Адаптивное управление техническими объектами при текущей параметрической неопределенности на основе идентификационного алгоритма и «упрощенных» условий адаптируемости с прикладными задачами

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-29-00654

НазваниеАдаптивное управление техническими объектами при текущей параметрической неопределенности на основе идентификационного алгоритма и «упрощенных» условий адаптируемости с прикладными задачами

Руководитель Круглов Сергей Петрович, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Иркутский государственный университет путей сообщения" , Иркутская обл

Конкурс №78 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-604 - Проблемы теории управления техническими системами

Ключевые слова объект управления, текущая параметрическая неопределенность, адаптивная система управления, условия адаптируемости, закон управления, эталонная модель, алгоритм текущей идентификации

Код ГРНТИ28.19.23, 50.43.15, 55.01.85

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
В проекте предполагается уточнить и расширить достаточные и одновременно необходимые условия адаптируемости («упрощенные» условия адаптируемости) систем управления техническими объектами определенного класса, имеющими в структуре алгоритм текущей параметрической идентификации (идентификатор) и неявную эталонную модель. Целью управления является обеспечение тождественности поведения замкнутого контура системы с поведением заданного эталона при минимуме затрат на управление в условиях текущей неопределенности параметров (коэффициентов дифференциальных уравнений) математической модели объекта управления и внешних возмущений. Предполагается рассматривать класс стабилизируемых технических объектов управления, включающий линейные, нестационарные, нелинейные объекты, позволяющих на скользящем интервале времени аппроксимировать их текущее движение несложной моделью с наблюдаемыми переменными этой модели (с учетом ошибок измерения). К таким объектам можно отнести многие технические объекты в промышленности, на транспорте и других сферах, а также этому способствует наличие множества современных датчиков информации, построенных на микроэлектронной и микромеханической базе. Также предполагается сформировать рекомендации по построению процесса текущей параметрической идентификации; определить свойства адаптивной системы управления, построенной на полученных условиях, при воздействии помех измерений, задержек в управлении и других реальных факторов. Актуальность разработки указанных положений определяется острой необходимостью современной техники в построении на практике автоматизации отдельных процессов на адаптивном уровне, способном выполнять возлагаемые целевые функции управления в условиях текущей неопределенности параметров объекта управления, органов его управления и возмущений. Это связано с большим диапазоном режимов эксплуатации современных технических систем, а также требованием высокого качества управления для обеспечения показателей эффективности, комфортности, конкурентоспособности, автономности использования и др. К настоящему времени разработано множество методов адаптивного управления и имеются весомые результаты, однако использование таких систем, функционирующих в условиях текущей неопределенности, в современной технике не нашло должного распространения. Причиной этого можно назвать, по-видимому, слишком жесткие требования к условиям функционирования адаптивных систем, часто сложно реализуемые, или даже вовсе не реализуемые на практике. Например, это требования асимптотически точных оценок неизвестных параметров, квазистационарности объекта управления, достаточного «богатства» входного сигнала, отсутствие внешнего возмущения, «удачности» выбора настроечных параметров для конкретного режима и пр. А также неприемлемые качества системы управления, например, наличие высокочастотных составляющих управления, не оптимальность энергетических затрат и др. Очевидна проблема сертификации таких систем. Большинство этих проблем можно объяснить тем, что методы адаптивного управления разработаны лишь на основе достаточных условий адаптируемости без учета необходимых условий. Разрешение последнего, даже для частных случаев, видится как путь к упрощению построения адаптивных систем управления. На это было указано прямо или косвенно такими учеными как, Срагович В.Г., Острем К.Ю., Изерманн Р., Буков В.Н. и др. Настоящий проект направлен на уточнение и расширение этих условий для системы управления с указанными выше структурой и классом объектов управления, а также представление их эффективности на прикладных задачах: управление мостовым краном и полуактивной подвеской транспортного средства с магнитореологическим демпфером (с исследованием, в том числе, на макетах и на реальном оборудовании). Это является абсолютно новым, не считая уже опубликованные работы руководителя проекта и его соавторов.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Круглов С.П., Ковыршин С.В. Идентификационное скоростное управление мостовым краном с сокращенной моделью переноса груза Поблемы управления, №4. С. 28-37 (год публикации - 2023)
10.25728/pu.2023.4.3

