Робастные и инвариантные системы

Григорьева Светлана Владимировна

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Дисциплина посвящена изучению современной теории управления и теории систем, методов анализа и синтеза систем управления в условиях неполной определенности. Рассматриваются неадаптивные методы управления объектами с параметрическими неопределенностями, синтез параметрически инвариантных систем, робастная стабилизация и управления. Приводятся примеры и решения задач синтеза робастных систем управления техническими системами. Задания по анализу и синтезу систем управления рассматриваются с использованием пакетов прикладных программ Simulink Toolbox, Robust Control Toolbox интегрированной среды MatLab.

贷款数: 5

Пререквизиты:

  • Автоматизация технических систем

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)*
*LaboratoryWork(zh-CN)* 30
*srop(zh-CN)* 30
*sro(zh-CN)* 75
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)* устный экзамен

零件: Компонент по выбору

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель
  • Формирование у обучающихся профессиональных компетенций применения методов современной теории автоматического управления, предназначенных для синтеза систем управления, устойчивых по заданному критерию при условии параметрической или структурной неопределенности.
Задача
  • изучение методов теории робастного управления, основных приемов синтеза робастных регуляторов автоматических систем, методов исследования сложных явлений в процессах управления техническими системами в условиях неопределенности;
  • освоение математического аппарата, лежащего в основе методов синтеза и анализа робастных и инвариантных систем управления;
  • освоение пакетов прикладных программ Simulink Toolbox, Robust Control Toolbox среды MatLab для решения прикладных задач;
  • приобретение практических навыков синтеза робастных регуляторов автоматических систем.
Результат обучения: знание и понимание
  • показывать знания современной теории управления и теории систем, методов и средств синтеза систем управления в условиях неполной определенности;
  • оценивать расчёты по анализу устойчивости робастных и инвариантных систем управления;
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • анализировать существующую и разрабатывать самостоятельно техническую документацию, четко излагать и защищать результаты комплексной инженерной и научной деятельности в области автоматизации и управления;
Результат обучения: формирование суждений
  • применять самостоятельно методы и средства познания, осознавать перспективность профессионального саморазвития и самосовершенствования, уметь критически оценивать свои достоинства и недостатки;
Результат обучения: коммуникативные способности
  • представлять результаты инженерных задач и научных исследований;
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • применять методы теории автоматического управления для синтеза робастных и инвариантных систем;
  • применять программные средства вычислительной техники для анализа и синтеза робастных и инвариантных систем.
*TeachingMethods(zh-CN)*

интерактивная лекция (применение активных форм обучения: ведомая (управляемая) дискуссия или беседа; модерация; демонстрация слайдов или учебных фильмов; мотивационная речь);

информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием профессиональных пакетов прикладных программ);

поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения).

*AssessmentKnowledge(zh-CN)*

Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.

*Period2(zh-CN)* *TypeOfTask(zh-CN)* *Total(zh-CN)*
1  *Rating(zh-CN)* Лабораторная работа "Чувствительность и коррекция системы" 0-100
Лабораторная работа "Анализ робастных систем в среде MATLAB."
Рубежный контроль 1
2  *Rating(zh-CN)* Лабораторная работа "Синтез робастных систем с помощью MATLAB." 0-100
Лабораторная работа "Робастное управление линейным многомерным объектом по состоянию."
Рубежный контроль 2
*TotalControl(zh-CN)* экзамен 0-100
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
*TypeOfTask(zh-CN)* 90-100 70-89 50-69 0-49
Excellent *Grade4(zh-CN)* *Grade3(zh-CN)* *Grade2(zh-CN)*
Работа на лабораторных занятиях Проявлена превосходная теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения полностью освоены. Результат лабораторной работы полностью соответствует её целям. Проявлена хорошая теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения в основном освоены. Результат лабораторной работы в основном соответствует её целям. Проявлена удовлетворительная теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения частично освоены. Результат лабораторной работы частично соответствует её целям. Проявлена неудовлетворительная теоретическая подготовка. Необходимые навыки и умения не освоены. Результат лабораторной работы не соответствует её целям.
Собеседование по контрольным вопросам В ответе качественно раскрыто содержание темы. Ответ хорошо структурирован. Прекрасно освоен понятийный аппарат. Продемонстрирован высокий уровень понимания материала. Превосходное умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. Основные вопросы темы раскрыты. Структура ответа в целом адекватна теме. Хорошо освоен понятийный аппарат. Продемонстрирован хороший уровень понимания материала. Хорошее умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. Тема частично раскрыта. Ответ слабо структурирован. Понятийный аппарат освоен частично. Понимание отдельных положений из материала по теме. Удовлетворительное умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. Тема не раскрыта. Понятийный аппарат освоен неудовлетворительно. Понимание материала фрагментарное или отсутствует. Неумение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения.
*EvaluationForm(zh-CN)*

