72507

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Границы применимости алгоритмов усовершенствованного управления с прогнозирующей моделью в условиях неопределенности динамики объекта

ISBN/ISSN: 

1819-3161

DOI: 

10.25728/pu.2020.1.2

Наименование источника: 

  • Проблемы управления

Обозначение и номер тома: 

№ 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН, ООО "Сенсидат-Плюс"

Год издания: 

2020

Страницы: 

17-23
Аннотация
Отмечено, что усовершенствованное управление технологическими процессами (ТП) включает в себя широкий спектр математических методов и программно-алгоритмических средств, применение которых позволяет повысить рентабельность производства благодаря более эффективной компенсации внешних воздействий на ТП, автоматическому подбору и поддержанию оптимального режима. Указано, что управление многосвязными объектами на основе прогнозирующей модели ТП - магистральное направление усовершенствованного управления на протяжении последних 30-ти лет. Исследована робастность алгоритмов с прогнозирующей моделью по отношению к точности принятой модели. Под «робастностью» понимается возможность достижения цели управления в условиях неопределенности. Сформирован критерий применимости управления, позволяющий судить о правильности работы алгоритма управления. В выполненном исследовании модель задана в виде передаточной функции линейного объекта c запаздыванием. Определены граничные условия для параметров передаточной функции, нарушение которых приводит к дестабилизации объекта управления либо недостаточно быстрому достижению цели управления. Приведены результаты численного расчета трехмерных областей параметров модели, внутри которых обеспечивается выполнение критерия применимости управления. Даны границы актуальности полученных результатов.

Библиографическая ссылка: 

Черешко А.А., Шундерюк М.М. Границы применимости алгоритмов усовершенствованного управления с прогнозирующей моделью в условиях неопределенности динамики объекта // Проблемы управления. 2020. № 1. С. 17-23.