Помощь студентам в учебе
Анализ робастного качества систем автоматического управления с интервальной и аффинной неопределенностью коэффициентов характеристического полинома
|
ВВЕДЕНИЕ 12
Глава 1. Анализ робастного качества САУ с интервальной неопределенностью коэффициентов характеристического полинома 16
1.1 Постановка задачи 16
1.2 Определение проверочных вершин многогранника интервальных
коэффициентов полинома 16
1.3 Алгоритм определения корневых показателей качества САУ 19
1.4 Числовой пример 19
1.5 Вывод 20
Глава 2. Анализ робастного качества вершин САУ с аффинной неопределенностью коэффициентов характеристического полинома 21
2.1 Постановка задачи 21
2.2 Свойства отображения многогранника интервальных параметров
системы 21
2.4 Методика определения корневых показателей качества САУ 23
2.5 Числовой пример 24
Глава 3. Математическая модель системы силовой разгрузки с интервальными параметрами 25
3.1 Постановка задачи 25
3.2 Функциональная схема системы силовой разгрузки 26
3.3 Структурная схема системы силовой разгрузки 28
3.4 Передаточные функции системы силовой разгрузки 29
Глава 4. Анализ робастного качества системы силовой разгрузки 32
4.1 Анализ робастного качества системы с интервальной
неопределенностью коэффициентов характеристического полинома 32
4.2 Анализ робастного качества системы с аффинной
неопределенностью параметров 35
4.3 Моделирование процессов в системе силовой разгрузки при
изменении интервальных параметров 40
4.4 Выводы 45
5. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ 46
5.1 Производственная безопасность 46
5.1.1. Анализ вредных и опасных факторов, которые может создать объект исследования 46
5.1.2 Анализ вредных и опасных факторов, которые могут возникнуть на рабочем месте при проведении исследований 46
5.2 Экологическая безопасность 52
5.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 53
5.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности. 56
6. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ 59
6.1 Организация и планирование работ 59
6.1.1 Определение трудоемкости выполнения работ 62
6.1.2 Расчет накопления готовности проекта 66
6.2 Расчет сметы затрат на выполнение проекта 67
6.2.1 Расчет материальных затрат НТИ 68
6.2.2 Расчет заработной платы 70
6.2.3 Расчет затрат на социальный налог 71
6.2.4 Расчет затрат на электроэнергию 71
6.2.5 Расчет амортизационных расходов 72
6.2.6 Расчет прочих расходов 73
6.2.7 Расчет общей себестоимости разработки 73
6.2.8 Прибыль 74
Примем прибыль в размере 5 - 20 % от полной себестоимости проекта. В нашем случае она составляет 33624,87 руб. (20 %) от расходов на разработку проекта 74
6.2.9 НДС 74
6.2.10 Цена разработки НИР 74
6.3 Оценка экономической эффективности проекта 74
6.3.1 Оценка научно-технического уровня НИР 75
Заключение 80
Приложение А 81
The mathematical model of the system weight compensate with interval parameters 82
Список литература 91
Глава 1. Анализ робастного качества САУ с интервальной неопределенностью коэффициентов характеристического полинома 16
1.1 Постановка задачи 16
1.2 Определение проверочных вершин многогранника интервальных
коэффициентов полинома 16
1.3 Алгоритм определения корневых показателей качества САУ 19
1.4 Числовой пример 19
1.5 Вывод 20
Глава 2. Анализ робастного качества вершин САУ с аффинной неопределенностью коэффициентов характеристического полинома 21
2.1 Постановка задачи 21
2.2 Свойства отображения многогранника интервальных параметров
системы 21
2.4 Методика определения корневых показателей качества САУ 23
2.5 Числовой пример 24
Глава 3. Математическая модель системы силовой разгрузки с интервальными параметрами 25
3.1 Постановка задачи 25
3.2 Функциональная схема системы силовой разгрузки 26
3.3 Структурная схема системы силовой разгрузки 28
3.4 Передаточные функции системы силовой разгрузки 29
Глава 4. Анализ робастного качества системы силовой разгрузки 32
4.1 Анализ робастного качества системы с интервальной
неопределенностью коэффициентов характеристического полинома 32
4.2 Анализ робастного качества системы с аффинной
неопределенностью параметров 35
4.3 Моделирование процессов в системе силовой разгрузки при
изменении интервальных параметров 40