2. Круглов С.П., Ковыршин С.В. Адаптивное управление мостовым краном при переносе длинномерного вертикально расположенного груза Известия высших учебных заведений. Машиностроение, № 11. с. 34 (год публикации - 2023)
10.18698/0536-1044-2023-11-34-44

3. Круглов С.П. Скоростной ПД-регулятор с широкими робастными свойствами для управления мостовым краном Управление большими системами, Выпуск 106. С. 246-270 (год публикации - 2023)
10.25728/ubs.2023.106.9

4. Ковыршин С.В., Круглов С.П., Буторин Д.В., Коденёв К.Ф. Экспериментальная установка для разработки и исследования алгоритмов успокоения груза на кранах мостового типа с системой управления на основе промышленных элементов. Электронный научный журнал "Молодая наука Сибири", 3(21) (год публикации - 2023)

5. Ковыршин С.В., Буторин Д.В., Попов А.В., Коденёв К.Ф. Передача данных по интерфейсу RS485 и протоколу Modbus RTU между микропроцессорной платой Arduino и промышленным логическим контроллером Электронный научный журнал "Молодая наука Сибири", № 3(21) (год публикации - 2023)

6. Круглов С.П., Ковыршин С.В., Коденёв К.Ф. Исследования системы идентификационного управления мостовым краном на его макете Мехатроника, автоматизация, управление (год публикации - 2024)
10.17587/mau.25.646-655

7. Круглов С.П. Адаптивное управление скалярным объектом в форме "вход-выход" на основе идентификационно-аппроксимационного подхода Проблемы управления (год публикации - 2024)

8. Ковыршин С.В., Круглов С.П., Коденёв К.Ф. Беспроводной датчик угла наклона груза для подъемного крана Фундаментальные основы механики, № 13. С. 23-28. (год публикации - 2024)
10.26160/2542-0127-2024-13-23-28

9. Круглов С.П., Ковыршин С.П., Иванов П.Ю. Speed Control with Identification for Bridge Crane with Two-Pendulum Model AIP Conference Proceedings (год публикации - 2025)

10. Круглов С.П., Ковыршин С.В., Буторин Д.В. Способ идентификационного управления мостовым краном с новым расположением совмещенного датчика линейного ускорения и угловой скорости Проблемы управления, № 4. С. 61-73. (год публикации - 2024)
10.25728/pu.2024.4.5

11. Круглов С.П., Ковыршин С.П., Коденёв К.Ф. Investigation of an Adaptive Automated Control System for an Overhead Crane on its Layout AIP Conference Proceedings (год публикации - 2025)

12. Заковырин И.А., Круглов С.П. Application of an adaptive algorithm for controlling a semi-active damper in the suspension of railway vehicles Journal of Physics: Conference Series (год публикации - 2024)

13. Круглов С.П. Круглов С.П. Идентификационно-аппроксимационный подход к адаптивному управлению выходом многомерного объекта // Мехатроника, Автоматизация, Управление. 2025. Т.26, №9, С.447-456. DOI: 10.17587/mau.26.447-456 Мехатроника, Автоматизация, Управление, Т.26, №9, С.447-456 (год публикации - 2025)
10.17587/mau.26.447-456

