Спектральные методы Н-оптимизации в задачах обнаружения и оценивания динамических сбоев в процессах управления подвижными объектами
|
ВВЕДЕНИЕ 2
1. Актуальность проблемы, цели и основные результаты исследований 4
2. Общая постановка и обсуждение рассматриваемых задач 8
ГЛАВА 1. СПЕКТРАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Н2 ОПТИМИЗАЦИИ 14
1.1. Спектральный подход к Н2-оптимизации, основанный на распределении управляющего воздействия по каналам 15
1.2. Спектральный подход к Н2-оптимизации систем с многомерным управляющим сигналом при неединственности решения 26
1.3. Структура многоцелевого закона управления движением морских судов 33
ГЛАВА 2. СПЕКТРАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ НАБЛЮДАТЕЛЕЙ-ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СБОЕВ 36
2.1. Спектральный синтез И2-оптимального детектора динамических сбоев для SISO систем 37
2.2. Синтез детектора динамических сбоев с применением спектрального подхода к MIMO Н2-оптимизации 44
2.3. Синтез И2-оптимального детектора динамических сбоев в многоцелевой структуре 52
ГЛАВА 3. СПЕКТРАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ НАБЛЮДАТЕЛЕЙ- ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ВОЗДЕЙСТВИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СБОЕВ 56
3.1. Спектральный среднеквадратичный синтез наблюдателей- фильтров для оценивания сбойного воздействия 57
3.2. Спектральный среднеквадратичный синтез оценивающих наблюдателей-фильтров в многоцелевой структуре 66
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 73
ЛИТЕРАТУРА 74
1. Актуальность проблемы, цели и основные результаты исследований 4
2. Общая постановка и обсуждение рассматриваемых задач 8
ГЛАВА 1. СПЕКТРАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Н2 ОПТИМИЗАЦИИ 14
1.1. Спектральный подход к Н2-оптимизации, основанный на распределении управляющего воздействия по каналам 15
1.2. Спектральный подход к Н2-оптимизации систем с многомерным управляющим сигналом при неединственности решения 26
1.3. Структура многоцелевого закона управления движением морских судов 33
ГЛАВА 2. СПЕКТРАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ НАБЛЮДАТЕЛЕЙ-ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СБОЕВ 36
2.1. Спектральный синтез И2-оптимального детектора динамических сбоев для SISO систем 37
2.2. Синтез детектора динамических сбоев с применением спектрального подхода к MIMO Н2-оптимизации 44
2.3. Синтез И2-оптимального детектора динамических сбоев в многоцелевой структуре 52
ГЛАВА 3. СПЕКТРАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ НАБЛЮДАТЕЛЕЙ- ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ВОЗДЕЙСТВИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СБОЕВ 56
3.1. Спектральный среднеквадратичный синтез наблюдателей- фильтров для оценивания сбойного воздействия 57
3.2. Спектральный среднеквадратичный синтез оценивающих наблюдателей-фильтров в многоцелевой структуре 66
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 73
ЛИТЕРАТУРА 74
1. Актуальность проблемы, цели и основные результаты исследований
Сложность технических систем постоянно возрастает, что приводит к увеличению вероятности различных отказов, которые могут вызвать снижение качества процессов управления вплоть до потери устойчивости. В связи с этим проблемы надежности и отказоустойчивости объектов управления приобретают критическую важность. Быстрое обнаружение и оценка воздействия, порожденного динамическим сбоем, необходимы для своевременной перенастройки управления. Особо важную роль играет задача синтеза наблюдателей, оценивающих сбойное воздействие, поскольку они является необходимым элементов всех методов активного противо- аварийного управления (active fault tolerant control).
Данным задачам было уделено существенное внимание в ряде статей и монографий [1-20]. Тем не менее, на наш взгляд, в данной области существуют недостаточно изученные аспекты.
Прежде всего, в подавляющем большинстве работ, посвященных задачам обнаружения динамических сбоев и оценки их воздействия на управляемый объект не принимается во внимание частотный состав внешнего возмущения, хотя во многих случаях (прежде всего, в задачах управления морскими подвижными объектами) оно может быть описано как случайный Гауссов процесс с заданной спектральной плотностью или в более простой полигармонической форме. Учет этих особенностей при синтезе законов управления и асимптотических наблюдателей может значительно повысить их эффективность.
В связи со всем перечисленным выше, существует необходимость создания методов синтеза наблюдателей-фильтров для обнаружения воздействия динамических сбоев на управляемый объект и его оценки, учитывающих частотные характеристики внешнего возмущения. Кроме того, необходимо обеспечить возможность их перенастройки на борту объекта в режиме реального времени.
Указанные обстоятельства определяют актуальность проведения исследований, направленных на создание методов аналитического спектрального синтеза адаптивных наблюдателей для обнаружения динамических сбоев и оценки их воздействия на управляемый объект.
Целью работы является проведение исследований для развития математических методов решения задач обнаружения динамических сбоев и оценки их воздействия с применением методов спектральной среднеквадратичной оптимизации.