4.4 Выводы 45
5. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ 46
5.1 Производственная безопасность 46
5.1.1. Анализ вредных и опасных факторов, которые может создать объект исследования 46
5.1.2 Анализ вредных и опасных факторов, которые могут возникнуть на рабочем месте при проведении исследований 46
5.2 Экологическая безопасность 52
5.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 53
5.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности. 56
6. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ 59
6.1 Организация и планирование работ 59
6.1.1 Определение трудоемкости выполнения работ 62
6.1.2 Расчет накопления готовности проекта 66
6.2 Расчет сметы затрат на выполнение проекта 67
6.2.1 Расчет материальных затрат НТИ 68
6.2.2 Расчет заработной платы 70
6.2.3 Расчет затрат на социальный налог 71
6.2.4 Расчет затрат на электроэнергию 71
6.2.5 Расчет амортизационных расходов 72
6.2.6 Расчет прочих расходов 73
6.2.7 Расчет общей себестоимости разработки 73
6.2.8 Прибыль 74
Примем прибыль в размере 5 - 20 % от полной себестоимости проекта. В нашем случае она составляет 33624,87 руб. (20 %) от расходов на разработку проекта 74
6.2.9 НДС 74
6.2.10 Цена разработки НИР 74
6.3 Оценка экономической эффективности проекта 74
6.3.1 Оценка научно-технического уровня НИР 75
Заключение 80
Приложение А 81
The mathematical model of the system weight compensate with interval parameters 82
Список литература 91
Автоматизация современных технологических процессов с механическим и электротехническим оборудованием требует максимального учета особенностей объектов управления, в частности - возможность изменения их параметров в процессе функционирования. Речь идет о таких технологических объектах, как манипуляторы, промышленные роботы, станки с ЧПУ, прокатные станы, антенные установки, бумагоделательные машины. Такие объекты могут иметь интервальные параметры, которые изменяются в определенных пределах по заранее неизвестным законам. Примеры объектов и их переменных параметров приведены в таблице 1.
Разработчику САУ с такими объектами необходимо решать задачу анализа сохранения устойчивости систем при любых изменениях параметров объектов из известных диапазонов. Если САУ остается устойчивой, то говорят о ее робастной устойчивости. При этом оценками робастной устойчивости могут быть корневые показатели: степень робастной устойчивости и степень робастной колебательности. Первый показатель соответствует минимальной степени устойчивости САУ при изменении параметров, а второй - ее максимальную колебательность.
Данные показатели можно найти на основе расположения областей локализации полюсов САУ.
В коэффициенты характеристического полинома интервальные параметры системы могут входить различным образом:
1. коэффициенты являются интервальными параметрами
2. коэффициенты образованы суммой или разностью интервальных параметров
3. коэффициенты линейно зависят от каждого параметра
4. коэффициенты полиномиально зависят хотя бы от одного параметра Соответственно коэффициенты характеристического полинома САУ
имеют
1. интервальную неопределенность
2. аффинную неопределенность
3. полилинейную неопределенность
4. полиномиальную неопределенность
Известно, что для определения величин робастной степени устойчивости и колебательности при интервальной неопределенности коэффициентов полинома достаточно найти его корни во всех 2т вершинах многогранника интервальных коэффициентов, где т - количество интервальных коэффициентов, и выбрать искомые значения.
Однако количество вершин может быть слишком большим и не все из них могут определять корневые показатели робастного качества. Поэтому следует решить задачу нахождения только необходимых проверочных вершин.
Для количественного анализа робастной устойчивости САУ с аффинной неопределенностью разработан способ, основанный на реберной теореме [9, 100, 11, 12, 13, 14]. Согласно этой теоремы САУ робастно устойчива, если она устойчива на всех ребрах многогранника интервальных параметров САУ. При отображении этих ребер на корневую плоскость можно определить количественные оценки показателей робастного качества, соответствующие наихудшим режимам работы системы.
