Теория систем автоматического управления. В.А. Бесекерский, Е.П. Попов, 1975. Теория систем автоматического управления. В.А. Бесекерский, Е.П.. 3 Примеры непрерывных автоматических систем
 Скачать 25.93 Mb.
|
|
§ 2.4. Системы с самонастройкой программы (экстремальные системы) Раньше речь шла все время о таких системах регулирования, в которых требуемое значение регулируемой величины было заранее задано либо постоянным, либо изменяющимся по определенной программе во времени в следящих системах оно задавалось извне вовремя работы системы. В отличие от них экстремальными системами регулирования называются такие, которые сами ищут наивыгоднейшую программу, те. то значение регулируемой величины, которое нужно в данный момент выдерживать, чтобы режим работы регулируемого объекта был наивыгоднейшим. При этом имеется ввиду уже не выбор закона регулирования, а автоматический поиск требуемого наивыгоднейшего значения регулируемой величины при изменяющихся внешних условиях работы объекта. Таким образом, на систему, называемую экстремальной, сверх обычной задачи автоматического выдерживания требуемого значения регулируемой величины, накладывается дополнительная задача автоматического поиска наивыгоднейшего значения требуемой регулируемой величины, те. самой программы регулирования. Следовательно, в таких системах вместо программного устройства или задатчика ставится устройство автоматического поиска (рис. 2.11), которое производит анализ какой-нибудь характеристики объекта z и подает в регулятор требуемое значение регулируемой величины x 0 так, чтобы данная характеристиках) получила экстремальное (максимальное или минимальное) значение. Например, характеристика z(x 0 ) может быть коэффициентом полезного действия регулируемого объекта (например, двигателя) или величиной расхода горючего в объекте. Тогда устройство автоматического поиска будет выдавать такое требуемое значение регулируемой величины x 0 (например, требуемой скорости вращения двигателя, которое дает, соответственно, максимум коэффициента полезного действия или минимум расхода горючего. При этом как сама величина экстремума z, таки соответствующее ему значение могут существенно меняться в зависимости от внешних условна работы объекта, как показано на рис. 2.5. Устройство автоматического поиска должно всегда находить этот экстремум независимо от причин, вызывающих, его смещение в процессе работы объекта. В схеме на рис. 2.11 в целях наглядности функции автоматического поиска величины x 0 и измерения фактического значениях регулируемой величины разделены. Чаще же система экстремального регулирования устраивается так, что обе эти функции объединены водном приборе, в результате чего устройство автоматического поиска выдает не x 0 , а непосредственно разностный сигнал на усилитель х, пропорциональный отклонению фактического значения регулируемой величины от требуемого для обеспечения экстремума той или иной характеристики регулируемого объекта (рис. 2.12). Это не меняет общей сути дела. Экстремальное регулирование может применяться, например, для поддержания наивыгоднейшей скорости полета, соответствующей минимуму расхода горючего на единицу длины пути. При этом будет достигнута и максимальная дальность полета при заданном запасе горючего. Примерами экстремальных систем регулирования могут служить также автоматическое поддержание максимальной скорости проходки скважины турбобуром применяющихся свойствах грунта автоматические системы управления различными производственными процессами, поддерживающие наивыгоднейший режим работы станков управление энергетическими установками и системами, обеспечивающее автоматический поиски поддержание экстремума эксплуатационных характеристики т. д. § 2.5. Системы с самонастройкой параметров (собственно самонастраивающиеся системы) Основным, в настоящее время, видом самонастраивающихся систем регулирования и управления являются такие системы, в которых автоматически, не заданным заранее образом, изменяются какие-нибудь параметры регулятора (или системы управления, те. коэффициенты усиления, коэффициенты интенсивности введения производной и интеграла в закон регулирования, коэффициенты обратных связей и постоянные времени фильтров. Когда говорят о самонастраивающихся системах управления, то имеют ввиду чаще всего именно этот тип самонастраивающихся систем. Но поскольку системы экстремального регулирования, рассмотренные выше, тоже, по существу, являются самонастраивающимися, то данный новый вид самонастраивающихся систем более полно называют системами с самонастройкой параметров регулятора или системами с самонастраивающимися корректирующими устройствами (имеется ввиду тоже самонастройка их параметров. Рассмотрим основную идею работы этого вида самонастраивающихся систем. Когда хорошо известны свойства объекта и внешние возмущающие воздействия, а