Основное внимание в работе уделяется следующим направлениям исследований:
• развитие методов спектральной оптимизации, в том числе для объектов с многомерным управляющим воздействием, адаптированных для синтеза наблюдателей-фильтров
• исследование эффективности синтеза детекторов сбоев и оценивающих наблюдателей в многоцелевой структуре
• обеспечение астатизма синтезированного наблюдателя-фильтра относительно внешнего возмущения
• применение разработанных методов в практических задачах, для подтверждения их эффективности
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.
Во введении формулируются задачи, рассматриваемые в проведенном исследовании, осуществляется описание и краткий анализ используемых математических методов, а также производится краткий обзор публикаций, посвященных рассматриваемым проблемам.
Первая глава диссертации посвящена спектральным методам Н2 оптимизации, используемым в дальнейшем в данном исследовании. В первой части главы описывается решение задачи среднеквадратичного синтеза для систем с одним входом и одним выходом, что позволяет использовать очень простой алгоритм, основанный на факторизации полиномов. Также представлен метод, который может быть применен к объектам с многомерным управляющим сигналом. Он гарантирует не единственность решения, что позволяет обеспечить дополнительные свойства замкнутой системы, такие как астатизм. Кроме того, приводится описание многоцелевой структуры управления, которая позволяет легко задавать желаемый спектр корней характеристического полинома.
Во второй главе осуществляется синтез Н2 оптимального детектора динамических сбоев с применением методов, предложенных в первой главе. Приведены два практических примера. В первом случае наблюдатель формируется для объекта с одним входом и одним выходом и для его синтеза самый простой и наименее требовательный к вычислительным ресурсам подход. Второй вариант более сложный и требует решения уравнений Риккати, но может быть применен к системам с несколькими измерениями. Продемонстрирован синтез детектора, обладающего свойством аста- тизма, в том числе в многоцелевой структуре.
Третья глава посвящена построению асимптотических наблюдателей, оценивающих воздействие динамических сбоев. Для решения поставленных в ней задач использованы те же методы, что и в предыдущей главе.
Основными результатами, которые получены на основе проведенных исследований и выносятся на защиту, являются следующие:
1. Усовершенствован спектральный подход к решению задач оптимизации по норме Н2. Получены условия оптимальности управления, гарантирующие не единственность решения, что позволяет использовать многоцелевую структуру управления и обеспечивать дополнительные свойства замкнутой системы.
2. Предложены спектральные методы синтеза асимптотических наблюдателей для обнаружения и оценки медленно меняющихся динамических сбоев.
3. Работоспособность и эффективность предложенных методов проверена на примере математической модели управления движением морского судна под действием волнения, а также ветра и морского течения.
Научная новизна и теоретическая значимость результатов квалификационной работы определяется созданием новых методов синтеза наблюдателей для обнаружения и оценки воздействия аддитивных динамических сбоев при воздействии полигармонического возмущения с учетом возможности адаптивной перенастройки в режиме реального времени.
Практическая ценность работы состоит в возможности бортовой реализации предложенных методов в режиме реального времени. Также имеет значение то, что они могут быть применены в ситуации, когда воздействие внешнего возмущения сопоставимо с эффективностью органов управления.
Работоспособность и эффективность предложенного подхода подтверждается конкретными примерами синтеза адаптивных наблюдателей для морских подвижных объектов.
2. Общая постановка и обсуждение рассматриваемых задач
Задачи обнаружения и оценивания динамических сбоев сохраняют свою актуальность в настоящее время. Несмотря на существование множества публикаций в этой области, подобным задачам при наличии известного спектрального состава внешнего возмущения, по нашему мнению, не было уделено достаточного внимания. Внешнее воздействие, рассматриваемое в данной работе, может быть представлено как сумма нескольких гармоник с известной центральной частотой (например, морское волнение) и, кроме того, допускается присутствие в нем постоянной составляющей (например, ветра или морского течения). Одним из наиболее распространённых примеров объектов управления, подверженных полигар- моническому внешнему возмущению являются морские подвижные объекты, динамика которых рассматривается в практических примерах.
Для решения поставленных задач в данной работе применяются аналитические методы спектральной Н2 оптимизации, основанные на идеях, предложенных в [21-29]. Подход, применяемый в них, основан на параметризации множества передаточных функций замкнутых систем и факторизации полиномов. В ряде ситуаций, решение задачи не единственно, что позволяет обеспечивать дополнительные качества, такие как астатизм, и использовать многоцелевую структуру регулятора. У спектральных методов оптимизации есть еще одно очень важное качество: они не требуют сложных вычислений, таких как решение линейных матричных неравенств. Данное обстоятельство, несмотря на рост мощности вычислительных систем, играет существенную роль при реализации бортовых систем автоматического управления в режиме реального времени, когда крайне желательно, чтобы все вычисления укладывались в один такт. Наконец, в некоторых случаях, при производстве беспилотных МПО может быть использована самая простая и дешевая элементная база, что приводит к ограничению вычислительной мощности и оперативной памяти.
