Identification Of Control Object Research Articles

Nonlinear control object identification problems: Methods and approaches

In the study of nonlinear systems, the development of control descriptions in accordance with the model of the process depends on the tasks of solving the problems of identification of control objects. Control object modeling is limited to using the same methods for both linear and nonlinear types. Non-linear control is complicated due to the scope of application of object identification methods and the nature of their use algorithms. In the article, modern methodological approaches to the research of the identification system of nonlinear control objects are considered. The importance of building an interpolator based on the principle of obtaining its original description and transition to an image based on the acquired digital information about the object in the discretely determined system is explained. In the process of research, the authors pay attention to the possibility of creating a mathematical description in several variants of this method and distinguishing the optimal one. In this comparison, the linearized model of technological objects is based on maintaining the dominance feature.

Adaptive Identification of Control Objects in Systems with Standard Controllers

The report is devoted to the study of the problem of parametric identification of controlled dynamic systems in their normal operation mode using a model with adjustable parameters. The task of determining parameters of test signals providing the specified accuracy of identification is considered. The peculiarity of the work consists in imparting adaptive properties to the identification procedure, which makes it possible to minimize the negative effect of “swinging” of the controlled object on its output when special test signals are applied.

Робастна ідентифікація об'єктів на основі мінімізації комбінованого функціоналу

Розглянуто задачу ідентифікації параметрів лінійного об'єкта за наявністю негаусівських завад на основі мінімізації комбінованого функціоналу, який поєднує властивості МНК та МНМ та забезпечує робастність одержуваних оцінок. Досліджено статистичні властивості градієнтного алгоритму ідентифікації, в результаті чого визначено умови його збіжності в середньому і середньоквадратичному. Для дослідження властивостей в алгоритму використано функції Ляпунова. Отримано аналітичні оцінки неасимпотичних та асимптотичних значень помилки оцінювання параметрів і точності ідентифікації. Показано, що ці значення помилки оцінювання і точності ідентифікації залежать від вибору параметра змішування. Отримані оцінки є досить загальними і залежать від статистичних характеристик корисних сигналів і завад. Тому для їх практичного застосування слід скористатися оцінками цих параметрів. Результати експериментального дослідження властивостей алгоритму при ідентифікації об’єкту, вихід якого вимірюється з незалежним шумом з розподілом Релея, некорельованим з сигналами, свідчать про ефективність підходу, що розвивається. Отримані в роботі оцінки дозволяють досліднику при вирішенні практичних завдань попередньо оцінити можливості досліджуваного алгоритму і ефективність його застосування.

ВИЗНАЧЕННЯ ДИНАМІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ОБ’ЄКТІВ УПРАВЛІННЯ У РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ЗА ДОПОМОГОЮ ГРАФОАНАЛІТИЧНИХ МЕТОДІВ ІДЕНТИФІКАЦІЇ

У статті досліджено можливість застосування сучасних апаратних і програмних засобів для автоматизації традиційних способів ідентифікації, з можливістю отримувати значення параметрів об’єктів управління у реальному часі. Проаналізовано відомі графоаналітичні способи ідентифікації об’єктів управління та доведено недоцільність їх використання при ідентифікації у режимі реального часу через необхідність ручного введення експериментальних даних. Для визначення динамічних параметрів типових лінійних об’єктів систем автоматичного управління запропоновано використовувати швидкість зміни вихідного сигналу досліджуваного об’єкту. Доведено, що застосування програмних пакетів Mathcad, Matlab дозволяє безпосередньо вираховувати швидкість зміни вихідного сигналу об’єкта управління, що значно скорочує час обробки даних, а використання пакету Matlab, завдяки вбудованому ОРС серверу, дозволяє обробляти у реальному часі дані процесу, що надходять з датчиків або контролерів по цифровій мережі. Наведено структурну схему системи для дослідження запропонованого способу визначення динамічних характеристик об’єкта управління та блок-схема алгоритму обчислення динамічних параметрів об’єкта управління. Наведено приклад ідентифікації об’єкта управління першого порядку з використанням швидкості зміни вихідного сигналу. Експериментально визначені значення регульованого параметру (температура) зафіксовані датчиком, підключеним до аналогового входу контролера Овен ПЛК63. Дані з контролера по мережі Modbus передавалися через універсальний ОРС-сервер Master OPC на персональний комп’ютер. У якості ОРС-клієнта було використано середовище Matlab, де проводилися розрахунки параметрів динаміки досліджуваного об’єкта. Доведено, що запропонований спосіб дозволяє значно підвищити ефективність відомих графоаналітичних методів ідентифікації. З’ясовано, що шуми, присутні у сигналах датчиків можуть суттєво вплинути на точність визначення параметрів об’єкта управління, тому для зменшення впливу цих шумів необхідно застосовувати фільтри нижніх частот.

Parametric Identification of Control Objects to Provide the Improved Accuracy on Start or End Point of Timing Response

This work considers the parametric identification problem of control objects and signals. The problem feature is the necessity of searching for an approximate solution that provides the improved accuracy of the transition process in the high (or low) values of time. This work suggests a variant that satisfies the requirements of accuracy and robustness to solve the problem. Based on using numerical methods to solve the problem, the variant has its own singularities. Firstly, its instrumental variable allows redistributing the maximum error of the approximate solution by the interval of transient process. Secondly, the variant is applied to the dynamic systems, transfer functions of which have fractional-rational, irrational and transcendental expressions. This work also leads the calculations to illustrate the suggested method that obtains an improved accuracy of the approximation in the initial and final fragments of the transient process.

IDENTIFICATION OF CONTROL OBJECTS WITH THE DISTRIBUTED PARAMETERS

In this paper the algorithm of identifi cation of control objects with the parameters distributed in space is considered. Parameters of an object are found according to its experimental transitional pulse characteristic. Each of them can be presented by analytical expression, table or schedule. The example of receiving the transfer functions having irrational and transcendental components is carried out.

Investigation of identifiability conditions of objects in closed control systems

Some problems of correlation approach application to deciding the task of identification of control objects in closed control systems have been considered. The object identifiability conditions for typical control modes are formulated. Obtained as a result of solving the task of identification, the estimation of object and filter parameters can be used in the synthesis of closed control systems and the adjustment of regulators in the course of normal running.

Parametric Identification of Control Systems Using Artificial Neural Networks

For the problem of parametric identification of control objects proposed a method based on the use of artificial neural network feedforward type a perceptron. This method allows us to estimate the parameters of the mathematical model of the system with a maximum error of 2.8% and significantly reduce the time of the identification procedure.

Information technology of diagnostics of electric motor condition using Volterra models

The considerable growth of researches on the nonlinear systems based on the Volterra mathematical apparatus of integro-power series was generated by the necessity of using models of real objects of control and operation of enhanced accuracy, totally different from linear models. Moreover, they allow to develop by analogy the created methodological base for solving tasks of identification and diagnosis of dynamic systems at an entirely new level. This research provides the information diagnostic technology of motor operating conditions, which is based on the methods of non-parametric identification of control objects (CO) and building the decision optimal classification rules in the diagnostic feature space. The non-linear dynamic models in the form of the Volterra multidimensional kernels are used as the diagnostic information source, which are identified according to the results of the experimental studies of the control objects “input-output”. The obtained with the help of simulation modeling results of studying the informativeness of the diagnostic features formed on the basis of the Volterra kernels allow to make a conclusion on the effective use of non-parameter dynamic models in the form of the Volterra series for diagnosing electric motors.