Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблема раскачивания груза в механизме подвесного конвейера 9
1.1. Влияние маятниковых колебаний груза на работу конвейера 9
1.2. Способы ограничения раскачивания груза 17
1.3. Адаптация управления электроприводом подвесного конвейера . 29
Выводы 34
Глава 2. Минимизация колебаний груза в электроприводах подвесных конвейеров 35
2.1. Математическая модель электромеханической системы подвесного конвейера 35
2.2. Исследование электромеханической системы подвесного конвейера 45
2.3. Разработка способа минимизации колебаний груза 56
2.4. Исследование эффективности предлагаемого способа ограничения раскачивания груза 62
Выводы 79
Глава 3. Адаптивная идентификация динамических объектов 81
3.1. Анализ алгоритмов адаптивной идентификации 81
3.2. Синтез алгоритма адаптивной идентификации 89
3.3. Исследование свойств алгоритма оценки приращений 96
3.4. Экспериментальное исследование алгоритма оценки приращений . 104
Выводы 109
Глава 4. Система оптимального адаптивного управления электроприво дом подвесного конвейера 111
4.1. Структура системы автоматического управления 111
4.2. Алгоритм функционирования системы управления 118
4.3. Экспериментальное исследование эффективности предлагаемого способа минимизации колебаний груза 130
Выв оды 144
Заключение 146
Библиографический список 148
- Адаптация управления электроприводом подвесного конвейера
- Исследование электромеханической системы подвесного конвейера
- Синтез алгоритма адаптивной идентификации
- Алгоритм функционирования системы управления
Введение к работе
Актуальность темы. В различных отраслях промышленности используются машины непрерывного транспорта, к которым относятся подвесные конвейеры. Интенсификация производственных процессов неизбежно ведет к повышению требований к качеству переходных процессов и комплексной автоматизации производства. Хбтя подвесные конвейеры и не представляются достаточно сложными системами, но именно они могут явиться тем самым «слабым звеном», которое препятствует повышению эффективности технологической линии К подвесным конвейерам предъявляется взаимоисключающие требования по производительности и точности позиционирования грузов, т.к. неравномерное движение вызывает колебания груза относительно своего положения равновесия. Поэтому при проектировании систем управления такими электроприводами стоит задача минимизации колебаний груза. Актуальность этой задачи обусловливается несколькими факторами: точностью позиционирования груза (особенно важна на автоматизированных поточных линиях сборки и автоматизированных складах); производительностью; требованиями безопасности
Вследствие износа технологического оборудования и целого ряда других причин реальная электромеханическая система (ЭМС) подвесного конвейера является нестационарным объектом, свойства которого с течением времени значительно изменяются. Причем, наряду с относительно плавным дрейфом параметров, имеют место и резкие скачкообразные изменения характеристик системы, связанные, прежде всего, с изменение схем загрузки конвейеров. Помимо этого, на ЭМС конвейеров воздействует спектр внешних возмущений. .
Существует необходимость в разработке структуры и эффективных алгоритмов функционирования системы автоматического управления электроприводами подвесных конвейеров, использование которой позволит наиболее эффективно ограничивать колебания груза в сочетании с высокой производительности независимо от характера нестационарности ЭМС конвейера и воздействия на нее внешних возмущающих факторов.
Изложенные выше соображения послужили основанием для выбора темы диссертации: «Оптимальная адаптивная система управления электроприводами подвесных конвейеров».
Работа выполнена на кафедре электропривода Липецкого государственного технического университета в соответствии с планом научно-исследовательских работ по теме «Исследование систем программного управления технологическими процессами».
Цель работы состоит в разработке оптимальных адаптивных систем автоматического управления электроприводами подвесных конвейеров с целью минимизации колебаний грузов относительно положения равновесия независимо от характера их нестационарности и воздействия внешних возмущающих факторов.
Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
Разработаны математические модели электромеханической системы подвесного конвейера с электроприводом постоянного и переменного тока, учитывающие распределено - упругий характер параметров механической части.