Заметим, что в работе рассматриваются такие системы, характеристики которых практически не зависят от текущего времени, в силу своих технических особенностей и особенностей рассматриваемых условий движения. Это позволяет рассматривать модели исследуемых объектов в виде автономных систем нелинейных обыкновенных разностных уравнений. В практических задачах эти системы таковы, что допускают линеаризацию и дискретизацию. Таким образом, с учетом специфики задания моделей МПО, в качестве основной математической модели исследуемого объекта рассматривается линейная стационарная система вида
x (t) = Ax(t) + Bu(t) + Hd(t), y(t) = Cx(t),
где x e En - вектор состояния объекта, u e Er - вектор управляющего воздействия, d e E - вектор внешних возмущений, y e Em - вектор измеряемых сигналов. A, B, H, E и C - постоянные матрицы соответствующих размерностей.
В рамках данного исследования предполагается что система (в.1) является полностью управляемой по вектору u и наблюдаемой по вектору y, т.е. матрицы A, B, и C таковы, что имеют место равенства rank(B,AB,A2B,..., An-1B) = n, и rank(CT,ACT,A2CT,...,An~1CT) = n. В силу выполнения этих равенств, возможно синтезировать стабилизирующее управление u(^) = W(5)y(5) = W(^)x(5) . (в.2)
Следует отметить, что управляющие органы морских судов имеют собственную динамику, которая могут моделироваться, например, наиболее простыми линейными уравнениями:
5 = u, (в.3)
где 8 - состояние управляющих органов.
В большинстве рассмотренных в данном исследовании задач скалярное внешнее возмущение d = d(t) может быть описано как выходной сигнал формирующего фильтра с передаточной функцией S1 (5), соответствующей спектральной плотности мощности Sd (s) возмущающего воздействия:
S1(s) = N (s)/T (s),
Sd (s) = S1(s)S1(-s),
где полиномы N(s) и T(s) гурвицевы. Также может быть использовано более простое полигармоническое представление:
Nd
d(t) = X Adi Sin(^it + ) , (в.5)
где Nd - число гармоник, а Adi, с 1, ф 1 их амплитуды, частоты и фазы соответственно. В этом случае предполагается, что известна его центральная частота ® = ®0. Функционал, характеризирующий качество управления имеет следующий вид
1 = lim 1 I[ x'(t )Rx(t) + k 2u'(t )Qu(t )]dt = (X Rx) + k 2( u' Qu), (в.6)
t >■; T J
0
где R, Q - симметричные положительно определенные матрицы, k - положительная постоянная. Требуется найти регулятор W(s), обеспечивающий минимальное значение функционала (в.6) и принадлежащий множеству Q W регуляторов, обеспечивающих гурвицевость характеристического полинома замкнутой системы, что может быть записано в виде
1 = 1 (W) ^ min . (в.7)
WeQW
Функционал I может быть представлен в частотной области как jk
1 = — I tr[(FxT(-s)RFx(s) + k2F„T(-s)QFu(s))Sd(s)Jfc, Jn i
где Fx (s), Fu (s) - передаточные функции от d к x и u соответственно:
Fx (5) = (5I - A - BW) 1H,
(b.8)
Fu (5) = W(5I - A - BW) -1H.
Далее вводится параметризация, предложенная в [21]: каждой паре
{Fx (5), Fu (5)} однозначно соответствует матрица-параметр Ф(5) и подынтегральное выражение в (b.8) может быть представлено в виде
F* F0 - Fxr (-5)RFx (5) + k 2 f; (-5)QFu (5) =
= (T1 +~T2)(T1 + Т2Ф) + T3,
где T (5) - передаточные матрицы, определяемые параметрами объекта (b.1). В случае гармонического возмущения d с частотой ш0, интеграл
(b.8) принимает минимальное значения при любом Ф(5), удовлетворяющем условию
ФоС/®о) = -T2 1C/'®0)T1C/'®0) , (b.10)
т.е. обращающим в нуль зависящее от него слагаемое. В таком случае задача (b.7) имеет бесконечно много решений, что позволяет добиться дополнительных качеств, таких как астатизм.
Отдельное внимание уделяется случаю SISO (Single Input and Single Output) систем, поскольку для него может быть применен алгоритм, основанный только на факторизации полиномов без применения сложных вычислительных процедур, что делает его вычислительную сложность максимально низкой. К сожалению, он не предоставляет указанных выше возможностей, что сужает область его применения. Представленные методы могут быть использованы для построения как базового закона управления, так и адаптивных наблюдателей, поскольку задача их синтеза является сопряженной для некоторой задачи оптимального управления.
Во второй главе внимание сосредоточено на решении задачи синтеза наблюдателей для обнаружения динамических сбоев. Динамика объекта задается линейной стационарной системой
x (t) = Ax(t) + B8(t) + Hd(t) + Ef (t), y(t) = Cx(t),
где все переменные и параметры имеют то же значение что и в (в.1), а вектор f е Enf - вектор воздействий, вызванных сбоем. Наблюдатель имеет вид
x = Ax + Bu + v,
v(s) = L(s)(y - Cx), (в.12)
r = Cr (y - Cx),
где x е En - оценка состояния управляемого объекта, v е En - корректирующий сигнал и r е E1 - сигнал о произошедшем сбое или остаточный сигнал (residual signal). Если значение r близко к нулю то система работает в нормальном режиме, в противном случае произошел сбой. Следует отметить, что детектор (в.12) должен одновременно обладать максимальной чувствительностью к сбойным воздействиям и быть невосприимчивым к внешнему возмущению.
