पिछले लेख में, " हेजहोग और हेजहोग को पार करते हुए .. ", हमने "वास्तविक" मॉडल के लिए स्वचालित नियंत्रण प्रणालियों को ट्यून करने के तरीकों की प्रयोज्यता का परीक्षण किया। इस लेख में, हम नियंत्रण प्रणाली को नहीं, बल्कि "भौतिक" वस्तु को ही अनुकूलित करने का प्रयास करेंगे।

नियामकों को समायोजित करने के लिए, बड़ी संख्या में उपकरण, तकनीक हैं और विनियमन के नियमों का अनुकूलन करते हैं। यदि हम मॉडलिंग टूल (जैसे कि मटलब सिमलिंक) का उपयोग करते हैं, तो आप ग्राफ़ पर सीधे "लाइव" सीधे इष्टतम नियंत्रण की प्रक्रिया को देख सकते हैं। सवाल उठता है, अगर हमारे पास नियंत्रण प्रणाली के मापदंडों के अनुकूलन के लिए एक विधि है, तो क्या नियंत्रक के पीआईडी ​​गुणांक को नहीं, बल्कि नियंत्रण वस्तु को ही अनुकूलित करना संभव है? दूसरे शब्दों में, स्पष्ट रूप से असफल प्रणाली के लिए नियामकों का चयन न करें, बल्कि स्वयं सिस्टम के मापदंडों का चयन करें। दरअसल, एक कंप्यूटर मॉडल के लिए, पीआईडी ​​गुणांक क्या हैं, संरचना के आयाम क्या हैं - ये केवल चर हैं जिन्हें बदला जा सकता है।

उंगली सिद्धांत का एक सा

क्लासिक नियंत्रण अनुकूलन समस्या चित्र 1 में प्रस्तुत की गई है।
हमारे पास एक ऑब्जेक्ट मॉडल और एक नियामक मॉडल है। हम प्रभाव (वैकल्पिक रूप से स्टेपवाइज) सेट करते हैं। हम क्षणिक प्रक्रिया का कुछ मूल्यांकन करते हैं और, अनुकूलन ब्लॉक का उपयोग करते हुए, सबसे अच्छा अनुमान प्राप्त करने के लिए नियंत्रक के एक या अधिक मापदंडों को कॉन्फ़िगर करते हैं। (अंजीर देखें। 1)।

मॉडलिंग करते समय, कुछ भी हमें न केवल विनियमन मापदंडों को बदलने से रोकता है, बल्कि स्वयं मॉडल के मापदंडों को भी। फिर अनुकूलन योजना में केवल एक तीर जोड़ा जाता है, जो स्वयं मॉडल के मापदंडों को बदलता है (चित्र 2 देखें)।

यह स्पष्ट है कि यदि मॉडल को रैखिक हस्तांतरण कार्यों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, तो यह योजना बहुत काम करेगी और किसी भी अनुकूलन विधि का उपयोग करके मापदंडों का चयन करना संभव होगा। और अगर मॉडल रैखिक नहीं है, लेकिन जीवन के करीब है?
और, हमेशा की तरह, काफी हद तक एक हेलीकॉप्टर ईंधन आपूर्ति प्रणाली का एक "वास्तविक" गतिशील मॉडल मेरे हाथों में गिर गया। इसे थोड़ा अनुकूलित करने का निर्णय लिया गया।

समस्या का बयान

विभिन्न विन्यास के कई हेलीकाप्टर टैंक हैं। टैंकों के आकार, उनके विन्यास, साथ ही इन टैंकों को जोड़ने वाली पाइपिंग प्रणाली, हेलीकॉप्टर के लेआउट के परिणामस्वरूप प्राप्त की गई थी। सिस्टम आरेख चित्र 3 में दिखाया गया है। टैंक ईंधन और अक्रिय गैस द्वारा परस्पर जुड़े हुए हैं।