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
1. Проведены дополнительные теоретические исследования свойств адаптивной системы управления, построенной на основе «упрощенных» условиях адаптируемости (этот метод также назван идентификационно-аппроксимационным), для объекта, у которого доступны измерениям только входы и выходы. Получены следующие результаты. Показано, что системы управления, построенные по указанному методу, можно использовать для объектов (управляемых, минимально фазовых, с ограниченной областью рабочих частот с известным диапазоном): скалярных и многомерных, стационарных и нестационарных, а также аффинно-нелинейных и неустойчивых; система управления для этого класса задач обладает подобными свойствами, что и адаптивные системы управления при решении задач управления объектом с описанием в пространстве состояний: − быстрая скорость адаптируемости системы управления с темпом сходимости невязки идентификации; − отсутствие требований асимптотически точного оценивания неизвестных параметров объекта управления; − требования к этим оценкам сводятся только к определенному качеству оценок параметров при управлении; − отсутствие необходимости обеспечивать постоянно возбуждающие регрессоры; − метод объясняет известные «парадоксы» точного управления при неточных оценках, а также эффекты «взрывного поведения» адаптивных систем с идентификатором и др. Указанные свойства достигаются тем, что в системе управления используется параметрическая аппроксимация модели объекта, выполняемая алгоритмом текущей идентификации посредством настройки оценок параметров с критерием в виде сходимости невязки идентификации. Также используется структурная аппроксимация с использованием структуры настраиваемой модели, не совпадающей со структурой модели исходного объекта, более простая. Для структурной и универсальной аппроксимации также предложено использовать наборы ортогональных функций и искусственную RBF-нейросеть. Предложена модификация закона управления с дополнительным членом в виде низкочастотной составляющей невязки идентификации, что повышает точность. Предложена модификация алгоритма текущей идентификации, сочетающая свои свойства с требованиями идентификационно-аппроксимационного подхода. 2. Проведен краткий сравнительный анализ предлагаемого метода управления с другими известными методам адаптивного управления. Результаты выражаются в следующем. Самонастраивающиеся системы (на основе идентификационного подхода) сталкиваются с серьёзном трудностью в виде так называемого «принципа уверенной эквивалентности» («certainty equivalence principle»), требующего от идентификатора асимптотически точных оценок неизвестных параметров. Этого на практике достичь всегда сложно. Также с этим связано требование постоянно возбуждающих регрессоров, «богатства» входного сигнала. Системы адаптивного управления с эталонной моделью (на основе MIT-правила и теории устойчивости) используют алгоритмы адаптации с постоянными коэффициентами, выбор которых для конкретных случаев неочевиден и обладают слабыми идентифицирующими свойствами. Некоторые их подходы, оценивающие параметры объекта управления также требуют асимптотически точных оценок и постоянно возбуждающих регрессоров. Идентификационно-аппроксимационный подход снимает указанные требования, что можно трактовать как уточнение «принципа уверенной эквивалентности». Следовательно, он позволяет более простыми средствами и подходами решать задачу построения адаптивного управления. Проведено также сравнение с методами предиктивного управления с самонастройкой. 3. Проведены дополнительные исследования законов управления на разработанных ранее макетах мостовых кранах. Получены следующие результаты: Обосновано новое положение совмещенного датчика, измеряющего параметры движения переносимого груза, на канате подвеса рядом с тележкой мостового крана, что дает ряд преимуществ. Проведены экспериментальные исследования адаптивного закона управления мостовым краном на настенном и настольном макетах. Они показали, что: − адаптивный закон управления демонстрирует высокую эффективности гашения угловых колебаний, позиционирования груза в целевой точке, парирования ветровых возмущений при большом многообразии параметров груза, длины подвеса и решения разных задач, включая движение груза по заданной траектории; − датчик угловой скорости в адаптивной системе управления не требует определения дрейфа и корректировки показаний; − предполагается настройка системы управления только на этапе ее монтажа на крановую установку; − показана возможность использования как замкнутого, так и разомкнутого векторного управление асинхронным приводом; − показана возможность реализации предлагаемой адаптивной системы управления краном на базе современного оборудования, а также − помощи оператору крана и эксплуатирующей организации в повышении производительности и точности крановых работ, безопасности, снижения эксплуатационных затрат, решения вопросов импортозамещения и др. Проведены экспериментальные исследования на макетах закона управления на основе скоростного ПД-регулятора. Они показали, что в целом по своим характеристикам он близок к адаптивному управлению, но по точности на 10-20% хуже, а также требует обязательного учета дрейфа датчика угловой скорости. В настоящее время ведутся совместные работы по внедрению адаптивной системы управления на мостовой кран на рабочей площадке АО «Магнитогорский крановый завод» для исследования ее эффективности. 4. Решена прикладная задача по созданию адаптивной системы управления полуактивной подвеской с магнитореологическим демпфером транспортного средства. Получено следующее. На основе предлагаемого подхода сформирован адаптивный закон управления полуактивной подвеской типового автомобиля, показаны преимущества этого решения. Сформировано адаптивное управление магнитореологическим демпфером в подвеске железнодорожного пассажирского вагона, имеющей несколько степеней свободы; проведены модельные исследования системы управления подвеской. Получено следующее: − исследуемый алгоритм адаптивного управления способен обеспечить заданные характеристики в условиях многообразия дорожных условий, режимов движения и эксплуатации; − предлагаемая система управления соответствует широко известному методу «skyhook» (в некоторых случаях превосходя его), а по частотным характеристикам точно лучше – не содержит высокочастотных составляющих; − структура системы управления достаточно проста и доступна реализации на современной элементной базе. Построен макет полуактивной магнитореологической подвески для исследования законов управления.

Публикации