Для формализованной постановки задачи вводятся два функционала
Ji = Ji(L(s)) = min||Frf (s)||2 ,
©GQi
J 2 = J 2(L(s)) = max|| FM (s)||2
®gQ2
где Frf (s), Frd (s) - это передаточные функции от f, d к r соответственно, а Q1, Q 2 - диапазоны частот, характерных для возмущений f и d. Задача состоит в поиске, передаточной матрицы L(s), обеспечивающей одновременную минимизацию J1 и максимизацию J 2. Во второй части второй главы рассматривается задача, где помимо подавления воздействия полигармонического возмущения требуется обеспечить астатизм, т. е.
Frd (0) = 0.
Кроме того, приводится пример синтеза астатического детектора в многоцелевой форме.
Четвертая глава посвящена задаче оценки сбойных динамических воздействий. Наблюдатель-фильтр имеет структуру
X = Ax + Bu + Ef + v,
f = Vf
f f, (в.15)
v(s) = L(s)(y - CX),
v f(s = L f (s)(y - CX),
где используются те же обозначения, что и в (в.12), а дополнительные координаты f е Enf - оценка сбойного воздействия. Качество наблюдателя характеризуется временем оценки сбойного воздействия (напрямую связанным со степенью устойчивости) и воздействием внешнего возмущения на асимптотический наблюдатель, которое характеризуется значением IFefd (7°o)l2, где Fed (s') - передаточная функция от d к ошибке оценивания сбойного воздействия ef = f - f. В обоих рассмотренных примерах приходится искать компромисс между качеством фильтрации и быстродействием, напрямую связанным со степенью устойчивости.
В последующих главах работы приводится более подробное описание соответствующих задач и методов их решения.
Сложность технических систем постоянно возрастает, что приводит к увеличению вероятности различных отказов, которые могут вызвать снижение качества процессов управления вплоть до потери устойчивости. В связи с этим проблемы надежности и отказоустойчивости объектов управления приобретают критическую важность. Быстрое обнаружение и оценка воздействия, порожденного динамическим сбоем, необходимы для своевременной перенастройки управления. Особо важную роль играет задача синтеза наблюдателей, оценивающих сбойное воздействие, поскольку они является необходимым элементов всех методов активного противо- аварийного управления (active fault tolerant control).
Данным задачам было уделено существенное внимание в ряде статей и монографий [1-20]. Тем не менее, на наш взгляд, в данной области существуют недостаточно изученные аспекты.
Прежде всего, в подавляющем большинстве работ, посвященных задачам обнаружения динамических сбоев и оценки их воздействия на управляемый объект не принимается во внимание частотный состав внешнего возмущения, хотя во многих случаях (прежде всего, в задачах управления морскими подвижными объектами) оно может быть описано как случайный Гауссов процесс с заданной спектральной плотностью или в более простой полигармонической форме. Учет этих особенностей при синтезе законов управления и асимптотических наблюдателей может значительно повысить их эффективность.
В связи со всем перечисленным выше, существует необходимость создания методов синтеза наблюдателей-фильтров для обнаружения воздействия динамических сбоев на управляемый объект и его оценки, учитывающих частотные характеристики внешнего возмущения. Кроме того, необходимо обеспечить возможность их перенастройки на борту объекта в режиме реального времени.
Указанные обстоятельства определяют актуальность проведения исследований, направленных на создание методов аналитического спектрального синтеза адаптивных наблюдателей для обнаружения динамических сбоев и оценки их воздействия на управляемый объект.
Целью работы является проведение исследований для развития математических методов решения задач обнаружения динамических сбоев и оценки их воздействия с применением методов спектральной среднеквадратичной оптимизации.
Основное внимание в работе уделяется следующим направлениям исследований:
• развитие методов спектральной оптимизации, в том числе для объектов с многомерным управляющим воздействием, адаптированных для синтеза наблюдателей-фильтров
• исследование эффективности синтеза детекторов сбоев и оценивающих наблюдателей в многоцелевой структуре
• обеспечение астатизма синтезированного наблюдателя-фильтра относительно внешнего возмущения
• применение разработанных методов в практических задачах, для подтверждения их эффективности
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.
Во введении формулируются задачи, рассматриваемые в проведенном исследовании, осуществляется описание и краткий анализ используемых математических методов, а также производится краткий обзор публикаций, посвященных рассматриваемым проблемам.
Первая глава диссертации посвящена спектральным методам Н2 оптимизации, используемым в дальнейшем в данном исследовании. В первой части главы описывается решение задачи среднеквадратичного синтеза для систем с одним входом и одним выходом, что позволяет использовать очень простой алгоритм, основанный на факторизации полиномов. Также представлен метод, который может быть применен к объектам с многомерным управляющим сигналом. Он гарантирует не единственность решения, что позволяет обеспечить дополнительные свойства замкнутой системы, такие как астатизм. Кроме того, приводится описание многоцелевой структуры управления, которая позволяет легко задавать желаемый спектр корней характеристического полинома.