система достаточно проста, можно заранее уверенно выбрать наилучшие значения параметров регулятора, чтобы добиться надлежащего качества работы проектируемой автоматической системы. Если же параметры самого объекта известны недостаточно достоверно и если к, тому же они могут в процессе работы в некоторых пределах случайным образом меняться, то и параметры регулятора (системы управления) и корректирующих устройств можно подобрать лишь ориентировочно. Поскольку все качества работы автоматической системы (точность или ошибки при разных воздействиях, запас устойчивости, форма переходного процесса и т. п) зависят от общей совокупности всех параметров объекта и регулятора, то очевидно, что в данной ситуации будет обеспечено надлежащее качество системы лишь в среднем. При этом будут происходить более или менее существенные ухудшения качества работы системы при случайных отклонениях параметров объекта в ту или другую сторону (или просто за счет недостоверности знания этих параметров при проектировании системы. Есть несколько путей решения задачи. В том случае, когда имеет место простая недостоверность знания параметров объекта, но точно известно, что в процессе работы эти параметры остаются постоянными, можно просто произвести ручную подстройку некоторых параметров регулятора вначале эксплуатации данного объекта, добившись тем самым желаемого качества работы системы. Для этого нужно предусмотреть в конструкции регулятора соответствующие регулировочные потенциометры, емкости, винты и т. п. для настройки величин коэффициентов усиления, коэффициентов обратных связей и т. п. В тех случаях, когда параметры объекта изменяются во времени при его работе (те. динамика объекта описывается уравнением с переменными коэффициентами, причем хорошо известен закон их изменения во времени, можно заранее рассчитать, по какому закону во времени нужно менять параметры регулятора, чтобы приданном изменении параметров объекта качество работы системы в целом оставалось неизменно хорошим. В данном случае нужно будет включить в систему уже не ручную, а программную настройку параметров регулятора по заданному закону во времени. В общем случае необходимо менять несколько параметров регулятора, корректирующего устройства или фильтра. Поскольку непрерывное изменение параметров не всегда удобно для конструкции, прибегают к ступенчатому изменению параметров регулятора через определенные промежутки времени, рассчитанные так, чтобы за это время качество системы несильно ухудшалось. При этом программным устройством в определенные моменты времени будут скачком подключаться или отключаться определенные участки сопротивлений, емкостей и т. п. для соответствующего изменения параметров регулятора. Указанные пути ручной или программной настройки параметров, конечно, не приводят к самонастраивающимся системам. Они были описаны только для того, чтобы сделать более наглядным последующее изложение основ самонастройки. Вместе стем изложенные методы программной настройки имеют и самостоятельное практическое значение и часто применяется. Во многих случаях такого рода ручной или программной настройки параметров регулятора или системы управления бывает достаточно, чтобы в среднем с допустимыми отклонениями) получать желаемые качества работы системы в течение всего времени. Однако на практике существует много случаев, когда указанные пути неприемлемы. Во-первых, часто характер работы объекта вообще не допускает ручной настройки параметров системы управления вовремя эксплуатации. Во-вторых, составление программы изменения параметров регулятора часто невозможно либо вследствие незнания истинного закона изменения хотя бы некоторых параметров объекта, либо вследствие случайного характера их изменения. Это имеет место, например, в различных неустановившихся режимах полета скоростных самолетов, когда встает задача о полной автоматизации управления. Такие же ситуации часто могут иметь место в системах управления многими производственными процессами в металлургии, в машиностроении, в химической промышленности и т. п. Во всех этих случаях приходится прибегать к самонастройке параметров регулятора системы управления) по заданному показателю желаемого качества работы системы. При этом в системе должно иметься специальное автоматическое устройство для анализа качества работы объекта в данной системе по какому-нибудь заданному критерию (риса) или для анализа величины ошибок регулирования (рис. 2.13, б. В обоих случаях это устройство (анализатор) определяет отклонение качества системы от требуемого качества и передает соответствующий сигнал на настраивающее устройство, которое автоматически изменяет параметры регулятора в нужную сторону, чтобы ликвидировать нежелательное ухудшение качества работы системы. Критерий качества может быть выбран любым из применяемых в теории регулирования или даже вновь