Робастное управление

Теория управления в течение 1970-годов испытывала нечто вроде кризиса идентичности. Хотя модернизированные методы, описанные ранее, могли привести к системам с обратной связью, которые хорошо работали на бумаге или при симуляции, результаты их применения на производстве были разочаровывающими. Это обстоятельство привело многих инженеров- практиков к выводу, что не стоит тратить время на изучение «причудливой» технологии и что проверенные практикой ПИД-регуляторы есть все, что требуется знать об управлении. Действительно, многие ученые в академических кругах согласны с тем, что теория управления с 1960 примерно до 1980 года оказала незначительное влияние на практику управления промышленными процессами.

Корни проблемы кроются в том, новые структуры управления неявно предполагают, что сам объект (процесс) с ПФ W₁(p) и все виды задающих воздействий v и возмущений являются хорошо известными субъектами. Однако на практике модели объектов имеют неопределенности – параметры отличаются от одного устройства до другого устройства, высокочастотные моды могут быть опущены при описании свойств объекта, компоненты испытывают старение и т.п. Управляющие устройства c ПФ W₂(p), которые оптимизированы применительно к конкретному объекту, могут давать неудачные результаты для встретившихся на практике объектов с слегка отличающимися свойствами.

Сложная проблема поиска законов управления перед лицом таких неопределенностей привела в конце 1970 и в начале 1980 годов к двум методам. Один из них, адаптивное управление пытается уменьшить неопределенность путем получения дополнительной информации о свойствах объекта, в то время когда он находится под управлением, т.е. в процессе работы системы управления. Другой подход, получивший название робастного управления, пытается придти к законам управления, которые учитывают эти неопределенности. Здесь мы рассмотрим некоторые основные идеи и изюминки последнего подхода.

Система управления называется робастной, если она нечувствительна к разнице (отличию) между реальной системой и ее моделью, которая была использована при анализе (синтезе). Это отличие называют несоответствием модель/объект или модельной неопределенностью.

Наш подход:

1. Определить множество неопределенности: найти математическое описание модельной неопределенности.

2. Оценить робастную устойчивость (РУ): определить будет ли система оставаться устойчивой для всех объектов, входящих во множество неопределенности.

3. Оценить робастное качество (РК): если имеет место робастная устойчивость, определить будет ли система удовлетворять заданным требованиям для всех объектов, входящих во множество неопределенности.

Дата добавления: 2014-01-07