Во второй главе осуществляется синтез Н2 оптимального детектора динамических сбоев с применением методов, предложенных в первой главе. Приведены два практических примера. В первом случае наблюдатель формируется для объекта с одним входом и одним выходом и для его синтеза самый простой и наименее требовательный к вычислительным ресурсам подход. Второй вариант более сложный и требует решения уравнений Риккати, но может быть применен к системам с несколькими измерениями. Продемонстрирован синтез детектора, обладающего свойством аста- тизма, в том числе в многоцелевой структуре.
Третья глава посвящена построению асимптотических наблюдателей, оценивающих воздействие динамических сбоев. Для решения поставленных в ней задач использованы те же методы, что и в предыдущей главе.
Основными результатами, которые получены на основе проведенных исследований и выносятся на защиту, являются следующие:
1. Усовершенствован спектральный подход к решению задач оптимизации по норме Н2. Получены условия оптимальности управления, гарантирующие не единственность решения, что позволяет использовать многоцелевую структуру управления и обеспечивать дополнительные свойства замкнутой системы.
2. Предложены спектральные методы синтеза асимптотических наблюдателей для обнаружения и оценки медленно меняющихся динамических сбоев.
3. Работоспособность и эффективность предложенных методов проверена на примере математической модели управления движением морского судна под действием волнения, а также ветра и морского течения.
Научная новизна и теоретическая значимость результатов квалификационной работы определяется созданием новых методов синтеза наблюдателей для обнаружения и оценки воздействия аддитивных динамических сбоев при воздействии полигармонического возмущения с учетом возможности адаптивной перенастройки в режиме реального времени.
Практическая ценность работы состоит в возможности бортовой реализации предложенных методов в режиме реального времени. Также имеет значение то, что они могут быть применены в ситуации, когда воздействие внешнего возмущения сопоставимо с эффективностью органов управления.
Работоспособность и эффективность предложенного подхода подтверждается конкретными примерами синтеза адаптивных наблюдателей для морских подвижных объектов.
2. Общая постановка и обсуждение рассматриваемых задач
Задачи обнаружения и оценивания динамических сбоев сохраняют свою актуальность в настоящее время. Несмотря на существование множества публикаций в этой области, подобным задачам при наличии известного спектрального состава внешнего возмущения, по нашему мнению, не было уделено достаточного внимания. Внешнее воздействие, рассматриваемое в данной работе, может быть представлено как сумма нескольких гармоник с известной центральной частотой (например, морское волнение) и, кроме того, допускается присутствие в нем постоянной составляющей (например, ветра или морского течения). Одним из наиболее распространённых примеров объектов управления, подверженных полигар- моническому внешнему возмущению являются морские подвижные объекты, динамика которых рассматривается в практических примерах.
Для решения поставленных задач в данной работе применяются аналитические методы спектральной Н2 оптимизации, основанные на идеях, предложенных в [21-29]. Подход, применяемый в них, основан на параметризации множества передаточных функций замкнутых систем и факторизации полиномов. В ряде ситуаций, решение задачи не единственно, что позволяет обеспечивать дополнительные качества, такие как астатизм, и использовать многоцелевую структуру регулятора. У спектральных методов оптимизации есть еще одно очень важное качество: они не требуют сложных вычислений, таких как решение линейных матричных неравенств. Данное обстоятельство, несмотря на рост мощности вычислительных систем, играет существенную роль при реализации бортовых систем автоматического управления в режиме реального времени, когда крайне желательно, чтобы все вычисления укладывались в один такт. Наконец, в некоторых случаях, при производстве беспилотных МПО может быть использована самая простая и дешевая элементная база, что приводит к ограничению вычислительной мощности и оперативной памяти.
Заметим, что в работе рассматриваются такие системы, характеристики которых практически не зависят от текущего времени, в силу своих технических особенностей и особенностей рассматриваемых условий движения. Это позволяет рассматривать модели исследуемых объектов в виде автономных систем нелинейных обыкновенных разностных уравнений. В практических задачах эти системы таковы, что допускают линеаризацию и дискретизацию. Таким образом, с учетом специфики задания моделей МПО, в качестве основной математической модели исследуемого объекта рассматривается линейная стационарная система вида
x (t) = Ax(t) + Bu(t) + Hd(t), y(t) = Cx(t),
где x e En - вектор состояния объекта, u e Er - вектор управляющего воздействия, d e E - вектор внешних возмущений, y e Em - вектор измеряемых сигналов. A, B, H, E и C - постоянные матрицы соответствующих размерностей.
