книги / Проектирование и исследование идентификационных моделей управляющих систем реального времени
..pdf
Рис. 4.41. Схема виртуальной лаборатории
Согласно устоявшейся терминологии виртуальная лаборатория с точки зрения сетевой архитектуры будет являться лабораторным сервером. Лабораторные серверы при помощи специального программного обеспечения, поставляемого платформой Labicom, обмениваются данными с веб-сервером, расположенным по адресу: https://labicom.net. Пользователи лабораторий (студенты) заходят на этот сайт с любого устройства, при этом им не требуется устанавливать в браузер какиелибо плагины.
Labicom предоставляет возможности проведения лабораторных занятий в режиме реального времени (рис. 4.42).
Обмен данными между пользователем и лабораторией происходит в реальном времени (задержка составляет 300 мс).
Таким образом, программная среда LabVIEW представляет оптимальный программно-аппаратный комплекс для задач проектирования и исследования идентификационных моделей управляющих систем
191
Рис. 4.42. Схема обмена информацией в режиме реального времени
реального времени. Кроме того, платформа Labicom позволяет использовать современные информационные технологии в образовательной деятельности, обеспечивая сетевой характер образовательных программ.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1.С помощью каких функций System Identification Toolbox можно осуществить структурную идентификацию на этапе выделения объекта из среды?
2.Можно ли применять ARMAX-модель для детерминированных объектов?
3.Какие функции System Identification Toolbox используются при оценивании статистических характеристик объекта?
4.Какие функции System Identification Toolbox используются при оценивании динамических характеристик объекта?
5.Какие функции System Identification Toolbox используются при обработке данных наблюдений?
6.Как в System Identification Toolbox реализуются методы непа-
раметрической идентификации?
192
7.Какие функции System Identification Toolbox применяются для оценки адекватности идентификационных моделей?
8.Каким образом в System Identification Toolbox можно изменить структуру и параметры модели?
9.Каким образом в System Identification Toolbox осуществляется выбор наилучшей структуры модели из возможных вариантов?
10.Что такое виртуальный прибор в LabVIEW?
11.Что такое интерфейс пользователя виртуального прибора?
12.Какие функции реализует экспресс-ВП Amplitude Level
Measurements?
13. Для каких целей используется подсистема VIs в System Identi-
fication Toolkit?
14. Какие классы моделей можно построить в System Identification Toolkit?
15. Основные функции платформы Labicom.
ЗАДАНИЯ ПО ТЕМАТИКЕ ПРАКТИЧЕСКИХ РАБОТ
ИЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ
1.Практическое занятие (семинар) «Построение статических и динамических моделей УС РВ с помощью программных средств моделирования и идентификации MatLab».
Изучить основные операторы System Identification Toolbox. Разработать методику идентификации динамических моделей средствами
System Identification Toolbox.
2. Практическое занятие (семинар) «Идентификация и моделирование УС РВ с помощью программной среды LabVIEW».
Изучить основные операторы LabVIEW. Разработать методику идентификации динамических моделей средствами System Identifica-
tion Toolkit.
3. Практическое занятие «Программные модули Real-Time
и Labicom».
Изучить основные операторы Real-Time и Labicom. Разработать план виртуальной лаборатории в Labicom для лабораторных работ по дисциплине «Проектирование и исследование идентификационных моделей УС РВ».
193
4.Лабораторная работа «Идентификация УС РВ в LabVIEW с ис-
пользованием System Identification Toolkit».
По методике, разработанной в задании 2 гл. 3, провести идентификацию объектов по исходным данным заданий 1, 2 в гл. 2.
5.Лабораторная работа «Применение программных модулей Real-Time и Labicom LabVIEW для решения задачи исследования идентификационных моделей УС РВ».
Создать виртуальную лабораторию в среде Labicom. Осуществить полунатурное моделирование объектов. Провести исследование идентификационных моделей из задания 4 в гл. 4 в виртуальной лаборатории.
194
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проектирование высокоэффективных управляющих систем реального времени невозможно без разработки моделей как объекта управления, так и управляющего устройства. Современные подходы к проектированию математических моделей УС РВ представляют собой комбинацию как аналитического (теоретического) метода, так и экспериментального метода – метода идентификации. Достаточно хорошо разработанная теория идентификации на сегодняшний момент представляет большое количество методов, однако на практике возникают сложности с применением данных методов, обусловленные как особенностями объекта управления, так и условиями функционирования объекта. Управляющие системы реального времени представляют сложные нелинейные нестационарные системы с ограничениями по измерениям и по времени. В учебном пособии предложены подходы к решению задачи идентификации объектов данного класса.