पाइपलाइनों के व्यास 10 से 70 मिमी तक हो सकते हैं। उद्देश्य: पाइपलाइनों के व्यास का चयन करने के लिए 1, 2, 3, 4, 5, 6, ताकि एक स्रोत से टैंकों की वर्दी भरने को सुनिश्चित किया जा सके। चूंकि हेलीकॉप्टर लेआउट और विषम पाइपलाइन पथ, साथ ही एक अक्रिय गैस प्रणाली के परिणामस्वरूप टैंक अलग-अलग हो गए, इसलिए हमें प्रत्येक टैंक में दिए गए प्रवाह दर के लिए व्यास का चयन करने का कार्य मिलता है।
समस्या को हल करने के कई तरीकों पर विचार करें:

एक सरल समायोजक के साथ व्यास चयन।

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, एक कंप्यूटर मॉडल के लिए, नियंत्रण प्रणाली और नियंत्रण वस्तु में ये सभी विभाजन सशर्त हैं, क्योंकि दोनों ही कंप्यूटर की मेमोरी में परिवर्तनशील हैं, इसलिए हम कंट्रोलर को कनेक्ट कर सकते हैं ताकि यह एक्ट्यूएटर पर काम न करे, लेकिन पाइप लाइन का व्यास।
जीवन में, यह असंभव है, लेकिन कृपया मॉडल पर। इस मामले में ऑप्टिमाइज़र की योजना चित्र 4 में दर्शाई गई है।

यह मॉडल इस तरह काम करता है:

प्रत्येक पंक्ति में प्रवाह सेंसर की रीडिंग की तुलना निर्धारित मानों से की जाती है। अंतर को वेक्टर इंटीग्रेटर की सीमा (6 स्वतंत्र इंटीग्रेटर) के साथ खिलाया जाता है। यदि अंतर शून्य है, तो इंटीग्रेटर से बाहर निकलने पर कुछ भी नहीं बदलता है; यदि अंतर शून्य से अधिक है, तो व्यास को कम किया जाना चाहिए; यदि अंतर शून्य से कम है, तो व्यास को बढ़ाना होगा। ग्राफ़ पर हम प्रत्येक पंक्ति में सेट से प्रवाह के वर्तमान विचलन और पाइपलाइनों के व्यास को प्रदर्शित करते हैं।

इंटीग्रेटर गुणांक गणना प्रक्रिया में व्यास के परिवर्तन की दर निर्धारित करता है।

इंटीग्रेटर पाइप लाइन के व्यास के ऊपरी और निचले मूल्यों द्वारा सीमित है।

इंटीग्रेटर की प्रारंभिक स्थिति और, इसलिए, पाइप लाइन का प्रारंभिक व्यास 10 मिमी के बराबर लिया जाता है। (0.01)

वेक्टर इंटीग्रेटर के मापदंडों को चित्र 5 में दिखाया गया है।

हम मॉडल शुरू करते हैं और निम्न परिणाम देखते हैं: 40 सेकंड के भीतर, हमारे "आभासी नियामक" ने पाइपलाइनों के व्यास को उठाया ताकि लागत सेट के बराबर हो।

ग्राफ से पता चलता है कि पहले दो डायमीटर के लिए सबसे बड़ा उतार-चढ़ाव और एक लंबा निपटारा समय है। यदि आप -1 से -0.5 तक एकीकरण गुणांक को बदलते हैं, तो समायोजन और भी तेज है। केवल 4 सेकंड में, लागत वांछित मूल्य पर सेट हो जाती है। अंजीर देखें। 8।

नियामक द्वारा अनुकूलन के लाभ :

• सादगी और स्पष्टता।
• अनुकूलन की गति मॉडल की गतिशील गणना की गति से निर्धारित होती है।

नियामक द्वारा अनुकूलन के नुकसान :

• इसका उपयोग केवल तभी किया जा सकता है जब मापा और चर मापदंडों के बीच एक अस्पष्ट और स्पष्ट संबंध हो। जैसा कि हमारे उदाहरण में, एक बड़ा व्यास एक बड़ा खर्च है।
• अतिरिक्त नियंत्रण प्रणाली में उतार-चढ़ाव पैदा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हमारे मामले में, यदि इंटीग्रेटर गुणांक - 2 के बराबर लिया जाता है, तो सिस्टम कंपन में चला जाता है (चित्र 9 देखें)।