В рамках данного исследования предполагается что система (в.1) является полностью управляемой по вектору u и наблюдаемой по вектору y, т.е. матрицы A, B, и C таковы, что имеют место равенства rank(B,AB,A2B,..., An-1B) = n, и rank(CT,ACT,A2CT,...,An~1CT) = n. В силу выполнения этих равенств, возможно синтезировать стабилизирующее управление u(^) = W(5)y(5) = W(^)x(5) . (в.2)
Следует отметить, что управляющие органы морских судов имеют собственную динамику, которая могут моделироваться, например, наиболее простыми линейными уравнениями:
5 = u, (в.3)
где 8 - состояние управляющих органов.
В большинстве рассмотренных в данном исследовании задач скалярное внешнее возмущение d = d(t) может быть описано как выходной сигнал формирующего фильтра с передаточной функцией S1 (5), соответствующей спектральной плотности мощности Sd (s) возмущающего воздействия:
S1(s) = N (s)/T (s),
Sd (s) = S1(s)S1(-s),
где полиномы N(s) и T(s) гурвицевы. Также может быть использовано более простое полигармоническое представление:
Nd
d(t) = X Adi Sin(^it + ) , (в.5)
где Nd - число гармоник, а Adi, с 1, ф 1 их амплитуды, частоты и фазы соответственно. В этом случае предполагается, что известна его центральная частота ® = ®0. Функционал, характеризирующий качество управления имеет следующий вид
1 = lim 1 I[ x'(t )Rx(t) + k 2u'(t )Qu(t )]dt = (X Rx) + k 2( u' Qu), (в.6)
t >■; T J
0
где R, Q - симметричные положительно определенные матрицы, k - положительная постоянная. Требуется найти регулятор W(s), обеспечивающий минимальное значение функционала (в.6) и принадлежащий множеству Q W регуляторов, обеспечивающих гурвицевость характеристического полинома замкнутой системы, что может быть записано в виде
1 = 1 (W) ^ min . (в.7)
WeQW
Функционал I может быть представлен в частотной области как jk
1 = — I tr[(FxT(-s)RFx(s) + k2F„T(-s)QFu(s))Sd(s)Jfc, Jn i
где Fx (s), Fu (s) - передаточные функции от d к x и u соответственно:
Fx (5) = (5I - A - BW) 1H,
(b.8)
Fu (5) = W(5I - A - BW) -1H.
Далее вводится параметризация, предложенная в [21]: каждой паре
{Fx (5), Fu (5)} однозначно соответствует матрица-параметр Ф(5) и подынтегральное выражение в (b.8) может быть представлено в виде
F* F0 - Fxr (-5)RFx (5) + k 2 f; (-5)QFu (5) =
= (T1 +~T2)(T1 + Т2Ф) + T3,
где T (5) - передаточные матрицы, определяемые параметрами объекта (b.1). В случае гармонического возмущения d с частотой ш0, интеграл
(b.8) принимает минимальное значения при любом Ф(5), удовлетворяющем условию
ФоС/®о) = -T2 1C/'®0)T1C/'®0) , (b.10)
т.е. обращающим в нуль зависящее от него слагаемое. В таком случае задача (b.7) имеет бесконечно много решений, что позволяет добиться дополнительных качеств, таких как астатизм.
Отдельное внимание уделяется случаю SISO (Single Input and Single Output) систем, поскольку для него может быть применен алгоритм, основанный только на факторизации полиномов без применения сложных вычислительных процедур, что делает его вычислительную сложность максимально низкой. К сожалению, он не предоставляет указанных выше возможностей, что сужает область его применения. Представленные методы могут быть использованы для построения как базового закона управления, так и адаптивных наблюдателей, поскольку задача их синтеза является сопряженной для некоторой задачи оптимального управления.
Во второй главе внимание сосредоточено на решении задачи синтеза наблюдателей для обнаружения динамических сбоев. Динамика объекта задается линейной стационарной системой
x (t) = Ax(t) + B8(t) + Hd(t) + Ef (t), y(t) = Cx(t),
где все переменные и параметры имеют то же значение что и в (в.1), а вектор f е Enf - вектор воздействий, вызванных сбоем. Наблюдатель имеет вид
x = Ax + Bu + v,
v(s) = L(s)(y - Cx), (в.12)
r = Cr (y - Cx),
где x е En - оценка состояния управляемого объекта, v е En - корректирующий сигнал и r е E1 - сигнал о произошедшем сбое или остаточный сигнал (residual signal). Если значение r близко к нулю то система работает в нормальном режиме, в противном случае произошел сбой. Следует отметить, что детектор (в.12) должен одновременно обладать максимальной чувствительностью к сбойным воздействиям и быть невосприимчивым к внешнему возмущению.
Для формализованной постановки задачи вводятся два функционала
Ji = Ji(L(s)) = min||Frf (s)||2 ,
©GQi
J 2 = J 2(L(s)) = max|| FM (s)||2
®gQ2
где Frf (s), Frd (s) - это передаточные функции от f, d к r соответственно, а Q1, Q 2 - диапазоны частот, характерных для возмущений f и d. Задача состоит в поиске, передаточной матрицы L(s), обеспечивающей одновременную минимизацию J1 и максимизацию J 2. Во второй части второй главы рассматривается задача, где помимо подавления воздействия полигармонического возмущения требуется обеспечить астатизм, т. е.