выработан в интересах практики. Выбор его зависит от назначения и конструкции системы. Таким образом, в самонастраивающихся системах данного типа сверх обычного замкнутого контура регулирования (управления) имеется замкнутый контур самонастройки (рис. 2.13). Дальнейшим развитием устройств самонастройки в системах данного типа является самооптимизация системы, когда анализатор качества на схемах рис. 2.13 заменяется оптимизатором, те. устройством, которое производит настройку параметров регулятора оптимальным образом, отыскивая экстремум качества по заданному критерию, в частности, например, минимум ошибки регулирования. Если задачей обычной самонастройки (с анализатором качества) было сохранение заданного качества системы в некоторых пределах, то задача оптимизатора (те. экстремальной настройки параметров регулятора) состоит в том, чтобы в каждый момент времени применяющихся параметрах объекта настраивать параметры регулятора так, чтобы получать максимум качества, возможный в данных реальных условиях. Такой оптимизатор должен содержать в себе, следовательно, устройство автоматического поиска экстремума качества (минимум ошибки, подобно поиску экстремального задания регулируемой величины в рассматривавшихся ранее экстремальных системах регулирования. Но особенность оптимизатора здесь состоит не только в специфике той величины, экстремум которой ищется, но главным образом в том, что воздействует он не на настройку требуемого значения регулируемой величины, а на настройку параметров корректирующих устройств самого регулятора. Самооптимизация (экстремальная самонастройка) является наиболее совершенным, нов тоже время и наиболее сложным видом системы с замкнутым контуром самонастройки параметров. В тех случаях, когда самонастройка применяется в системах управления вследствие недостоверности знания свойств объекта, система самооптимизации напоминает процесс самообучения системы 1). Система при этом путем автоматического поиска как бы сама познает неизвестные свойства управляемого объекта и обучается управлять этим объектом наилучшим образом (сама настраивает параметры регулятора, по экстремуму заданного критерия качества. В таких случаях можно поступать следующим образом запустить указанную сложную самооптимизирующуюся (самообучающуюся) систему в пробную эксплуатацию и дать ей возможность самой настроить параметры регулятора. Затем можно снять устройство самонастройки вовсе и дальше эксплуатировать более простую систему с постоянной или с программной настройкой, выработанной в процессе самооптимизации самообучения. Это, конечно, не всегда возможно. Одним из распространенных видов анализаторов и оптимизаторов качества в самонастраивающихся системах являются устройства из операционных усилителей или других математических моделей, построенных на блоках вычислительных машин, которые имитируют желаемое динамическое поведение объекта. Это эталонное качество поведения модели сравнивается с реальным поведением системы, и параметры регулятора настраиваются автоматически и таким образом, чтобы поведение системы подогнать к эталонному поведению модели. На этом же принципе производится обучение машины человеком. В самом деле, в качестве эталонной модели можно взять работу человека по управлению, например, процессами в металлургической печи. Можно ввести при этом все те же связи с автоматической системой, которые вводятся в указанной выше самонастраивающейся системе с моделью. Тогда в результате произойдет самонастройка параметров этой системы. Система настроится на работу, дающую те же результаты, которые давала работа человека. Важная особенность такой системы заключается в том, что здесь не требуется закладывать заранее критерий качества (что требовалось выше, так как он содержится в самом характере действий человека. При помощи современных средств автоматики и вычислительной техники (включая, конечно, и присущие им логические операции) такого рода сложные задачи для некоторых объектов оказываются вполне осуществимыми. Пока что это делается только для длительно работающих объектов с медленным или с редким скачкообразным изменением параметров, когда процесс самонастройки успевает за темпом изменения свойств объекта. При быстром изменении параметров объекта и окружающих его условий построение таких самонастраивающихся систем является в настоящее время весьма трудной задачей. Возможны еще и другие виды систем с самонастройкой параметров регулятора, которые не производят непосредственно анализ или оптимизацию какого-либо показателя качества работы (или ошибки системы, а анализируют форму возмущающего и задаваемого извне управляющего воздействий на систему (риса) и перенастраивают параметры регулятора в зависимости от формы воздействия по определенному правилу, заложенному заранее в настраивающее устройство. Это — системы с самонастройкой