Синтез параметрически инвариантного следящего электропривода с применением метода восстановления параметров модели

   АКТУАЛЬНОСТЬ. Следящие электроприводы, функционирующие при неизвестном заранее законе изменения задающего воздействия и обеспечивающие воспроизведение выходной координатой данного закона, находят применение в робототехнических и мехатронных системах, станках, системах автоматического контроля и дистанционной передачи информации, радиолокационных станциях, установках наведения и т. п. Эксплуатация следящих электроприводов зачастую протекает в условиях нестабильности параметров элементов электропривода, и корректирующие устройства, синтезированные классическими методами теории управления, не справляются с обеспечением заданной точности воспроизведения входного сигнала и необходимого качества переходных процессов.

   ЦЕЛЬ. В этой связи важной и актуальной задачей является синтез системы активной коррекции с нестационарным регулятором, обеспечивающим за счет алгоритма самонастройки коэффициентов требуемые качество и точность процесса управления.
   МЕТОДЫ. При решении данной задачи применялись методы идентификации параметров на основе градиентного алгоритма и численного интегрирования уравнений динамики объекта исследования, реализованные средствами программной среды MatLab.

   РЕЗУЛЬТАТЫ. В работе решается задача синтеза алгоритма самонастройки коэффициентов корректирующего устройства следящего электропривода на основе идентификационного подхода. Идентификация параметров осуществляется путем беспоискового градиентного алгоритма при минимизации невязки между объектом исследования и его инверсной моделью, а также восстановлением коэффициентов дифференциальных уравнений с помощью интегрирования и соответствующих вычислительных процедур. Электропривод с отрицательной обратной связью по положению настроен на оптимум по модулю с пропорциональным регулятором, коэффициенты которого определяются идентифицируемыми параметрами. Алгоритм самонастройки состоит в вычислении корректирующего коэффициента нестационарного П-регулятора и формировании мультипликативного канала замкнутого контура активной коррекции.

   ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Моделирование электропривода в программной среде MatLab показало высокую точность и быстродействие процесса идентификации параметров в условиях широкого диапазона их изменения. При формировании контура активной коррекции необходимым требованием является разграничение цикла идентификации и цикла самонастройки, позволяющее избежать сингулярных возмущений и снизить резонансные явления при работе параметрически инвариантного электропривода. Разработанный метод активной коррекции при априорно известной и неизменной структуре модели объекта исследования позволяет обеспечить сохранение требуемой точности и качества функционирования электропривода в условиях параметрических возмущений при допустимых отклонениях точностных и качественных показателей. Реализация метода не требует дополнительного оборудования, организации специальных тестовых сигналов, существенных вычислительных затрат. Метод синтеза параметрически инвариантного электропривода может применяться для разработки робастных систем управления нестационарными объектами, в том числе при невыполнении гипотезы квазистационарности.

1. Нартов М. В. Классификация следящих систем управления и особенности их проектирования / М. В. Нартов // Интернаука. - 2018. - № 5 (39). - С. 26-27.

2. Ермоленко А. И., Коршунов А. И. Расчет цифровых следящих систем комбинированного управления с использованием предельной непрерывной модели. Ч. II. Расчет цифровой следящей системы // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 7. С. 602-609.

3. Zheng W., Luo Y., Chen Y. Pi Y. Fractional-order modeling of permanent magnet synchronous motor speed servo system. J. Vib. Control, 2016, 22, p. 2255-2280.

4. Shah P., Agashe S. Review of fractional PID controller. Mechatronics, 2016, 38, p. 29­-41.

5. Елсуков B. C., Лачин В. И., Павлов В. В. Синтез систем управления со знакопеременной компенсирующей обратной связью в условиях ограниченной неопределенности // Изв. вузов. Электромеханика. 2020. Т. 63. № 5. С. 40-45.

6. Фуртат И. Б. Адаптивное управление неминимально-фазовыми нелинейными объектами // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. № 3. С. 30 - 37.

7. Furtat I., Fradkov A., Tsykunov A. Robust synchronization of linear dynamical systems with compensation of disturbances // Int. J. Robust and Nonlinear Control. -2014. - Vol. 24, No. 17. - P. 2774-2784.

8. Малёв H. A., Погодицкий О. В., Цветкович А. М. Особенности применения теории чувствительности для анализа влияния параметрических возмущений на динамические свойства электромеханических преобразователей. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2019; 21 (6): 101-110.