Frd (0) = 0.
Кроме того, приводится пример синтеза астатического детектора в многоцелевой форме.
Четвертая глава посвящена задаче оценки сбойных динамических воздействий. Наблюдатель-фильтр имеет структуру
X = Ax + Bu + Ef + v,
f = Vf
f f, (в.15)
v(s) = L(s)(y - CX),
v f(s = L f (s)(y - CX),
где используются те же обозначения, что и в (в.12), а дополнительные координаты f е Enf - оценка сбойного воздействия. Качество наблюдателя характеризуется временем оценки сбойного воздействия (напрямую связанным со степенью устойчивости) и воздействием внешнего возмущения на асимптотический наблюдатель, которое характеризуется значением IFefd (7°o)l2, где Fed (s') - передаточная функция от d к ошибке оценивания сбойного воздействия ef = f - f. В обоих рассмотренных примерах приходится искать компромисс между качеством фильтрации и быстродействием, напрямую связанным со степенью устойчивости.
В последующих главах работы приводится более подробное описание соответствующих задач и методов их решения.
Возникли сложности?
Нужна помощь преподавателя?
Помощь в написании работ!
Содержание работы составляет развитие спектральных методов среднеквадратичной оптимизации и их применение к синтезу адаптивных наблюдателей для обнаружения и оценки воздействия динамических сбоев.
Основными результатами, которые получены на основе проведенных исследований и выносятся на защиту, являются следующие.
1. Усовершенствован спектральный подход к решению задач оптимизации по норме H2. Получены условия оптимальности управления, гарантирующие не единственность решения, что позволяет использовать многоцелевую структуру управления и обеспечивать дополнительные свойства замкнутой системы.
2. Предложены спектральные методы синтеза асимптотических наблюдателей для обнаружения и оценки медленно меняющихся динамических сбоев.
3. Разработаны методы синтеза адаптивных наблюдателей, в том числе астатических, в многоцелевой структуре.
4. Работоспособность и эффективность предложенных методов проверена на примере математической модели управления движением морского судна под действием волнения, а также ветра и морского течения.
Основными результатами, которые получены на основе проведенных исследований и выносятся на защиту, являются следующие.
1. Усовершенствован спектральный подход к решению задач оптимизации по норме H2. Получены условия оптимальности управления, гарантирующие не единственность решения, что позволяет использовать многоцелевую структуру управления и обеспечивать дополнительные свойства замкнутой системы.
2. Предложены спектральные методы синтеза асимптотических наблюдателей для обнаружения и оценки медленно меняющихся динамических сбоев.
3. Разработаны методы синтеза адаптивных наблюдателей, в том числе астатических, в многоцелевой структуре.
4. Работоспособность и эффективность предложенных методов проверена на примере математической модели управления движением морского судна под действием волнения, а также ветра и морского течения.
1. Ding S. X. Model-Based Fault Diagnosis Techniques: Design
Schemes, Algorithms and Tools. –Springer Science & Business Media, 2012.
2. Chen J., Patton R. J. Robust model-based fault diagnosis for dy-
namic systems. – Springer Science & Business Media, 2012. – T. 3.1.
3. Witczak M. Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Strategies
for Non-Linear Systems: Analytical and Soft Computing Approaches. – Spring-
er Science & Business Media, 2013.
4. Zanoli S. M. et al. Application of Fault Detection and Isolation
Techniques on an Unmanned Surface Vehicle (USV) // IFAC Proceedings Vol-
umes. – 2012. – T. 45. – No. 27. – С. 287-292.
5. Wang Y., Ma X., Qian P. Wind turbine fault detection and
identification through PCA-based optimal variable selection //IEEE
Transactions on Sustainable Energy. – 2018. DOI=
10.1109/TSTE.2018.2801625.
6. Janssens O. et al. Convolutional neural network based fault
detection for rotating machinery // Journal of Sound and Vibration. – 2016. –
Т. 377. – С. 331-345. DOI= 10.1016/j.jsv.2016.05.027.
7. Zhang W. et al. A deep convolutional neural network with new
training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and
different working load // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2018. –
Т. 100. – С. 439-453. DOI= 10.1016/j.ymssp.2017.06.022.
8. Isermann R. Process fault detection based on modeling and
estimation methods—A survey // Automatica. – 1984. – T. 20. – No. 4. – С. 387-404.
9. Mohanty R., Pradhan A. K. Protection of Smart DC Microgrid with
Ring Configuration using Parameter Estimation Approach // IEEE Transactions
on Smart Grid. – 2017. DOI= 10.1109/TSG.2017.2708743.
10. Wang Z., Shi P., Lim C. C. H−∕ H∞ fault detection observer in finite
frequency domain for linear parameter-varying descriptor systems //
Automatica. – 2017. – Т. 86. – С. 38-45. DOI=
10.1016/j.automatica.2017.08.021.
11. Chadli M., Abdo A., Ding S. X. H−/H∞ fault detection filter design
for discrete-time Takagi–Sugeno fuzzy system // Automatica. – 2013. – Т. 49. –
No. 7. – С. 1996-2005. DOI= 10.1016/j.automatica.2013.03.014.