Разработан способ ограничения раскачивания груза относительно положения равновесия, заключающийся во введении в систему управления корректирующего сигнала, пропорционального отклонению груза от положения равновесия, полученного с помощью математической модели системы «точка подвеса - груз».
Проведены исследования на математических моделях подвесного конвейера с приводом постоянного и переменного тока, подтвердившие высокую эффективность разработанного способа ограничения раскачивания груза.
Разработан алгоритм оценки приращений, позволяющий осуществлять адаптивную идентификацию динамических объектов.
Проведены исследования на математической модели ЭМС подвесного конвейера, подтвердившие высокую скорость сходимости и точность получаемых оценок разработанного алгоритма адаптивной идентификации динамических объектов.
Разработано программное обеспечение, позволяющее идентифицировать параметры динамических объектов с целью получения их математических моделей с возможностью, ввода экспериментальных данных, задания точности вычислений, выбора структуры синтезируемой модели и вывода синтезированной модели в аналитическом виде. Значительный интерес представляет его использование в научных исследованиях и учебном процессе.
Разработана структура аппаратной части и алгоритм функционирования оптимальной адаптивной системы автоматического управления электроприводом подвесного конвейера.
Проведены исследования на экспериментальной модели ЭМС подвесного конвейера, подтвердившие высокую эффективность разработанного способа ограничения раскачивания груза.
Методы исследования. Задачи, поставленные в ходе исследования, решались с помощью методов математического моделирования динамических процессов на ЭВМ. Для исследования эффективности системы управления с корректирующим устройством бьша разработана и изготовлена экспериментальная модель электропривода подвесного конвейера, включающим в себя преобразователь с микропроцессорным управлением Simoreg DC Master. В теоретических исследованиях использовались положения и методы теории систем управления электроприводами, теории оптимального и экстремального управления, основные положения теории машин непрерывного транспорта; методы адаптивной идентификации.
Научная новизна работы.
Разработана математическая модель ЭМС подвесного конвейера, отличающаяся тем, что в ней учитывается распределено - упругий характер параметров механической части конвейера.
Разработан способ ограничения раскачивания груза, отличающийся тем, что коррекция выхода регулятора скорости осуществляется сигналом, пропор-
циональным отклонению усредненного груза от положения равновесия, полученного с помощью математической модели системы «точка подвеса - груз».
3. Разработан алгоритм оценки приращений, позволяющий осуществлять адаптивную идентификацию динамических объектов, отличающийся тем, что скорость сходимости увеличена за счет перехода от одномерной модели к многомерной путем минимизации в такте идентификации не только разницы между выходом объекта и модели, но разницы в приращении выхода объекта и модели. Практическая ценность.
Разработана структура аппаратной части и алгоритм функционирования оптимальной адаптивной системы автоматического управления электроприводами подвесных конвейеров, позволяющей для заданной схемы загрузки конвейера осуществлять минимизацию колебаний транспортируемых грузов.
Разработана и изготовлена экспериментальная модель электромеханической системы подвесного конвейера, система управления электроприводом которого выполнена на микропроцессорном контроллере преобразователя Simoreg DC Master.
Разработано программное обеспечение «Идентификация динамических объектов», позволяющее производить идентификацию параметров динамических объектов с целью создания их математических моделей на основании информации о состояниях входов и выходов объекта и его структуре одним из 4 алгоритмов идентификации: оптимальный одношаговый алгоритм, алгоритм центрирования переменных, оптимальный набросовый алгоритм, алгоритм оценки приращений. Программное обеспечение внедрено в учебный процесс Липецкого государственного технического университета и Липецкого филиала международного института компьютерных технологий, что подтверждено соответствующими актами.
На защиту выносятся.
Математическая модель электромеханической системы подвесного конвейера, учитывающая распределено - упругий характер параметров механической части конвейера.
Способ ограничения раскачивания груза, заключающийся в коррекции выхода регулятора скорости с помощью корректирующего сигнала, пропорционального отклонению усредненного груза от положения равновесия, полученного с помощью математической модели системы «точка подвеса - груз».
