Обеспечение вхождения переходного процесса в трубку допустимых значений. Для такой задачи оптимизации задаваемым критерием является величина перерегулирования и время переходного процесса, которые задаются в виде «трубки допустимых значений».
Оптимизация модели заключается в таком подборе ее параметров, при котором обеспечивается минимум какой-л. целевой ф-ции.
В VisSim она реализуется особым построение модели, в которую включаются специальные блоки для многократного моделирования с изменяемыми параметрами. Изменение параметров производится итерационно. Установку общих параметров оптимизации можно выполнить из окна, вызываемого командой Optimization Properties. В этом окне можно выбрать метод оптимизации, число итераций и допуск ошибки.
Powel - безградиентный метод, в котором вычисления производных выполняются по упрощенным разностным формулам, что обеспечивает повышенную скорость оптимизации.
Polak – Rabiere – градиентный метод, оптимизированный под поиск минимума функций, близких к квадратичным зависимостям в окрестности точки минимума.
Fletcher Reeves – градиентный метод, имеющий лучшую сходимость, чем предыдущий, но несколько меньшую скорость поиска.
User Method – оптимизация методом пользователя, если он в состоянии его разработать.
Выбор метода оптимизации обосновывается следующим образом. Нужно выбрать какой-либо критерий и провести оптимизацию всеми методами. Как правило, результаты получаются удовлетворительные независимо от выбора метода. Если у целевой функции имеется глобальный экстремум, то выбор метода на результат не влияет. А если локальный экстремум, то тогда метод оптимизации может влиять на результат.
Если мы моделированием оптимизируем, то нас не очень волнует количество итераций, чего нельзя сказать в случае, если мы оптимизируем с реальным объектом. при работе с реальным объектом, т.к. каждая итерация занимает какое-то время метод оптимизации имеет значение.
Можно
ограничить диапазон изменения настраиваемого коэффициента, ограничить точность
по подбору.
Критерии оптимизации (целевые функции) – соотношения, на основании которых можно сделать вывод о качестве переходного процесса системы.
Примеры целевых
функций:
 |
|||||
 |
|||||
 |
|||||
По этим критериям можно настроить регулятор (выбрать настройки исходя от требуемого перерегулирования, времени ПП). Для выбора монотонного ПП можно воспользоваться следующими критериями:
 |
 |
Каждый, из которых, определят монотонность ПП.
Выбор конкретного критерия зависит от поставленной задачи, например: если требуется очное поддержание текущей производительности, то следует выбирать критерий от модуля ошибки: чем быстрее ошибка сведется к нулю, тем выше будет достигнута текущая производительность. Если требуется поддержание точности за какое-то время или на какой-то объем продукции, то следует выбирать критерий точности от интеграла модуля ошибки.
Выбор метода оптимизации обосновывается следующим образом. Нужно выбрать какой-либо критерий и провести оптимизацию всеми методами. Как правило, результаты получаются удовлетворительные независимо от выбора метода. Если у целевой функции имеется глобальный экстремум, то выбор метода на результат не влияет. А если локальный экстремум, то тогда метод оптимизации может влиять на результат.
Если мы моделированием оптимизируем, то нас не очень волнует количество итераций, чего нельзя сказать в случае, если мы оптимизируем с реальным объектом. при работе с реальным объектом, т.к. каждая итерация занимает какое-то время метод оптимизации имеет значение.
Можно ограничить диапазон изменения настраиваемого коэффициента, ограничить точность по подбору.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.