12. Su X. et al. Fault detection filtering for nonlinear switched
stochastic systems // IEEE Transactions on Automatic Control. – 2016. – Т. 61.
– No. 5. – С. 1310-1315. DOI=10.1109/TAC.2015.2465091.
13. Li H. et al. Fault-tolerant control of Markovian jump stochastic
systems via the augmented sliding mode observer approach
// Automatica. – 2014. – Т. 50. – No. 7. – С. 1825-1834.
DOI=/10.1016/j.automatica.2014.04.006.
14. Wu L., Yao X., Zheng W. X. Generalized H2 fault detection for
two-dimensional Markovian jump systems // Automatica. – 2012. – Т. 48. – No.
8. – С. 1741-1750. DOI=10.1016/j.automatica.2012.05.024.
15. Zhang K., Jiang B., Shi P. Observer-Based Fault Estimation and
Accommodation for Dynamic Systems. Berlin: Germany:
Springer-Verlag.–2013.
...
Schemes, Algorithms and Tools. –Springer Science & Business Media, 2012.
2. Chen J., Patton R. J. Robust model-based fault diagnosis for dy-
namic systems. – Springer Science & Business Media, 2012. – T. 3.1.
3. Witczak M. Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Strategies
for Non-Linear Systems: Analytical and Soft Computing Approaches. – Spring-
er Science & Business Media, 2013.
4. Zanoli S. M. et al. Application of Fault Detection and Isolation
Techniques on an Unmanned Surface Vehicle (USV) // IFAC Proceedings Vol-
umes. – 2012. – T. 45. – No. 27. – С. 287-292.
5. Wang Y., Ma X., Qian P. Wind turbine fault detection and
identification through PCA-based optimal variable selection //IEEE
Transactions on Sustainable Energy. – 2018. DOI=
10.1109/TSTE.2018.2801625.
6. Janssens O. et al. Convolutional neural network based fault
detection for rotating machinery // Journal of Sound and Vibration. – 2016. –
Т. 377. – С. 331-345. DOI= 10.1016/j.jsv.2016.05.027.
7. Zhang W. et al. A deep convolutional neural network with new
training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and
different working load // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2018. –
Т. 100. – С. 439-453. DOI= 10.1016/j.ymssp.2017.06.022.
8. Isermann R. Process fault detection based on modeling and
estimation methods—A survey // Automatica. – 1984. – T. 20. – No. 4. – С. 387-404.
9. Mohanty R., Pradhan A. K. Protection of Smart DC Microgrid with
Ring Configuration using Parameter Estimation Approach // IEEE Transactions
on Smart Grid. – 2017. DOI= 10.1109/TSG.2017.2708743.
10. Wang Z., Shi P., Lim C. C. H−∕ H∞ fault detection observer in finite
frequency domain for linear parameter-varying descriptor systems //
Automatica. – 2017. – Т. 86. – С. 38-45. DOI=
10.1016/j.automatica.2017.08.021.
11. Chadli M., Abdo A., Ding S. X. H−/H∞ fault detection filter design
for discrete-time Takagi–Sugeno fuzzy system // Automatica. – 2013. – Т. 49. –
No. 7. – С. 1996-2005. DOI= 10.1016/j.automatica.2013.03.014.
12. Su X. et al. Fault detection filtering for nonlinear switched
stochastic systems // IEEE Transactions on Automatic Control. – 2016. – Т. 61.
– No. 5. – С. 1310-1315. DOI=10.1109/TAC.2015.2465091.
13. Li H. et al. Fault-tolerant control of Markovian jump stochastic
systems via the augmented sliding mode observer approach
// Automatica. – 2014. – Т. 50. – No. 7. – С. 1825-1834.
DOI=/10.1016/j.automatica.2014.04.006.
14. Wu L., Yao X., Zheng W. X. Generalized H2 fault detection for
two-dimensional Markovian jump systems // Automatica. – 2012. – Т. 48. – No.
8. – С. 1741-1750. DOI=10.1016/j.automatica.2012.05.024.
15. Zhang K., Jiang B., Shi P. Observer-Based Fault Estimation and
Accommodation for Dynamic Systems. Berlin: Germany:
Springer-Verlag.–2013.
...
Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.
Подобные работы
- Спектральные методы Н-оптимизации в задачах обнаружения и оценивания динамических сбоев в процессах управления подвижными объектами
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4300 р. Год сдачи: 2018
Каталог работ (154211)
- Бакалаврская работа (39055)
- Диссертация (979)
- Магистерская диссертация (22850)
- Дипломные работы, ВКР (63240)
- Главы к дипломным работам (2139)
- Курсовые работы (10803)
- Контрольные работы (6284)
- Отчеты по практике (1357)
- Рефераты (1496)
- Задачи, тесты, ПТК (634)
- Ответы на вопросы (155)
- Статьи, Эссе, Сочинения (942)
- Бизнес-планы (51)
- Презентации (108)
- РГР (84)
- Авторефераты (РГБ) (1692)
- Диссертации (РГБ) (1883)
- Прочее (459)