Файл: Основы автоматического управления..pdf

ления в таких случаях надо предварительно получить необходимую информацию о неизвестных характеристиках. Организовав соот­ ветствующие эксперименты и обработав их результаты, мы можем после этого спроектировать систему управления изложенными в предыдущих главах методами. Так и поступали раньше. Однако сейчас техника автоматического управления достигла такого уровня, что обработка результатов экспериментов может быть возложена на саму проектируемую автоматическую систему. Для этой цели можно использовать вычислительные устройства, которые неизбежно приходится вводить в состав сложных систем управления. При таком подходе сначала проектируется система,

азатем производятся эксперименты, результаты которых вводятся

всистему и должны быть обработаны самой системой. Такие

системы получают существенно новые качества по сравнению с обычными системами управления, спроектированными для управления известными объектами при известных характеристи­ ках полезных сигналов и помех. А именно такие системы обладают способностью совершенствоваться на основе получаемой ими информации —«учиться». Будучи вначале совершенно неприспо­ собленными (или плохо приспособленными) для решения постав­ ленной задачи, они постепенно «учатся» решать эту задачу, исполь­ зуя для этого информацию, получаемую в начальном периоде их работы (во время проведения экспериментов).

Процесс совершенствования автоматической системы на основе обработки вводимой в нее информации естественно называть обучением автоматической системы, а сами автоматические систе­ мы, обладающие способностью совершенствоваться на основе накопления опыта и изучения получаемой информации,— обучаю­ щимися или обучаемыми системами.

Если обучающаяся система получает в процессе обучения лишь ту информацию, которая содержится в ее нормальных входных сигналах, с которыми она должна работать и после окончания обучения, то такая система называется самообучающейся. Если же в процессе обучения в систему вводится дополнительная внешняя информация, кроме содержащейся в ее естественных входных сигналах, то мы говорим, что такая система обучается учителем. При этом учителем мы называем любой источник дополнительной внешней информации независимо от его физической природы. С этой точки зрения учителем автоматической системы может быть как человек, так и другая автоматическая система.

В некоторых случаях обучение автоматической системы может выть осуществлено в течение одного цикла или даже в течение сравнительно небольшого начального периода одного цикла ее работы. В других случаях обучение системыможет бытьосуществле­ но только за несколько, иногда за большое число циклов ее работы. Самонастраивающаяся система, согласно данному выше опреде-

668 ГЛ . 17. САМ ОНАСТРАИВАЮ Щ ИЕСЯ СИСТЕМЫ

лению, представляет собой такую самообучающуюся автоматиче­ скую систему, у которой процесс самообучения протекает и закан­ чивается в течение сравнительно небольшого начального периода одного цикла ее работы. Таким образом, самонастраивающиеся автоматические системы представляют собой частный вид само­ обучающихся систем.

В этой главе мы ограничимся изложением некоторых основных принципов построения самонастраивающихся систем. Более общие типы обучающихся систем рассматривать не будем. Читатели, желающие ознакомиться с началами теории обучающихся систем, могут обратиться к работам [57, 61].

Для организации процессов обучения в автоматических систе­ мах можно применить изложенные в предыдущих трех главах методы статистической теории оптимальных систем. В частности, эти методы могут быть с успехом использованы для обработки информации в самонастраивающихся системах с целью улучшить и ускорить процесс самонастройки.

Итак, для проектирования обычных систем управления с посто­ янными или изменяемыми в зависимости от внешних условий параметрами необходима достаточно полная предварительная (априорная) информация об объекте управления и действующих на него возмущениях. А именно необходимо знать уравнения объекта и пределы возможного изменения его параметров, а также их зависимость от внешних условий. Самонастраивающиеся систе­ мы и более общие типы обучающихся систем не требуют полной или даже вообще никакой априорной информации об объекте управления и действующих на него возмущениях. Однако само­ настраивающиеся системы, как правило, значительно более слож­ ны, чем обычные системы с постоянными параметрами или системы с настройкой параметров в зависимости от внешних условий. Кроме того, анализ результатов управления и поведения объекта управления и поиск наилучших в определенном смысле значений параметров системы управления требуют времени, причем это

менять самонастраивающиеся системы целесообразно только в тех случаях, когда нельзя обойтись обычными простейшими системами с постоянными или изменяемыми в зависимости от внешних усло­ вий параметрами. Во-вторых, при проектировании самонастраи­ вающихся систем всегда необходимо использовать всю имеющуюся априорную информацию об объекте управления и действующих на него возмущениях, так как только максимальное использование всей имеющейся информации дает возможность свести к минимуму время поиска подходящих значений параметров системы (время обучения системы).