Учебное пособие «Проектирование и исследование идентификационных моделей управляющих систем реального времени» содержит разделы, соответствующие особенностям проектирования УС РВ, построения моделей на основе идентификации; исследования идентификационных моделей. Предложены оригинальные алгоритмы решения задачи идентификации нелинейных систем с ограничением по измерениям.
Изложенный в учебном пособии материал призван не только создать у студентов целостное представление о теории идентификации, но и выработать у будущих специалистов конструктивный подход к решению задач проектирования УС РВ. В практической инженерной деятельности часто встречаются проблемы и задачи, которые с трудом поддаются математической формализации на основе изложенных в учебном пособии методов. Студент вынужден опираться на интуицию, сформировавшуюся при изучении изложенного теоретического и практического материала, проявляя эрудированность и изобретательность. Окончательная оценка принятых решений может быть дана только на основании результатов достаточной эксплуатации спроектированных систем в реальных системах.
Учебное пособие сформировано по модульному принципу (раздел учебного пособия соответствует модулю дисциплины). По каждому
195
разделу учебного пособия приведены также задания на самостоятельную проработку, обеспечивающие возможность практического освоения подходов к решению типовых задач исследования. Приведены контрольные вопросы и задания, которые позволяют студентам самостоятельно оценить уровень освоения теоретического материала, подготовиться к практическим занятиям и выполнению индивидуальных заданий в рамках самостоятельной работы по дисциплине.
Рассмотренные в учебном пособии аппаратно-программные средства Simulink и LabVIEW позволяют реализовать различные алгоритмы идентификации. Кроме того, модуль LabVIEW Labicom позволяет создать виртуальную лабораторию, на базе которой студенты в удобное время могут поставить эксперименты или спроектировать систему управления любой сложности, что соответствует образовательным технологиям сетевых программ обучения.
Следует отметить, что данное учебное пособие не является законченным трудом в области проектирования и исследования идентификационных моделей УС РВ. Разработка новых программных средств, изменение условий функционирования УС РВ, новые области применения УС РВ несомненно, приведут как к корректировке предложенных методов, так и к разработке новых алгоритмов решения задач идентификации.
196
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1.Криковлюк А.П., Мороз-Подворчан И.Г. Исследование процесса проектирования вычислительных систем управления в реальном времени // Математичнімашини і системи. – 2012. – № 2. – С. 13–16.
2.Древс Ю.Г. Системы реального времени. Технические и программные средства: учеб. пособие / МИФИ. – М., 2010. – 320 с.
3.Финаев В.И. Моделирование при проектировании информаци- онно-управляющих систем. – Таганрог: Изд-во Таганрог. гос. радио-
техн. ун-та, 2002. – 118 с.
4.Андриевская Н.В., Матушкин Н.Н., Южаков А.А. Идентификация систем управления: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2012. – 170 с.
5.Методы классической и современной теории автоматического управления: учебник: в 5 т. – 2-е изд., перераб. и доп. – Т. 2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления / под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Бау-
мана, 2007. – 646 с.
6.Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами в системе MatLab. – СПб.: Наука,
2007. – 467 с.
7.Гроп Д. Методы идентификации систем. – М.: Мир, 1979. – 302 с.
8.Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: пер. с англ. / под ред. Я.З. Цыпкина. – М.: Наука, 2007. – 432 с.
9.Математическая теория планирования эксперимента / под ред. С.М. Ермакова. – М.: Наука, 2008. – 392 с.
10.Дилигенская А.Н. Идентификация объектов управления: учеб. пособие. – Самара: Изд-во Самар. гос. техн. ун-та, 2009. – 136 с.
11.Андриевская Н.В., Бочкарев С.В. Моделирование систем: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – 172 с.
12.Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. – М.:
Мир, 1975. – 686 с.
13.Семенов А.Д., Артамонов Д.В., Брюхачев А.В. Идентификация объектов управления: учеб. пособие. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та,
2006. – 211 с.
197
14. Карабутов Н.Н. Структурная идентификация систем. Анализ динамических структур. – М.: Изд-во Моск. гос. индустр. ун-та,
2008. – 160 с.
15.Леготкина Т.С. Методы идентификации систем. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн ун-та, 2008. – 121 с.
16.Пюкке Г.А. Моделирование и расчет параметров при решении задач идентификации технических систем: монография. – Петропав- ловск-Камчатский: Изд-во Камчат гос. техн ун-та, 2011. – 187 с.
17.Сейдж Э.П., Мелса Дж.Л. Идентификация систем управле-
ния. – М.: Наука, 1974. – 248 с.
18.Современные методы идентификации систем / под ред. П. Эйк-
хоффа. – М.: Мир, 1983. – 400 с.
19.Теория управления / А.А. Алексеев, Д.Х. Имаев, Н.Н. Кузьмин, В.Б. Яковлев. – СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 1999. – 435 с.