Однако известно, что границы областей локализации определяются не всеми ребрами, а только внешними, задающими граничный реберный маршрут [15, 16, 17, 18, 19, 20]. Поэтому представляет интерес решение задачи нахождения этого маршрута.
Знание граничного реберного маршрута позволит разработчику САУ с интервальными параметрами облегчить анализ качества системы и достаточно легко определять степень робастной устойчивости и степень робастной колебательности САУ.
Разработчику САУ с такими объектами необходимо решать задачу анализа сохранения устойчивости систем при любых изменениях параметров объектов из известных диапазонов. Если САУ остается устойчивой, то говорят о ее робастной устойчивости. При этом оценками робастной устойчивости могут быть корневые показатели: степень робастной устойчивости и степень робастной колебательности. Первый показатель соответствует минимальной степени устойчивости САУ при изменении параметров, а второй - ее максимальную колебательность.
Данные показатели можно найти на основе расположения областей локализации полюсов САУ.
В коэффициенты характеристического полинома интервальные параметры системы могут входить различным образом:
1. коэффициенты являются интервальными параметрами
2. коэффициенты образованы суммой или разностью интервальных параметров
3. коэффициенты линейно зависят от каждого параметра
4. коэффициенты полиномиально зависят хотя бы от одного параметра Соответственно коэффициенты характеристического полинома САУ
имеют
1. интервальную неопределенность
2. аффинную неопределенность
3. полилинейную неопределенность
4. полиномиальную неопределенность
Известно, что для определения величин робастной степени устойчивости и колебательности при интервальной неопределенности коэффициентов полинома достаточно найти его корни во всех 2т вершинах многогранника интервальных коэффициентов, где т - количество интервальных коэффициентов, и выбрать искомые значения.
Однако количество вершин может быть слишком большим и не все из них могут определять корневые показатели робастного качества. Поэтому следует решить задачу нахождения только необходимых проверочных вершин.
Для количественного анализа робастной устойчивости САУ с аффинной неопределенностью разработан способ, основанный на реберной теореме [9, 100, 11, 12, 13, 14]. Согласно этой теоремы САУ робастно устойчива, если она устойчива на всех ребрах многогранника интервальных параметров САУ. При отображении этих ребер на корневую плоскость можно определить количественные оценки показателей робастного качества, соответствующие наихудшим режимам работы системы.
Однако известно, что границы областей локализации определяются не всеми ребрами, а только внешними, задающими граничный реберный маршрут [15, 16, 17, 18, 19, 20]. Поэтому представляет интерес решение задачи нахождения этого маршрута.
Знание граничного реберного маршрута позволит разработчику САУ с интервальными параметрами облегчить анализ качества системы и достаточно легко определять степень робастной устойчивости и степень робастной колебательности САУ.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы исследованы возможности анализа робастного качества системы с интервальными параметрами двумя методами, основанными на задании коэффициентов характеристического полинома 1) в интервальном виде; 2) в виде аффинной зависимости от реальных интервальных параметров системы.
Установлено, что при использовании корневых оценок робастного качества (степени робастной устойчивости и степени робастной колебательности) лучшую точность анализа дает использование полинома с аффинной неопределенностью. При этом первый метод предполагает анализ показателей в проверочных вершинах многогранника интервальных коэффициентов полинома, а второй - отображение на корневую плоскость граничного реберного маршрута многогранника интервальных параметров системы.
Результаты теоретических исследований проверены на числовом примере анализа системы силовой разгрузки с интервальными параметрами.
Установлено, что при использовании корневых оценок робастного качества (степени робастной устойчивости и степени робастной колебательности) лучшую точность анализа дает использование полинома с аффинной неопределенностью. При этом первый метод предполагает анализ показателей в проверочных вершинах многогранника интервальных коэффициентов полинома, а второй - отображение на корневую плоскость граничного реберного маршрута многогранника интервальных параметров системы.
Результаты теоретических исследований проверены на числовом примере анализа системы силовой разгрузки с интервальными параметрами.
Подобные работы
- Методы корневого анализа систем с интервальными параметрами
Магистерская диссертация, техническая механика. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2016