Введение

Наиболее полная информация об оцениваемом процессе содержится в его математической модели, поэтому в теории управления широкое распространение получили методы оценивания, основанные на использовании дифференциальных уравнений, описывающих объект. Как известно, оптимальное решение задачи оценивания получено для линейных систем и представляет собой фильтр Калмана - Бьюси [1]. Однако при наличии неопределенностей требуется адаптация к модели объекта, параметрам шумов и действующим на систему возмущениям. Кроме того, недостатком фильтра Калмана-Бьюси является тот факт, что его коэффициенты передачи вычисляются в разомкнутой форме как решения уравнения Риккати при заданных математических ожиданиях начальных условий оцениваемого процесса и ковариационной матрицы. Это ухудшает свойства фильтра при действии неучтенных факторов.

В работах [2 - 4] рассматриваются различные варианты аппроксимирующих наблюдателей, использующих разложение оцениваемого процесса во временные ряды. В [2] предложено в дискретные моменты времени корректировать коэффициенты усиления, полученные в результате решения уравнения Риккати, в соответствие с текущей ошибкой оценивания. Однако, дискретное корректирование коэффициентов усиления фильтра приводит к дополнительным переходным процессам, поэтому оценки таким способом можно получать только в определенные моменты времени. В [3] используется аналогичный наблюдатель, названный рекуррентным наблюдателем производных (РНП), позволяющий оценивать возмущения и фазовые переменные системы, коэффициенты которого выбираются из требуемых условий подавления шумов. При этом предложены специальная каскадная структура наблюдателя и нелинейное изменение коэффициентов усиления, обеспечивающее повышение быстродействия наблюдателя. В работе [4] предлагается наблюдатель, коэффициенты усиления которого непрерывно зависят от ошибки оценивания, при стремлении ошибки оценивания к нулю сходятся к постоянным значениям. В данной статье предлагается новый метод синтеза нелинейных наблюдателей, отличительной особенностью которого является то, что он обеспечивает синтез структуры наблюдателя. Метод основа на подходе, изложенном в работах [5, 6]. Предлагаемые алгоритмы могут использоваться в системах управления [7], для которых нет необходимости точно измерять производные, а достаточно асимптотической сходимости получаемых оценок.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   Загрузить   След >