§ 17.2. Принципы построения самонастраивающихся систем

Рассмотрим основные принципы организации процессов само­ настройки в автоматических системах.

В основу устройств, обеспечивающих автоматический анализ результатов управления и поведения объекта управления, должен быть положен какой-нибудь подходящий критерий качества систе­ мы. За такой критерий качества в зависимости от назначения системы можно принимать различные величины, например: точ­ ность управления, какой-нибудь показатель эффективности управ­ ления, выходную мощность, быстродействие, какую-нибудь дина­ мическую характеристику замкнутой системы и т. д. Мы будем обозначать любой критерий качества системы, положенный в осно­ ву устройства цепи самонастройки, через I.

На основе анализа измеренного или вычисленного критерия качества I система настройки должна определить отклонение поведения системы от желаемого и в соответствии с этим откло­ нением выработать сигналы управления для исполнительных устройств цепи настройки, осуществляющих изменение параметров системы. По аналогии с параметрами управления мы будем назы­ вать величины, служащие мерой отклонения поведения системы от желаемого, параметрами настройки. Параметр настройки для каждого настраиваемого параметра системы должен быть скалярной величиной, определяющей интенсивность и направле­ ние необходимого изменения этого параметра. Параметры настрой­ ки мы будем обозначать буквой V, придавая им в случае необхо­ димости соответствующие индексы.

В зависимости от того, как формируются параметры настройки по критерию качества управления I, получаются различные прин­ ципы устройства самонастраивающихся систем. В настоящее время самонастраивающиеся системы еще не получили широкого распро­ странения. Их развитие еще только начинается. Поэтому мы ограничимся здесь рассмотрением двух наиболее характерных типов самонастраивающихся систем: систем с автоматической настройкой параметров по эталону и систем с экстремальной настройкой параметров. |

В системах с настройкой параметров по эталону за параметр настройки для всех изменяемых параметров принимается откло­

В системах с экстремальной настройкой параметры системы настраиваются так, чтобы критерий качества / имел экстремальное значение. В этом случае за параметры настройки естественно принять частные производные критерия качества / по соответ-

Таким образом, параметры настройки в системах с экстремальной настройкой обычно представляют собой составляющие вектора градиента функции I (к1? . . ., кп) в пространстве настраиваемых параметров.

Изложенное показывает, что цепь настройки в любой само­ настраивающейся системе должна содержать измерительные и вы­ числительные устройства, определяющие в процессе работы систе­ мы критерий качества I и параметры настройки, исполнительные устройства, осуществляющие изменение параметров системы, и функциональные преобразователи, вырабатывающие сигналы управления исполнительными устройствами в зависимости от пара­ метров настройки. Функциональные преобразователи предназначе­ ны для обеспечения необходимого качества процесса настройки.

Таким образом, самонастраивающиеся системы, помимо непол­ ной начальной информации о свойствах объекта управления, используют дополнительную информацию, получаемую в процессе управления. В этом отношении самонастраивающиеся системы являются первым шагом по пути использования принципов само­ совершенствования и самообучения, широко распространенных в живой природе.

Корректирующие цепи и цепи настройки в самонастраивающих­ ся системах могут быть непрерывными, дискретными или смешан­ ными (например, непрерывное корректирующее устройство с дис­ кретной цепью настройки параметров). Применение непрерывных или дискретных устройств в каждом конкретном случае опреде­ ляется необходимостью достижения наибольшей простоты и надеж­ ности проектируемой системы.

К самонастраивающимся системам полностью применимы общие методы исследования автоматических систем, изложенные в пре­ дыдущих главах. Для применения этих методов необходимо к уравнениям, описывающим поведение объекта и системы управ­ ления, добавить уравнения, описывающие работу цепей настройки параметров системы. Полученная в результате система уравнений всегда будет содержать столько уравнений, сколько имеется неизвестных функций времени, определяющих состояние объекта и всей системы управления. Эта система уравнений полностью определяет оператор самонастраивающейся автоматической системы.

Характерной особенностью полной системы уравнений, описы­ вающих поведение самонастраивающейся системы, является то, что она всегда нелинейна, вследствие того что в уравнения, описы­ вающие работу системы управления (закон управления), входят