Управление системами, включающими в себя объекты управления и параметрические регуляторы

Автор: Е. Д. Михов, А. В. Караванов

Журнал: Космические аппараты и технологии.

Рубрика: Ракетно-космическая техника

Статья в выпуске: 1, 2025 года.

Бесплатный доступ

В статье рассматривается новый алгоритм управления системами с длительными переходными процессами. Актуальность исследования обусловлена растущим использованием малых космических аппаратов для различных целей, включая научные исследования, связь и наблюдение. Эти аппараты имеют ограниченный ресурс корректировки движения из-за износа дополнительных двигателей и ограниченного объёма рабочего тела. Разработка и внедрение новых алгоритмов управления, направленных на сокращение времени корректировки (переходного процесса), могут значительно повысить эффективность использования малых космических аппаратов. Это не только увеличит срок их службы, но и позволит расширить возможности их применения в различных областях. Разработанный алгоритм основан на непараметрической оценке функции регрессии и состоит из двух частей: накопленного опыта об объекте и поискового шага. В качестве объекта управления был взят безынерционный процесс, управляемый П-регулятором. В такой системе возникает переходный процесс. Для оценки эффективности управления было выбрано время переходного процесса как критерий. Проведённое сравнение показало, что управление системой с помощью П-регулятора менее эффективно по сравнению с разработанным алгоритмом. Результаты исследования могут быть полезны для разработки более эффективных систем управления, особенно в условиях, когда требуется высокая скорость регулирования.

Еще

П-регулятор, система управления, непараметрическая оценка функции регрессии, переходный процесс, малые космические аппараты.

Короткий адрес: https://sciup.org/14133049

IDR: 14133049   |   УДК: 629.7.023   |   DOI: 10.26732/j.st.2025.1.02

Список литературы Управление системами, включающими в себя объекты управления и параметрические регуляторы

  • Гаркушенко В. И., Дегтярев Г. Л. Теория автоматического управления: учебное пособие. Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2010. 274 с.
  • Поляк Б. Т., Хлебников М. В. Новые критерии настройки ПИД-регуляторов //Автоматика и телемеханика. 2022. № . 11. С. 62–82.
  • Бобырь М. В., Милостная Н. А., Ноливос К. А. Комбинация нечетко-цифрового фильтра и ПИД-регулятора в задаче управления термоэлементом //Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 3. № . 9. С. 473–480.
  • Баранов О. В. Алгоритм настройки стабилизирующего ПИД-регулятора квадрокоптера //Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2021. Т. 64. № . 10. С. 829–838.
  • Пшихопов В. Х. Медведев М. Ю. Управление подвижными объектами в определенных и неопределенных средах. Москва: Наука, 2011. 350 с.
  • Петрова Ю. С., Амелин С. А. Метод разработки адаптивного регулятора в системе управления пароперегревателя //Новые технологии в учебном процессе и производстве. 2023. С. 485–486.
  • Воронежская Е. Е., Мельникова В. И., Ивашкин Е. Г. Моноамины как адаптивные регуляторы развития: феномен и механизмы действия //Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2021. Т. 71. № . 3. С. 295–305.
  • Хань Н. Д., Кузнецов В. Е., Вынг К. Н. Синтез адаптивного регулятора для повышения качества движения рулевого привода при действии внешней нагрузки //Международная научная конференция по проблемам управления в технических системах. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. В. И. Ульянова (Ленина)». 2021. Т. 1. С. 341–345.
  • Медведев А. В. Основы теории непараметрических систем. Идентификация, управление, принятие решений: монография. СибГУ им. М. Ф. Решетнева. Красноярск, 2018. 732 с.
  • Бушуева Н. С., Козырь Б. Ю., Запривода А. А. Многоуровневое Гибридное Управление инфраструктурными программами //Scientific Journal of Astana IT University. 2020. № . 2. С. 71–85.
  • Бабилуа П. К., Надарая Э. А. Об одной непараметрической оценке пуассоновской функции регрессии //Теория вероятностей и ее применения. 2024. Т. 69. № . 2. С. 218–232.
  • Орлов А. И. Вероятностно-статистические модели корреляции и регрессии //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2020. № . 160. С. 130–162.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Нетрадиционная методика выбора коэффициентов размытости ядерных функций в непараметрической регрессии //Измерительная техника. 2023. № . 2. С. 3–7.
  • Симахин В. А. и др. Непараметрические алгоритмы идентификации в задачах акустического зондирования атмосферы. 2021.
  • Яковенко П. Г. Синтез оптимальных управлений подвижными объектами во время переходных процессов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2008. № 12.
  • Чжан Е. А., Кемпф Д. А. Модификация непараметрического алгоритма моделирования и дуального управления многомерными процессами в условиях неопределенности //Вестник Воронежского государственного технического университета. 2020. Т. 16. № . 3. С. 7–13.
  • Раскина А. В. и др. Дуальное управление неустойчивым линейным динамическим объектом с применением алгоритмов стабилизации //Научно-технический вестник Поволжья. 2021. № . 9. С. 30–33.
Еще