Алгоритм оценки приращений, позволяющий осуществлять адаптивную идентификацию параметров динамических объектов.
Структура аппаратной части и алгоритм функционирования оптимальной адаптивной системы автоматического управления электроприводами подвесных конвейеров.
Программное обеспечение, позволяющее осуществлять идентификацию параметров динамических объектов.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались и получили одобрение на:
II Международной научно - практической конференции «Микропроцессорные, аналоговые и цифровые системы: проектирование и схемотехника, теория и вопросы применения», Новочеркасск, 2002;
Научно-технической конференции факультета «Автоматизации и информатики», ЛГТУ, 2003;
Всероссийской научно - технической конференции «Электроэнергетика, энергосберегающие технологии», Липецк, 2004;
Научно - технической конференции кафедры «Электропривод и автоматизация промышленных установок и технологических комплексов», ЛГТУ, 2004.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 работ, отражающих содержание диссертационной работы. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежит: в [9, 14] - разработка и исследование алгоритма оценки приращений, предназначенного для идентификации динамических объектов; в [10, 11] - исследование способов ограничения раскачивания груза в механизмах передвижения; в [12, 13] - разработка структуры оптимальной адаптивной системы автоматического управления электроприводами подвесных конвейеров.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и четырнадцати приложений. Объем работы составляет 236 страниц, в том числе 154 страницы текста, 67 рисунков, 3 таблицы, библиографический список из 81 наименования, приложения на 82 страницах.
Адаптация управления электроприводом подвесного конвейера
Анализ литературных источников, показывает, что управление скоростью и ускорением точки подвеса путем настройки параметров электропривода подвесного конвейера способствует снижению колебаний груза относительно положения равновесия в конце переходного процесса [14, 20, 27, 31]. Однако подобная настройка носит разовый характер. Вместе с тем, динамические усилия, сопровождающие переходные процессы, ведут к износу и изменению параметров механического оборудования конвейеров. Кроме того, с течением времени происходят изменения параметров электромагнитных контуров в цепи преобразователь - двигатель, передаточных коэффициентов преобразователей, потока возбуждения двигателей, моментов инерции элементов механической системы, собственных частот упругих механических колебаний [5]. Таким образом, на практике ЭМС подвесного конвейера является существенно нестационарным объектом, свойства которого с течением времени значительно изменяются. Наряду с относительно плавным изменением параметров, связанным с естественным износом механических элементов, имеют место также и скачкообразные изменения свойств системы.
Помимо этого, на систему воздействует спектр внешних возмущающих воздействий, характер которых также изменяется от плавных и непрерывных (внешние производственные помехи, всегда имеющие место на практике и воздействующие на силовую часть электропривода и систему управления), до резких и скачкообразных (изменение параметров транспортируемого груза) [21]. Причем вероятностные свойства внешних возмущающих воздействий, как правило изменяются непредсказуемым образом [8]. Все это позволяет сделать вывод о том, что ЭМС подвесных конвейеров, наряду с ярко выраженной нестационарностью, являются еще и стохастическими объектами, постоянно испытывающими воздействие внешних возмущающих факторов, обладающими различными вероятностными характеристиками.
Указанные выше важнейшие свойства, присущие реальным агрегатам - нестационарность и стохастичность - приводят к тому, что настройки системы управления, полученные на стадии проектирования и проведения пуско-наладочных работ, с течением времени быстро теряют свою актуальность. 3 результате вновь требуется произвести перенастройку параметров с целью обеспечения требуемого закона регулирования. Однако повторная настройка теряет смысл, так как в силу нестационарности и стохастичности, присущих системе, она вновь через некоторое время эксплуатации агрегата окажется неактуальной. Решением данной проблемы может служить введение эффективного механизма адаптации управлением электроприводами подвесных конвейеров [46].