20.Гринзберг К.С. Идентификация объекта автоматизации на этапе проектирования реальной системы автоматического управления: общие представления [Электронный ресурс] / Ин-т проблем управления.
Лаборатория № 18. – URL: http: /lab18.ipu.ru/projects/conf2010/1/6.htm
21.Повзнер Л.Д. Теория систем управления: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд-во Моск. гос. горн. ун-та, 2008. – 472 с.
22.Моделирование и анализ систем автоматического управления в среде научно-технических вычислений MatLab: учеб. пособие / К.А. Щипанов [и др.]. – Екатеринбург: Изд-во Урал. федер. ун-та, 2010. – 60 с.
23.Епанешников В.Д., Епанешникова И.В. Модели параметрической идентификации нелинейных систем автоматического регулирования [Электронный ресурс] // Информатика и системы управления: науч.
журнал. – URL: http: //ics.khstu.ru/media/2012/N32_13.pdf
24.Черепанов О.И. Элементарные основы идентификации систем: учеб. пособие. – Томск, 2005. – 211 с.
25.Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. –
М.: Энергия, 1979. – 240 с.
26.Вещественный интерполяционный метод в задачах автоматического управления: учеб. пособие / А.С. Алексеев [и др.]. – Томск: Изд-во Томск. политехн. ун-та, 2009. – 219 с.
27.Андриевская Н.В. Методы совместного оценивания параметров и состояния в системах автоматического управления // Информационные управляющие системы: сб. науч. тр. – Пермь: Изд-во Перм. гос.
техн. ун-та, 2006. – С. 184–186.
198
28. Забиров Р.Р. Идентификация параметров объекта управления при комбинированной системе управления [Электронный ресурс] // Фундаментальные исследования: науч. журнал. – URL: www.rae.ru/
fs/?section=content&op=show_article&article_id=1927.
29. Мовчан А.П., Мысак В.Ф., Степанец А.В. Идентификация объектов управления в адаптивных системах управления [Электронный ресурс] // Современный научный вестник. – URL: http://www.rusnauka.
com/SND/Tecnic/12_movchan.doc.htm.
30.Андриевская Н.В. Разработка математических моделей гидромеханических агрегатов систем автоматического управления газотурбинными двигателями на базе методов идентификации: дис. … канд. техн. наук / Перм. политех. ин-т. – Пермь, 1992. – 244 с.
31.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер.
спол. И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
32.Яхъева Г.Э. Нечеткие и нейронные сети: учеб. пособие. – М.: Изд-во Интернет-ун-та информ. технологий: Бином. Лаборатория зна-
ний, 2006. – 316 с.
33.Нейроматематика: учеб. пособие для вузов / под ред. А.И. Га-
лушкина. – М., 2002. – Кн. 6. – 448 с.
34.Аверкин А.Н., Повидало И.С. Идентификация динамических объектов с помощью нейронных сетей на основе самоорганизующихся карт Кохонена // Системный анализ в науке и образовании. – Дубна,
2012. – № 2. – С. 25–32.
35.Souza L.G.M., Barreto G.A. Multiple Local ARX Modeling for System Identification Using the Self–Organizing Map.
36.Koskela T. Neural network methods in analyzing and modelling
time varying processes. – Espoo, 2003. – Р. 1–72.
37.Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 239 с.
38.Теория планирования эксперимента [Электронный ресурс]. –
URL: http: //appmath.narod.ru/page9.html.
39. Оценка адекватности моделей [Электронный ресурс] // ИНТУИТ. Национальный открытый университет. – URL: http: //www.
intuit.ru/studies/courses/643/499/lecture/6485? page=3.
40. MatLab Exponenta [Электронный ресурс]. – URL: http://mat-
lab.exponenta.ru/systemidentific/index.php.
41. Дьяконов В.П., Круглов В.В. MatLab. Анализ, идентификация и моделирование систем. Спец. справочник. – СПб.: Питер, 2001. – 448 с.
199
42.MatLab. Спец. справочник [Электронный ресурс]. – URL: http: // www. iworld.ru/attachment.php? barcode=978531800359&at=exc&n=0#11.
43.Жуков К.Г. Модельное проектирование встраиваемых систем в LabVIEW. – М.: ДМК Пресс, 2011. – 688 с.
44.Суранов А.Я. LabVIEW8.20: справочник по функциям. – М.:
ДМК Пресс. – 536 с. |
[Электронный |
ресурс]. – |
|
|
45. LabVIEW |
URL: |
http: |
||
//www.labview.ru. |
|
|
|
|
46. Labicom.net [Электронный ресурс]. – URL: https://labicom. net/home.php.
200