2)
ISBN 978-5-94170-424-8
Рассматриваются основные методы автоматического управления с
использованием математического описания этих систем в пространстве
состояний, моделей на базе матричных операторов и рядов Вольтерра и
нейронных сетей, методы анализа и синтеза линейных систем, а также
структурированные модели систем управления, передаточные функции,
структурные схемы, временные и частотные характеристики. <...> 2)
ISBN 978-5-94170-424-8
© Пензенский государственный
университет, 2012
2
Часть 2
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Введение
Идентификация (отождествление) в технике связана с процессом построения модели исследуемого объекта. <...> Так, для идентификации
широко привлекаются известные в статистике методы наименьших квадратов, максимального правдоподобия, стохастической
аппроксимации и их разновидности [1, 9, 10, 19, 20, 22, 31, 39]. <...> Это означает, что сигналы, пропорциональные этим воздействиям, суммируются с сигналами, пропорциональными соответствующим
переменным состояния. <...> Эти воздействия приводят к изменению оператора объекта (системы) А, под
которым понимают закон преобразования входных воздействий в
выходные переменные объекта. <...> Оператор объекта является его математической характеристикой, т.е. математической моделью объекта. <...> Таким образом, задачу идентификации в общем виде можно ставить как задачу определения оператора объекта, преобразующего входные воздействия в выходные. <...> Основные задачи идентификации
Рассмотрим различные постановки задачи идентификации. <...> Как уже отмечалось выше, в общем виде задача идентификации
заключается в определении оператора объекта, преобразующего
входные воздействия в выходные. <...> 7
При структурной идентификации определяют структуру и
вид оператора объекта, или, другими словами, вид математической модели объекта. <...> Задачу параметрической идентификации можно сформулировать следующим образом [8, 29, 33, 35]. <...> 1.2
На схеме приняты следующие обозначения:
u и y – наблюдаемые входной и выходной <...>
«Основы_теории_управления_и_идентификации_в_технических_системах»_Книга_2.pdf
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Пензенский государственный университет» (ПГУ)
А. Д. Семенов, М. А. Щербаков
ОСНОВЫ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ
И ИДЕНТИФИКАЦИИ
В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
«Допущено Учебно-методическим объединением вузов
по образованию в области автоматизированного машиностроения
(УМО АМ) в качестве учебного пособия для студентов высших
учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки
"Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных
производств"; "Автоматизированные технологии и производства"»
В двух книгах
Книга 2
Пенза
Издательство ПГУ
2012
Стр.1
УДК 621.391:519.21
С30
Р е ц е н з е н т ы:
доктор технических наук, профессор,
заведующий кафедрой управления и информатики в технических системах
Московского государственного института электроники и математики
(технического университета)
А. Ф. Каперко;
доктор технических наук, профессор,
заведующий кафедрой информационных систем и технологий
Самарского государственного аэрокосмического университета
С. А. Прохоров
Семенов, А. Д.
С30
Основы теории управления и идентификации в технических
системах : учеб. пособие : в 2 кн. / А. Д. Семенов,
М. А. Щербаков. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2012. – Кн. 2. 128 с.
ISBN 978-5-94170-426-2 (кн. 2)
ISBN 978-5-94170-424-8
Рассматриваются основные методы автоматического управления с
использованием математического описания этих систем в пространстве
состояний, моделей на базе матричных операторов и рядов Вольтерра и
нейронных сетей, методы анализа и синтеза линейных систем, а также
структурированные модели систем управления, передаточные функции,
структурные схемы, временные и частотные характеристики. Изложены
вопросы наблюдаемости, управляемости и устойчивости одномерных и
многомерных систем управления, удовлетворяющих различным критериям
качества. Приводятся основные методы улучшения качества процессов
управления и синтеза автоматических регуляторов. Проанализированы
основные методы их идентификации, показаны особенности
применения временных, частотных, спектральных, стохастических непараметрических
и параметрических методов идентификации. Изложение
сопровождается многочисленными примерами, поясняющими технологию
использования MATLAB для решения задач управления и
идентификации.
Учебное пособие подготовлено на кафедре «Автоматика и телемеханика»
и предназначено для студентов, обучающихся по направлениям
подготовки «Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных
производств», «Автоматизированные технологии и
производства», «Автоматизация и управление».
УДК 621.391:519.21
ISBN 978-5-94170-426-2 (кн. 2) © Пензенский государственный
ISBN 978-5-94170-424-8
университет, 2012
2
Стр.2
Ч а с т ь 2
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Введение
Идентификация (отождествление) в технике связана с процессом
построения модели исследуемого объекта. В данном учебном
пособии под идентификацией понимается процесс построения
математической модели технического устройства (объекта) по его
измеряемым входным и выходным сигналам. При этом под объектом
можно понимать любые материальные (физические процессы,
технические объекты) и нематериальные (знаковые) элементы и
системы. Класс рассматриваемых моделей охватывает статические
и динамические модели, описываемые соответственно алгебраическими
и обыкновенными дифференциальными уравнениями.
С развитием и широким распространением быстродействующих
вычислительных машин и аппаратуры дистанционного измерения
и передачи данных (телеметрической аппаратуры) наметилась
тенденция к полной автоматизации процессов построения математических
моделей объектов и созданию адаптивных систем
управления, самонастраивающихся микропроцессорных регуляторов
для различных технических систем. Так, для идентификации
широко привлекаются известные в статистике методы наименьших
квадратов, максимального правдоподобия, стохастической
аппроксимации и их разновидности [1, 9, 10, 19, 20, 22, 31, 39].
Построение математической модели достаточно сложного
объекта представляет собой довольно трудоемкий процесс, включающий
этапы выбора вида и структуры модели идентифицируемого
объекта, выбора или разработки метода и численных алгоритмов
идентификации с учетом возможностей телеметрической
аппаратуры и вычислительных средств, предварительной (первичной)
обработки результатов телеизмерений, получения оценок характеристик
модели, анализа этих оценок и проверки степени
идентичности (адекватности) модели и реального объекта. Задача
каждого из указанных этапов составляет весьма сложную проблему.
Решение ее немыслимо без глубокого знания соответствую3
Стр.3