Анализ литературы [1, 14, 21, 25, 27, 28, 31, 32, 34, 67, 68] показал, что проблеме адаптивного управления электроприводами подвесных конвейеров уделяется недостаточно внимания. Между тем, введение механизма адаптации управления в сочетании с формированием закона изменения скорости и ускорения точки подвеса груза, способствующего оптимальному соотношению величины снижения колебаний груза к увеличению времени переходного процесса, открывает большие перспективы.
Одними из наиболее эффективных систем оптимального адаптивного управления являются те, которые используют беспоисковые алгоритмы управления [7, 36, 46, 69,80]. Отличительным признаком подобных систем является наличие модели, связывающей оптимизируемую величину с вектором входных воздействий. Механизм адаптации здесь реализуется непрерывным уточнением оценок параметров модели, а сама модель используется для выбора оптимального режима управления [33,42, 59, 62,79].
Сама по себе задача построения математической модели объекта (задача идентификации) достаточно сложна [49, 50]. Она связана, прежде всего, со значительной сложностью объекта, его не стационарностью и необходимостью осуществления процесса идентификации в реальном времени без участия человека. Процесс синтеза модели объекта значительно осложняется тем, что на объект по большинству входов (по наблюдаемым входам) невозможно подавать возмущения, а возмущения по управляемым входам должны быть настолько малы, чтобы не нарушать нормальной работы объекта [2, 43,44]. Весь комплекс проблем приводит к тому, что для объекта средней сложности подготовка и проведение эксперимента, обработка результатов опыта занимают длительное время.
При разработке адаптивной системы автоматического управления с идентификатором необходимо соблюдать основные требования, предъявляемые к такой системе [2,41, 43]: 1) Принципы построения системы должны быть универсальными в том смысле, что применение их для автоматического управления различными объектами должно быть связано только с изменением состава датчиков и другой регистрирующей аппаратуры и, возможно, с изменениями в программном обеспечении управляющей вычислительной машины. 2) Система должна обеспечивать управление по возмущению, чтобы можно было обеспечить нечувствительность к изменению параметров объектов. Это свойство реализуется путем использования в системе идентификатора для построения модели и ее непрерывного уточнения, достигаемого в результате того, что идентификатор непрерывно отслеживает изменения параметров самого объекта. Рассмотрим принцип работы адаптивной системы [2,57]. Параллельно объекту включен идентификатор, т.е. устройство, которое по данным, полученным в реальных условиях работы объекта, строит его математическую модель (рис. 1.10). В общем случае, идентификатор определяет структуру и параметры модели реального объекта. В частном же случае для заданной структуры модели определяют неизвестные параметры в уравнении, связывающим выход объекта Y(t) с его вектором входа X(t). Уточнение характеристик объекта происходит непрерывно. По математической модели объекта, представляющей собой вектор оценок неизвестных параметров объекта, в каждом такте определяются значения регуляторов системы управления, способствующие формированию управляющего воздействия, которое приведет к оптимальному режиму работы объекта.
Исследование электромеханической системы подвесного конвейера
Решение задачи минимизации колебаний груза, транспортируемого подвесным конвейером, заключается в формировании такого закона управления электроприводом, чтобы после достижения приводом заданной скорости колебания груза были минимальными, т.е. обеспечивалось их быстрое затухание. Для этого в систему управления необходимо ввести корректирующий сигнал, пропорциональный величине отклонения груза от положения равновесия [54].
Как видно из (2.12), величина отклонения груза от положения равновесия определяется ускорением точки подвеса. Ускорение привода в переходном процессе определяется величиной задания на момент, а при однозонном регулировании - заданием на ток. Для ограничения раскачивания груза предлагается при возникновении колебаний груза снижать величину ускорения. Для этого необходимо чтобы, сигнал, пропорциональный отклонению груза от положения равновесия, действовал на величину задания на ток. Чтобы избежать затягивания переходного процесса, возникающего в случае, если корректирующий сигнал вычитается из сигнала задания на ток, предлагается корректирующий сигнал UKop, пропорциональный отклонению груза, вычитать из сигнала выхода регулятора скорости (PC) ивЫхрс- Разница поступает на вход блока ограничения (БО). Такое решение позволяет, не ограничивая ускорения в начале переходного процесса, в значительной степени изменять его в конце переходного процесса.
