования // Теплоэнергетика.

1979. №7. С.73 – 76.

87. Биленко В.А., Давыдов Н.И. Вопросы автономности в связанных двухконтурных системах автоматического регулирования современных энергоблоков // Теплоэнергетика. 1979. №12. С. 32-38.

88. Смирнов Н.И.,Сабанин В.Р., Репин А.И. Чувствительность одноконтурных АСР с многопараметрическими регуляторами // Сборник трудов конференции Control 2005.М.:Издательство МЭИ, 2005. С.108Смирнов Н.И., Сабанин В.Р., Репин А.И. Оптимизация настроечных параметров автоматических систем регулирования с дифференциатором. //Теплоэнергетика. 2004. № 10.С.10-16.

90. Панько М.А. Расчет автоматических систем регулирования с дифференцированием вспомогательной регулируемой переменной. // Теплоэнергетика. 1998. №10.

91. Панько М.А. Расчет и моделирование автоматических систем регулирования в среде MathCAD. – М.: Издательство МЭИ, 2004. – 112 с.

92. Кроль Л.Б., Кельман Г.Н. Промежуточный перегрев пара и его регулирование в энергетических блоках. М., «Энергия», 1970.

93. Durgaryan, I.S., Pashchenko, F.F., Pikina, G.A., Pashchenko, A.F. Information method of consistent identification of objects. // Proceedings of the 2013 IEEE 8th Conference on Industrial Electronics and Applications, ICIEA 2013, pp. 1325-1330.

94. Pikina, G.A., Pashchenko, F.F., Pashchenko, A.F. Methods to improve accuracy of typical controllers based on predictive algorithms. // Proceedings of the 2013 IEEE 8th Conference on Industrial Electronics and Applications, ICIEA 2013, pp. 613-616.

95. Ковриго Ю.М., Баган Т.Г., Бунке А.С. Обеспечение робастного управления в системах регулирования инерционных теплоэнергетических объектов // Теплоэнергетика. 2014. №3. С. 9–14.

96. Голинко И.М., Ковриго Ю.М., Кубрак А.И. Экспресс-метод оптимальной настройки аналогового регулятора по интегральным

Pages:     | 1 ||
Похожие работы:

«Коррупционные закупки Минобрнауки Полный анализ закупочной деятельности Минобрнауки в 2015 году Экспертный доклад Экспертами "Обрнадзора" проанализированы закупки Минобрнауки от одного миллиона рублей. Заказы были отнесен...»

«ИТЭФ 82 ИНСТИТУТ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ФИЗИКИ А.М.ПЕРЕЛОМОВ ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ КЛАССИЧЕСКОЙ МЕХАНИКИ СО СКРЫТОЙ СИММЕТРИЕЙ МОСКВА 198I УДК 5Г7 и.16 В работе рассмотрена теория динамических систем классической механики, обладающих скрытой симметрией. (С) Инс...»

«Договор № участия в долевом строительстве многоквартирного жилого дома г. Ярославль "" января 201 г. Общество с ограниченной ответственностью ПСК "Стройспецсервис 1", именуемое в дальнейшем "Застройщик", в лице Генерального директора Константинова Алексея Вячеславовича, действующего на основании Устава, с од...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ...»

«-1ИЗМЕРИТЕЛЬ УРОВНЯ ОПТИЧЕСКОЙ МОЩНОСТИ Модели FOD 1204 и FOD 1204Н Техническое описание и инструкция по эксплуатации 1. НАЗНАЧЕНИЕ 1.1. Измерители уровня оптической мощности, модели FOD 1204 и FOD 1204Н, (измеритель) предназначены для измерения оптической мощности в волоконно-о...»

«International Scientific Conference Proceedings, Volume 1 PIT 2015 “Advanced Information Technologies and Scientific Computing” И.В. Никашина1, А.Н. Филатов 1, В.А. Комаров2 АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ КОНСТРУКТОРСКИМИ ДАННЫМИ В ЕДИНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ПРЕДПРИЯТИЯ (1АО "РКЦ "Прогресс", Самарский государственный аэ...»

«Беломорско Балтийский Каш имени СТАЛИНА ИСТОРИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА 1931 1 9 3 4 ГГ. ПОД РЕДАКЦИЕЙ М. ГОРЬКОГО Л.АВЕРБАХА С. ФИРИНА К ЧИТАТЕЛЮ ЭТОЙ КНИГИ (тем, кто не любит читать между строк) Книга, которую Вы держите в руках, впервые увиде...»

«Полицинский Евгений Валериевич – заведующий кафедрой естественнонаучного образования Юргинского технологического института Томского политехнического университета, кандидат педагогических наук, доцент Теслева Елена Павловна – доцент кафедры естественно-научного образования Юргинского техн...»








 
2017 www.lib.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - электронные материалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.