параметров регулятора по возмущению. Применение их выгодно в тех случаях, когда внешнее воздействие может быть измерено с целью анализа его свойств и когда изменение его формы является решающим для качества работы системы. Часто это имеет место в различного рода следящих системах, особенно когда на вход системы вместе с полезным сигналом поступает помеха. В этом случае для наилучшего воспроизведения полезного сигнала изменяющейся частоты на фоне случайных помех целесообразно было бы менять полосу пропускания ел едящей системы. Это можно сделать, например, путем изменения постоянной времени фильтра в управляющей части указанной следящей системы в зависимости от измеренной частоты поступающего извне сигнала или других свойств сигнала и помехи. В результате вместо обычной следящей системы получится самонастраивающаяся система по возмущению типа представленной на рис. 2.14, б (ее называют часто следящей системой с саморегулированием параметров. При этом анализатор свойств внешнего воздействия может быть, более или менее сложным, основанным на анализе вероятностных характеристик полезного сигнала и помехи. § 2.6. Системы с самонастройкой структуры (самоорганизующиеся системы) Все те же задачи самонастройки и некоторые новые задачи целесообразно бывает решать непутем изменения параметров регулятора, имеющего определенную структуру, а путем изменения самой структуры регулятора не заданным заранее образом. Это — системы с самонастройкой структуры (самоорганизующиеся системы. В рассмотренных ранее системах при автоматической настройке параметров регулятора закон регулирования был заранее задана менялись не заданным заранее образом лишь входящие в него коэффициенты. Теперь же при автоматической настройке структуры регулятора не задан вообще даже и закон регулирования в общем случае неизвестно заранее, какие корректирующие устройства и как вводить, какие логические и вычислительные операции производить. В общем случае может меняться структура не только усилительно-преобразовательного, но и измерительного устройства системы управления, если почему-либо выгодно применять разные принципы измерения или же измерять разные исходные величины в разных условиях работы объекта (подобно тому, как человек использует в разных условиях то зрение, то слух, то осязание и т. пили их комбинированное действие. В частных случаях возможны более простые самоорганизующиеся системы, в которых заранее не задана структура лишь одной небольшой части системы, а структура остальной части задана неизменной. В законе регулирования может быть определено, например, что сигнал по отклонению регулируемой величины обязательно идет по структурно-заданному каналу, а добавляемые сверх этого корректирующие устройства самоорганизуются. Говоря о самонастройке структуры или, что-то же самое, о самоорганизации, необходимо подчеркнуть, что имеется ввиду автоматическое изменение структуры не заданным заранее образом. Это весьма существенно. В самом деле, когда рассматривались нелинейные законы регулирования (§ 2.2), уже говорилось, об изменении структуры регулятора. Там могли включаться и отключаться производные и интеграл, могла включаться или переключаться обратная связь и т. п. Но все это делалось хотя и автоматически, но заранее заданным образом в зависимости от значения отклонения регулируемой величины и ее производных. Такое изменение структуры относится не к самоорганизации, а к нелинейным законам регулирования. Нелинейные законы регулирования применяются, в частности, в оптимальных автоматических системах. Точно также, если бы структура регулятора менялась программным устройством по определенному заданию во времени, это тоже не относилось бык самоорганизации, также как программное изменение параметров, рассматривавшееся в предыдущем параграфе, не относилось к самонастройке параметров. Равным образом к самоорганизующимся системам не относятся многие существующие измерительные системы, в которых имеется несколько измерительных приборов, основанных на разных принципах измерения одной и той же величины, когда обработка информации от всех этих приборов и их включение и отключение заранее запрограммированы либо во времени, либо в зависимости от размера и скорости изменения измеряемой величины. Вообще же возможна, конечно, и самоорганизация в измерительных системах со многими чувствительными элементами. В самоорганизующуюся систему закладывается лишь тот или иной определенный критерий качества работы системы или комбинация критериев для разных внешних условий работы системы. Система сама путем автоматического поиска с применением вычислительных или логических операций выбирает такую структуру (из возможных, имеющихся в ее распоряжении, при которой удовлетворяется заданный критерий качества работы всей системы. Это делается путем подключения и отключений различных звеньев в некоторой