В начальный момент пуска точка подвеса груза разгоняется с постоянным ускорением, так как разница между выходом регулятора скорости и корректирующим сигналом достаточна для того, чтобы регулятор был в насыщении. При этом груз вследствие инерции оказывается отклоненным назад. По мере разгона за счет действия обратной связи по скорости величина выхода PC уменьшается. В какой-то момент времени разница между выходом регулятора скорости и корректирующим сигналом становится достаточной, чтобы, регулятор скорости вышел из ограничения, хотя заданная скорость еще не достигнута. При этом уменьшается величина задания на ток, динамический ток уменьшается, а, следовательно, уменьшается ускорение точки подвеса. Разница между выходом регулятора скорости и корректирующим сигналом уменьшается и в какой-то момент времени становится отрицательной. На регулятор тока поступает отрицательное задание, и точка подвеса начинает торможение. Направление движения груза изменяется на противоположное, и он догоняет точку подвеса. При этом разница между выходом регулятора скорости и корректирующим сигналом вновь увеличивается и дальнейший разгон до заданной скорости происходит с постоянным ускорением. Время выхода регулятора скорости из режима ограничения (степень влияния корректирующего сигнала на систему) определяется соотношением значений выхода регулятора скорости и величиной корректирующего сигнала. Наилучшим способом получения корректирующего сигнала было бы использование сигнала непосредственно с датчика отклонения груза [32]. Это дало бы возможность эффективной реализации автоматического успокоения колебаний с ненулевыми начальными отклонениями. Использование такого решения ограничено необходимостью применения сложных датчиков отклонения груза. Корректирующий сигнал, пропорциональный отклонению груза от положения равновесия, можно получить косвенно [51]. Для этого необходимо иметь модель системы «точка подвеса - груз». Используя передаточную функцию wn (p) = и имея в каждый момент времени значение скорости точки подве vn(p) са груза, можно вычислить значение отклонения груза хо. Этот метод возможен при двух условиях: начальные отклонения должны быть равны нулю и должна соблюдаться идентичность модели и механической системы «точка подвеса груз». В противном случае возникнет рассогласование в частоте и фазе между значениями отклонения груза в действительности и на модели, что приведет к неадекватной работе системы управления (самовозбуждению) [32]. Получить информацию о скорости точки подвеса можно с помощью датчика скорости точки подвеса. На рис. 2.13 приведена одна из возможных реализаций подобного датчика [16]. Принцип действия заключается в фиксировании времени между срабатыванием фотодатчика при прохождении участков соединения звеньев цепи. Для увеличения точности предусмотрена установка нескольких фото датчиков, тогда рассчитывается время прохождения участков соединения звеньев цепи и интервалы между срабатыванием самих датчиков. Как уже отмечалось, конвейер транспортирует несколько закрепленных грузов. В переходных процессах каждый груз колеблется относительно поло 59 жения равновесия со своей собственной амплитудой и частотой, зависящих от длины подвеса, массы и положения точки подвеса на тяговом органе.
Синтез алгоритма адаптивной идентификации
Для того, чтобы в произвольном шаге произошло уменьшение ошибки (если она к этому времени еще не равна нулю), достаточно, чтобы вектор входных воздействий хп не был параллелен предыдущему вектору входных воздействий Хп-ь В этом случае синус угла не будет равен единице, и ошибка уменьшится. В общем случае необходимо, чтобы во входном воздействии чередовались, по крайней мере, п линейно-независимых векторов.
