Исследование оптимальной системы ЛК – управления с наблюдателем Калмана. Трехмерная система представления модели RGB

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Факультет технической кибернетики

Кафедра автоматики и вычислительной техники

ОТЧЕТ по лабораторной работе № 13

Дисциплина: компьютерные системы управления

Тема: Исследование оптимальной системы ЛК – управления с наблюдателем Калмана

Выполнил студент гр. 5081/1                                                                                 

Проверил:                                                                                                                 

Санкт-Петербург

2009   

1.  Цель работы

Изучение организации, методов синтеза и исследование особенностей работы оптимальной системы линейно-квадратичного управления (ЛК-управления) с наблюдателем Калмана.

2.  Теоретические сведения

Как известно, организация систем оптимального терминального управления с интегральным квадратичным критерием качества (системы ЛК - управления) требует знания всех координат состояния объекта управления.

В случае, когда часть из этих координат по каким-либо причинам не измеряемы, реализация ЛК-управления возможна, если в системе производится их восстановление. Известны различные способы  построения таких восстановителей, получивших в литературе название наблюдателей. Если объект и измеритель координат находятся под воздействием случайных помех, в качестве наблюдателя наибольшее распространение получил фильтр Калмана.

Следует отметить лишь то, что наблюдатели для восстановления неизмеряемых координат, как правило, используют идею применения адекватной объекту  математической модели, в которой доступны для измерения все координаты. Эти координаты и применяются при синтезе оптимального управления. С целью  уменьшения влияния задержек, в наблюдателе Калмана реализуются прогнозируемые на такт вперед значения координат состояния объекта.

Так как прогнозируемые и реальные (измеряемые) их значения неизбежно отличаются, в структуру фильтра Калмана включена цепь коррекции прогнозируемого значения координат. Для этой коррекции и используется  рассогласование  (невязка)  между реальными (измеряемыми) и прогнозируемыми координатами  состояния .

На рис.2.1 приведена структурная схема системы оптимального терминального

ЛК-управления с фильтром Калмана в качестве наблюдателя. Если сравнить структуру системы ЛК-управления с  полностью измеряемыми координатами состояния с системой, показанной на рис. 2.1, можно отметить, что последняя значительно сложнее.

Рис. 2.1. Структурная схема оптимального терминального ЛК-управления с фильтром Калмана в качестве наблюдателя.

Чтобы оценить эффективность применения наблюдателей, существенно усложняющих структуру управления по сравнению  с системой без наблюдателя, в данной работе используется метод экспериментальной оценки сравниваемых систем.  При этом следует  учитывать, что в системе с наблюдателем (рис. 2.1), помимо задачи восстановления неизмеряемых координат решается так же задача фильтрации помех. В ряде случаев эта задача может быть даже определяющей, т.е. такое сравнение будет не корректно.

Рассмотрим более подробно формализованное описание системы с наблюдателем и применяемые в таких системах обозначения параметров и переменных

Пусть имеется объект, описываемый следующей системой уравнений:

                            (1)

где :

x– вектор координат состояния объекта, ;

y – вектор измеряемых координат, ;

А,В – постоянные матрицы параметров объекта;

С – матрица измерений;

u – сигнал управления;

n, w – векторный «белый шум» (помеха) с характеристиками:

мат. ожидание M( v)= ¯n ; M(w)=¯w   и дисперсиями V и W соответственно

Согласно идее построения фильтра Калмана, в структуре последнего должен присутствовать дискретный эквивалент объекта (1), обеспечивающий формирование  прогнозируемого значения полного вектора состояния в виде алгебраических уравнений:

              (2)

где:      - прогнозируемое значение полного вектора координат;

ỹ- прогнозируемое значение измеряемых координат;

 - дискретное время, измеряемое в интервалах квантования Т0;

- оценка полного вектора координат состояния;

Ад, Вд - матрицы параметров дискретной модели объекта;

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.