9. Малёв Н. А., Погодицкий О. В., Козелков О. В., Дюрягин А. М. Анализ динамических характеристик вентильного двигателя мехатронной системы в условиях параметрической неопределённости методами компьютерного моделирования. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2022; 24 (3): 158-174.

10. Awerbuch В., Kleinberg R. Online linear optimization and adaptive routing. Journal of Computer and System Sciences, 74 (1): 97-114, 2008.

11. By Ань Хиен, Ягодкина T.B. Синтез инвариантной системы адаптивного модального управления на базе следящей системы // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 6-1. - С. 52-57.

12. Анисимов А. А. Параметрическая оптимизация электромеханических систем с регуляторами и наблюдателями состояния // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2016. № 2. С. 21-26.

13. Земляков С. Д., Рутковский В. Ю. Алгоритм функционирования адаптивной системы с эталонной моделью, гарантирующий заданную динамическую точность управления нестационарным динамическим объектом в условиях неопределенности // Автоматика и телемеханика. - 2009. - № 10. - С. 35-44.

14. Cheng-Wei Chen, Tsu-Chin Tsao. Data-Driven Progressive and Iterative Learning Control. IFAC-PapersOnLine, 50 (l): 4825-4830, 2017.

15. Hassan К. Khalil. Adaptive output feedback control of nonlinear systems represented by input-output models. IEEE Transactions on Automatic Control, 41 (2): 177-188, 1996.

16. Andrea Serrani. Output regulation for over-actuated linear systems via inverse model allocation. In 2012 IEEE 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC), pages 4871-4876. IEEE, 2012.

17. Панферов, В. И. Параметрическая идентификация модели объекта управления по переходной функции работающей системы автоматического регулирования / В. И. Панферов, С. В. Панферов, К. С. Халдин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». - 2019. - Т. 19, № 3. - С. 52-59.

18. Штейнберг Ш. Е. Настройка и адаптация автоматических регуляторов. Инструментальный комплект программ / Ш. Е. Штейнберг, И. Е. Залуцкий, Л. П. Сережин // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2003. - № 10. - С. 43-47.

19. Khasanov Z. М, Khasanova N. V. Mathematical model and design of adaptive control system of multivariable electric drives for technological plasma arc spraying process equipment // Proc. of the Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT’2014, (Sheffield, England, September 17-22, 2014). Ufa: UGATU, 2014. Vol. 2. P. 209-211.

20. Яцун С. Ф., Емельянова О. В., Сантьяго Мартинез Леон А., Мигель Москера Морочо Л. Адаптивное управление нелинейным объектом типа конвертоплан в условиях неопределенностей. Известия Юго-Западного государственного университета. 2020; 24 (3): 35-50.

21. Малёв Н. А., Погодицкий О. В., Козелков О.В., Малацион А. С. Цифровой алгоритм контроля функционирования электромеханического преобразователя постоянного тока. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРЕЕТИКИ. 2022; 24 (1): 126-140.

22. Цветков А. Н., Доан Н. Ш., Ярославский Д. А. Исследования по оптимизации векторного управления асинхронным двигателем с применением системы аналитического контроля. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРЕЕТИКИ. 2022; 24 (3): 144-157.

23. Малёв Н. А., Погодицкий О. В. ИССЛЕДОВАНИЕ И СИНТЕЗ МОДАЛЬНОГО РЕГУЛЯТОРА ДВУХМАССОВОЙ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ МЕХАНИЗМА ПОДЪЁМА КРАНА. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2018; 20 (7-8): 99-106.

24. Кояин Н. В., Мальцева О. П., Удут Л. С. Оптимизация контуров регулирования систем электропривода по типовым методикам // Известия Томского политехнического университета. - 2005. - Т. 308. - № 7. - С. 120-125.

25. Малёв Н. А., Погодицкий О. В., Чиляева М. Р., Имамиев А. Р. Алгоритм параметрической идентификации электропривода постоянного тока с применением инверсной модели. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2021; 23 (6): 119-133.

26. Малёв Н. А. Беспоисковая градиентная идентификация коэффициента передачи системы управления электропривода постоянного тока / Н. А. Малёв, О. В. Погодицкий, А. Н. Хуснутдинов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. - 2022. - № 42. - С. 42-64.