Физический смысл параметра , заключается в уменьшении добавочной величины, на которую уточняются в текущем такте идентификации параметры синтезируемой модели [2]. Оптимальное значение величины соответствует высокой зашумленности объекта и нормированности его входов относительно их дисперсии. Однако часто отсутствует возможность (или целесообразность) активного изменения входов объекта при сохранении пассивной наблюдаемости за состоянием входов и выходов. Кроме того, остается неясным, какой именно уровень шумов следует считать высоким в каждом конкретном случае (при стационарных шумах) или как определить оптимальную величину параметра в случае нестационарных шумов. Более эффективным путем борьбы с помехами является предварительное сглаживание (или фильтрация) измеренных значений входных и выходных сигналов объекта управления [64].
Рассматриваемый алгоритм позволяет правильно определить характеристики идентифицируемого объекта при произвольных начальных условиях, то есть алгоритм обладает абсолютной сходимостью. Каким бы ни был выбран вектор начальных оценок параметров С о после достаточно большого количест-ва итераций вектор оценок параметров объекта С п будет сколь угодно мало отличаться от вектора истинных параметров С.
Однако, оптимальный одношаговый алгоритм имеет и ряд недостатков. Аналитическое выражение для уточнения параметров модели (3.4) получено при минимизации квадрата ошибки предсказания градиентным методом. Квадрат локальной ошибки предсказания имеет многоэкстремальный характер (имеется множество глобальных экстремумов), значения функции в точках экстремумов равны нулю. Физический смысл этого заключается в том, что для многопараметрических моделей существует множество точек в пространстве параметров, в которых квадрат невязки равен нулю, то есть можно подобрать множество комбинаций параметров, при которых в текущем такте идентификации модель точно соответствует объекту (в смысле минимума квадрата невязки). В таких условиях градиентная минимизация локальной ошибки предсказания не может обеспечить отыскание единственного глобального экстремума в пространстве параметров синтезируемой модели, соответствующего вектору истинных параметров объекта управления в текущем такте идентификации. Это обстоятельство приводит к снижению скорости сходимости алгоритма и ухудшению качества получаемой модели.
Если динамический объект описывается разностным уравнением (3.3), то входные воздействия являются линейной комбинацией друг друга. Это является существенным недостатком алгоритма (3.4). Оказывается, что использование описания объекта в таком виде исключает возможность формировать на входах объекта выше первого порядка ортогональных сигналов. Следовательно, определение истинного значения параметров объекта представляется возможным только при подаче специального сигнала (прямоугольные импульсы), что не всегда возможно в процессе эксплуатации [2]. Помимо этого, оптимальный одношаговый алгоритм идентификации обладает недостатком, связанным с тем, что выражение для уточнения параметров модели было получено при строгом совпадении структур объекта управления и модели. Нарушение этого условия также приводит к ухудшению качественных характеристик алгоритма.
Улучшить скорость сходимости оптимального одношагового алгоритма возможно, если правильно использовать его свойства. Если математические ожидания входных переменных не равны нулю, то скорость сходимости замедляется. Снижение скорости сходимости вызвано уменьшением угла возможных направлений входного вектора. Устранить этот недостаток возможно, если оценивать не значения самих переменных, а отклонение от среднего значения [48].
Алгоритм функционирования системы управления
Величина коэффициента коррекции, определяющая эффективность действия корректирующего устройства, передается из УВМ через ПЛК. Действие корректирующего устройства разрешено при появление сигнала «Разрешение коррекции», формируемым в ПЛК.
В процессе работы оператор задает схему загрузки конвейера, определяющую параметры транспортируемого груза, и выбирает режим функционирования системы управления: автоматический или ручной, с коррекцией или без коррекции. Параметры груза (средняя длина подвеса, средняя масса груза) через ПЛК загружаются в контроллер преобразователя и в эталонную модель. ПЛК формирует сигналы управления для выбора режима и передает их в контроллер преобразователя и в УВМ. Если коррекция запрещена, действие корректирующего устройства блокируется. Если выбрано ручное управление с коррекцией, то оператор вручную вводит требуемое значение коэффициента коррекции. Если оператор выбирает автоматическое управление, то он переводит систему в режим расчета оптимального значения коэффициента коррекции при помощи УВМ.