логической последовательности с фиксированием (запоминанием) более удачных структур. При любой самонастройке и, особенно при самоорганизации может быть учтено требование повышения надежности и предусмотрена возможность работы системы при выходе из строя каких-либо звеньев. В самоорганизующейся системе, как и прежде, должен быть либо анализатор, либо оптимизатор качества. Анализатор ставится, когда нужно обеспечить просто заданное в определенных пределах качество. Оптимизатор же предназначается для отыскания и осуществления максимально возможного в данной системе (приданных реальных условиях ее работы) качества. В крупном плане общую схему системы можно представить в таких же вариантах, как на рис. 2.11 и 2.12, но только нес настраивающим устройством, ас логической схемой переключения отдельных звеньев системы в соответствии с сигналами анализатора или оптимизатора. В качестве анализатора здесь тоже может применяться, в частности, математическая эталонная модель объекта с желаемыми свойствами. Замена такой модели действиями человека позволяет и здесь производить как бы обучение машины человеком. Это совершенно аналогично той картине процесса обучения, которая была описана выше в связи с самонастройкой параметров, но здесь имеет место, образно говоря, более высокий уровень, обучения. Как и прежде, здесь в ряде случаев возможна установка на объект самоорганизующейся системы регулирования лишь в начальный период его эксплуатации. Затем самоорганизующаяся система может быть снята и заменена более простой системой с определенной структурой или со структурой, меняющейся по программе, которая была автоматически выработана в процессе работы самоорганизующейся системы. Очевидно, что при прочих равных условиях самоорганизация, те. автоматический поиск наивыгоднейшей структуры системы по результатам анализа или оптимизации качества ее работы является процессом более сложными более длительным, чем самонастройка параметров, а потому пока что значительно более далеким от применения к автоматическому управлению динамическими объектами, где не только поиск, но и сам по себе анализ качества работы требует некоторого промежутка времени. Поэтому здесь опять-таки речь может идти в настоящее время об объектах, работающих в более или менее стационарных условиях, изменяющихся либо медленно, либо редкими скачками. Как уже отмечалось, к экстремальными самонастраивающимся системам применяются также термины адаптивные или приспосабливающиеся системы и системы с автоматической оптимизацией (в том случае, когда автоматическая оптимизация используется не в процессе проектирования, а в самой системе регулирования или управления в процессе ее эксплуатации. Кроме рассмотренных выше существуют различные другие аспекты самоорганизации, самообучения и т. п, которые рассматриваются в литературе по кибернетике изучающей наиболее общие законы управления и преобразования информации в автоматических системах, в системах связи, в вычислительных и других машинах, а также ив живых организмах с общей точки зрения. Чем дальше развивается автоматика в технике и познания в биологии, тем больше появляется аналогий функционирования автоматических систем и живых организмов, в том числе системы нервной высшей деятельности и головного мозга человека. Изучение этих аналогий, рассматриваемых с общей кибернетической точки зрения, оказывается очень полезным как для техники, таки для биологии. В частности, техника автоматизации еще далеко не полностью использует возможности нелинейных законов регулирования, самонастройки, самоорганизации и высокой надежности, которые имеют место в процессах управления и преобразования информации в живых организмах. В целом ряде систем управления техническими объектами в качестве звена замкнутой системы участвует человек-оператор. В связи с этим развивается новая важная область технической кибернетики, называемая инженерной психологией, которая изучает проблемы взаимодействия человека-оператора с автоматикой в системах управления и преобразования информации. Это приобретает теперь особенно важное значение не только в процессах управления производством, но также ив связи с совершенствованием процессов управления скоростными самолетами ив связи с развитием космических полетов. В заключение отметим, что техническая реализация самонастраивающихся и самоорганизующихся систем регулирования и управления в большинстве случаев сложнее, чем систем с нелинейными законами регулирования. Но при этом и возможности самонастраивающихся систем значительно шире. Однако инженер должен иметь ввиду, что во многих случаях при помощи нелинейных законов регулирования, проще реализуемых на практике, можно успешно решать ряд таких задач, которые сточки зрения линейной теории регулирования считаются требующими самонастройки как неразрешимые в рамках этой линейной теории. |