Оптимальне управління автономним роботизованим підводним апаратом на основі прогнозуючих моделей

Автор(и)

  • A. A. Stenin Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна
  • V. P. Pasko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна
  • Yu. A. Timoshin Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна
  • V. N. Ignatenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна
  • A. S. Stenin Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.1.2019.178241

Ключові слова:

оптимальне управління, прогнозуюча модель, параметрична ідентифікація, горизонт прогнозування, модальний синтез.

Анотація

Розглядаються методи оптимального управління з використанням прогнозуючої моделі,зокрема, найбільш відомий і широко розповсюджений підхід MPC (Model Predictive Control). Запропоновано структурно-функціональна схема реалізації автоматичної оптимальної стабілізації заданої траєкторії руху автономного роботизованого підводного апарату на основі оригінальних методів параметричної ідентифікації прогнозуючої  моделі і модального синтезу оптимальних регуляторів на окремих горизонтах прогнозу.

Бібл.14,ил.3

Посилання

Соаlеs J., Nоton A. An On-Off Servo Mechanism with Predicted Change-Over. IEE, pt. B. v. 103, No. 10, July 1956.

Chestnut H., Sollecito W., Troutman P. Predictive Control System Application. Appl. and Jnd., No. 55, July 1961.

Eckman D., Lefkowitz I. A report on optimizing control of a chemical process. Control Eng-ng., No. 9, September, 1957.

Гулько Ф. Б. On one property of the structure of optimal processes. Technical cybernetics, № 1, 1963.

Gulko F.B., Kogan B. Y., Lerner A.Y., Mikhailov, N. N., Novoseltseva Z. A. Predictive control methods using high speed analog computers and its applications, Avtomatica and Telemekhanica, 1964, Volume 25, Issue 6, pp. 896–908

Camacho E., Bordons, C., Model Predictive Control, Springer-Verlag, 2004, 405p.

Dougherty,D., Cooper D. A practical multiple model adaptive strategy for multivariable model predictive control. Control engineering practice. Elsevier Science Publishing Company. Vol.11, №6,2003, pp.649-664.

Holkar L., Waghmare M. Overview of Model Predictive. Control International Journal of Control and Automation International Journal of Control and Automation Vol. 3 No. 4, December, 2010 Vol. 3 No. 4, December, 2010 December, 2010, pp.47-63

Åkesson J. MPC tools 1.0 – Reference Manual Department of Automatic Control. Lund Institute of Technology, January, 2006.-30 p.

Camacho E., Bordons C. Model predictive control. London: Springer-Verlag, 2004. 405 p.

Aggelogiannaki E., Doganis Ph., Sarimveis H. An Adaptive Model Predictive Control configuration for Production-Inventory Systems // International Journal of Production Economics. 2008. V.114. pp. 165 – 178.

Stenin A. A., Melkumyan E. Y. Approaching the variables of the dynamic management objects based on the polynomial spline-functions Krivogradskaya national University " Galuzeva mashinobuduvannya, automation" Issue 27 - Kirovograd:KNTU,2014. P. 305-311.

Mikhalev A. I., Stenin A. A., Pasko V. P., Soldatov M. A.. Identification of kwa-thestationery systems based on spline-functions, and Walsh functions. System technologies. -Dnepr: Nmetau, IVK "System technologies", №5 (100) 2015. – mop. 53-60.

Stenin, A. I. Lisovichenko, O. I., Tkach, M. M., Pasko, V. P. Modal synthesis of op-timal laws of stabilization of linear stationary systems Bulgarian Journal for Engineering Design, issue. Mechanical Engineering Faculty, Technical University–Sofia.№ 30, 2016.pp.11-16.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-09-26