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

  • 40% результата, полученного на экзамене;
  • 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

И= 0,6 Р12 +0,4Э
2

 

где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Оценка по буквенной системе Цифровой эквивалент Баллы (%-ное содержание) Оценка по традиционной системе
A 4.0 95-100 Отлично
A- 3.67 90-94
B+ 3.33 85-89 Хорошо
B 3.0 80-84
B- 2.67 75-79
C+ 2.33 70-74
C 2.0 65-69 Удовлетворительно
C- 1.67 60-64
D+ 1.33 55-59
D 1.0 50-54
FX 0.5 25-49 Неудовлетворительно
F 0 0-24
Темы лекционных занятий
  • Введение в робастные системы. Понятие неопределенного объекта. Проблемы управления в условиях неопределенности.
  • Виды неопределенности. Параметрическая неопределенность. Частотная неопределенность. Нестационарные и нелинейные возмущения. Вероятностный подход к робастности.
  • Основные методы управления неопределенными объектами. Классификация основных методов управления неопределенными объектами. Структурные схемы систем управления.
  • Анализ систем с неопределенностями. Грубость свойств систем управления. Грубость свойств устойчивости по отношению к параметрическим возмущениям. Грубость свойств устойчивости по отношению к структурным возмущениям.
  • Методы теории чувствительности. Аппарат функций траекторной чувствительности. Функции чувствительности алгебраических и геометрических спектров матриц. Оценка чувствительности с помощью чисел обусловленности матриц. Сведение задачи чувствительности к задаче анализа структурных свойств – управляемости, наблюдаемости и инвариантности.
  • Системы с интервальными параметрами. Метод В.Л.Харитонова.
  • Неадаптивные методы управления объектами с параметрическими неопределенностями. Основные положения обобщенного модального управления. Модальноробастное управление многомерными объектами.
  • Синтез параметрически инвариантных систем. Алгебраические проблемы параметрической инвариантности: аналитические возможности аппарата траекторной чувствительности.
  • Робастное интервальное управление.
  • Синтез робастных систем управления.
  • Синтез робастных систем с ПИД-регулятором.
  • Робастная система с внутренней моделью.
  • Робастная стабилизация и управления.
  • Управление объектом первого порядка. Робастная стабилизация с помощью регулятора низкого порядка
  • Нелинейное робастное управление многомерным объектом.
Основная литература
  • Бобцов А.А., Никифоров В.О., Пыркин А.А., Слита О.В., Ушаков А.В. Методы адаптивного и робастного управления нелинейными объектами в приборостроении: учебное пособие для высших учебных заведений. – СПб: НИУ ИТМО, 2013. – 277 c.
  • Поляк Б.Т. Робастная устойчивость и управление / Б.Т.Поляк, П.С. Щербаков. – М.:Наука, 2002.-303с.
  • Дорф Ричард. Современные системы управления / Р. Дорф, Р. Бишоп; Пер. с англ. Б. И. Копылова. - Москва : Лаб. Базовых Знаний : ЮНИМЕДИАСТАЙЛ, 2002. - 831 с.
  • Герасимов Д. Н. Адаптивное и робастное управление динамическими системами. Практикум для выполнения лабораторных, практических и курсовых работ : учебное пособие / Д. Н. Герасимов, А. В. Парамонов, В. О. Никифоров. — Санкт-Петербург : НИУ ИТМО, 2020. — 149 с.
Дополнительная литература
  • Ким, Д. П. Теория автоматического управления. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы : учебник и практикум для вузов. – Москва: Издательство Юрайт, 2023. - 441 с. URL: https://urait.ru/bcode/513236.
  • Бобцов А.А., Пыркин А.А. Адаптивное и робастное управление с компенсацией неопределенностей. Учебное пособие. - СПб.: НИУ ИТМО, 2013. - 135с.
  • Цыкунов А.М. Робастное управление с компенсацией возмущений. - Москва : Физматлит, 2012. – 298 с.
  • Моделирование систем : учебное пособие / И.А. Елизаров, Ю.Ф. Мартемьянов, А.Г. Схиртладзе, А.А. Третьяков. – Тамбов : Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2011. – 96 с.
  • Лазарев В.Л. Робастное управление в биотехнологической промышленности: Учеб. пособие. СПб.: Университет ИТМО; ИХиБТ, 2015. 196 с