Робастные и инвариантные системы
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 | Р1+Р2 | +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