अनुकूलन ब्लॉक द्वारा पैरामीटर चयन।

जब हमारे पास मापा मापदंडों के बीच एक स्पष्ट संबंध नहीं है और प्रभाव को निर्धारित करना मुश्किल है, तो विशेष अनुकूलन ब्लॉकों का उपयोग करना आवश्यक है। हमारे मामले में, योजना में बहुत बदलाव नहीं होगा। एक अनुकूलन मानदंड के रूप में, हम दिए गए खर्चों के विचलन के मॉड्यूल का उपयोग करते हैं, और फिर इंटीग्रेटर के बजाय आरेख में एक अनुकूलन ब्लॉक दिखाई देता है। सामान्य अनुकूलन योजना चित्र 10 में दिखाई जाएगी।

यह मॉडल इस तरह काम करता है:

प्रत्येक पंक्ति में प्रवाह सेंसर की रीडिंग की तुलना निर्धारित मानों से की जाती है। मॉड्यूल ब्लॉक का उपयोग करके, विचलन वेक्टर को एक पूर्ण विचलन वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है।
इस प्रकार, अनुकूलन की कसौटी शून्य विचलन के बराबर हो जाती है। खैर, पाइपलाइनों के व्यास ट्यून करने योग्य मापदंडों के रूप में कार्य करते हैं।

अनुकूलन दो मोड में काम कर सकता है:

1. पूर्ण संक्रमण अनुकूलन। जब, अनुकूलन मानदंड की गणना करने के लिए, आपको पूरी प्रक्रिया का पूरा अनुकरण करने की आवश्यकता होती है।
2. ऑन-द-गो अनुकूलन। जब एक निश्चित समय कदम के बाद अनुकूलन मानदंड की गणना की जाती है।

पूर्ण संक्रमण अनुकूलन के लिए कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है और बहुत समय लगता है, इसलिए चलते समय अनुकूलन पर ध्यान दें। डिफ़ॉल्ट रूप से, अनुकूलन प्रत्येक सेकंड में एक बार किया जाता है। अनुकूलन ब्लॉक सेटिंग्स को चित्र 11 में दिखाया गया है।

गणना पर लॉन्च करें और परिणाम देखें। प्रक्रिया के 70 सेकंड के लिए, अनुकूलन विफल रहा। हालांकि, अनुसूची को देखते हुए, एक क्रमिक अभिसरण है। तस्वीर देखें 12।

ऐसा लगता है कि यदि आप अधिक बार इष्टतम मापदंडों की गणना करते हैं, तो आप जल्दी से किसी निर्णय पर आ सकते हैं। अनुकूलन की आवृत्ति चुनने के लिए, गतिशील गणना मोड में सिस्टम की प्रतिक्रिया में देरी को ध्यान में रखना आवश्यक है। व्यास को बदलने के बाद, इन परिवर्तनों को मापा मापदंडों को प्रभावित करने से पहले कुछ समय गुजरना होगा। यदि आप एक संकीर्ण समय सीमा में प्रवाह दर में परिवर्तन के ग्राफ को देखते हैं, (चित्र 13 देखें), तो आप देख सकते हैं कि व्यास को बदलने के बाद, एक नया प्रवाह दर लगभग 0.5 सेकंड में सेट किया गया है।

विश्लेषण आवृत्ति 1 से 0.5 सेकंड तक कम करें। इस प्रकार, एक ही समय के दौरान, गणना की संख्या 2 गुना बढ़ जाएगी। नतीजतन, गतिशील प्रक्रिया के 70 सेकंड में पाइपलाइनों के व्यास को अनुकूलित करना संभव है। चार्ट 14 दर्शाता है कि अनुकूलन विधि काम करती है। और खर्चों का विचलन शून्य हो जाता है।

निष्कर्ष

एक विस्तृत भौतिक ईंधन मॉडल के साथ एक प्रयोग से पता चला है कि आप न केवल ट्यूनिंग और अनुकूलन नियंत्रण प्रणालियों के लिए, बल्कि मॉडल के भौतिक मापदंडों के अनुकूलन के लिए, स्वचालित नियंत्रण के सिद्धांत के तरीकों का उपयोग कर सकते हैं।