При выборе оператором автоматического режима работы системы управления на основании измеренного значения контролируемых переменных блок идентификации УВМ определяет параметры эталонной модели. Как только модель становится адекватна объекту управления, УВМ формирует сигнал «Адекватность модели», передаваемый в блок эталонной модели и в ПЛК.
По построенной эталонной модели рассчитывается отклонение усредненного груза от положения равновесия в системе без коррекции при работе по заданной схеме загрузки. По результатам этого первичного расчета вычисляется начальное значение коэффициента коррекции, передаваемое в блок оптимизации.
Далее в блоке оптимизации на основании сигналов от эталонной модели (хомод, иШхрс, икор опт) ведется поиск оптимального значения коэффициента коррекции Кот, Полученное в данном такте оптимальное значение коэффициента коррекции передается в ПЛК. В случае адекватности моделей ПЛК формирует сигнал «Разрешение коррекции» и передает в контроллер преобразователя значение коэффициента коррекции, а также сохраняет его в памяти в качестве параметра схемы загрузки.
При переходе оператором из автоматического режима работы системы управления в ручной (например, для редактирования исходных данных), ПЛК вновь передает контроллеру преобразователя и УВМ соответствующее подтверждение режима работы. При функционировании системы оптимального адаптивного управления все данные системы выводятся на дисплей пульта управления оператора: текущие значения коэффициента коррекции; соответствующая ему величина логарифмического декремента затухания колебаний транспортируемого груза; расчетное время окончания переходного процесса; величины, характеризующие протекание процесса поисковой оптимизации (число шагов поиска, величина рабочего шага и т.д.) и адаптивной идентификации (отношение дисперсий локальных ошибок и значений выходных переменных, число тактов идентификации и т.д.).
Таким образом, предлагаемая система оптимального адаптивного управления электроприводом подвесного конвейера представляет собой полностью автоматизированную интеллектуальную систему автоматического управления, позволяющую эффективно реализовать механизмы оптимизации (с целью снижения колебаний груза относительно положения равновесия) и адаптации управления (с целью минимизации воздействия дрейфа характеристик объекта и внешних возмущений) без участия оператора. Вместе с тем, при необходимости, система управления может быть переведена в ручной режим работы для корректировки параметров управления вручную,
При работе системы оптимального адаптивного управления электроприводом подвесного конвейера в автоматическом режиме основной целью работы является такое управление, при котором обеспечиваются минимальные отклонения груза от положения равновесия при наименьшем увеличении времени переходного процесса независимо от дрейфа характеристик объекта и воздействия на него внешних возмущающих факторов.
В начале работы оператор может выбрать режим функционирования системы управления: ручной или автоматический.
Несмотря на то, что основным является автоматический режим работы, переход в ручной режим может потребоваться при проведении пуско-наладочных работ, при испытательных работах агрегата после проведения комплекса ремонтных и профилактических мероприятий, при возникновении аварийных ситуаций (или при возможности их возникновения), при необходимости редактирования набора исходных данных автоматического режима и т.д.
В случае работы системы управления в ручном режиме оператор должен самостоятельно ввести значение коэффициента коррекции. При необходимости всегда имеется возможность перевести систему управления агрегатом в автоматический режим функционирования.
В случае выбора оператором автоматического режима работы системы вводится набор исходных данных автоматического режима (если они еще не вводились) или, при необходимости, редактируются введенные ранее значения. Далее система оптимального адаптивного управления переходит собственно в автоматический режим работы. Автоматический режим работы системы представляет собой циклический автономный режим, не требующий участия оператора. Цикл состоит из двух основных частей: идентификации параметров объекта управления для создания эталонной модели и оптимизации по созданной модели коэффициента коррекции для эффективного снижения колебаний груза. Рассматриваемые части цикла являются основными и реализуются программно в управляющей вычислительной машине. При выполнении этих процедур УВМ обменивается данными с ПЛК и контроллером преобразователя.
