|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Математическая модель системы слежения РЛС |
Горшок торфяной для цветов. 
Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь". СодержаниеСодержание Введение 1 Общая теория оптимального управления 1.1 Допустимые управления 1.2 Основные направления в теории оптимальных процессов 1.2.1 Метод динамического программирования 1.2.2 Принцип максимума 1.3 Программное управление 1.4 Постановка задачи и способы решения 2 Система оптимального управления 2.1 Математическое описание электромеханической системы 2.2 Идентификация авторегрессионно-регрессионной модели 2.3 Формирование ограничений 2.4 Формирование оптимальных траекторий 2.5 Анализ решений 2.6 Общая структура системы оптимального управления 2.7 Полученные результаты 3 Практическая реализация 3.1 Реализация оптимального управления в среде пакета ma lab 3.2 Выбор микроконтроллера 4 Экономическое обоснование проекта 4.1 Технико-экономическая характеристика 4.2 Маркетинговая ориентация 4.3 оценка научно-технической результативности и социальной эффективности НИР 4.4 Производственный план 4.4.1 Расчёт затрат на разработку 4.4.2 Затраты на создание опытного образца 4.4.3 Затраты на эксплуатацию 4.4.4 Ценообразование Выводы 5 Безопасность и экологичность проекта 5.1 Анализ опасных и вредных факторов 5.2 Мероприятия по улучшению условий труда 5.2.1 Помещения и их освещение 5.2.2 Уровень шума и вибрация 5.2.3 Параметры микроклимата 5.2.4 Защита от электромагнитных и электростатических полей 5.2.5 Электробезопасность 5.2.6 Дисплейные терминалы и ПЭВМ в составе АРМ 5.2.7 Организация и оборудование рабочих мест с ВДТ и ПЭВМ 5.2.8 Требования к организации режима труда и отдыха при работе на АРМ 5.3 Устойчивость проекта к чрезвычайным ситуациям 5.4 Экологичность проекта 5.5 Выводы Заключение Приложение Блок-схема файл-функции OP IMUM CO R Введение Во многих областях техники и технологии приходится иметь дело со следующей задачей, которую можно трактовать как задачу «сопровождения цели». Причем, наблюдаемый процесс в некоторых случаях является детерминированным, т.е. полностью определенным, а в некоторых — не известным, но и в том и в другом случае в нем присутствует шум — случайная составляющая. Заданием для управляемого объекта служит движение другого объекта — задающего. Таким образом, задача слежения сводится к задаче перевода системы из начального состояния в наперед заданное состояние, которое определяется фазовым состоянием наблюдаемой системы. В начальный момент времени 0 объект находится в фазовом состоянии x0; требуется выбрать такое управление u( ), которое переведет объект в заранее заданное конечное фазовое состояние x1 (отличное от x0). При этом нередко бывает, что начальное состояние x0 заранее неизвестно. Такое управление часто осуществляется человеком (оператором), который следит за приборами и старается выбирать управление, поддерживающее объект в требуемом рабочем режиме. Однако в современных условиях высокого развития техники оператор зачастую не может успешно справиться с этой задачей ввиду сложности поведения объекта, большой быстроты протекания процессов и т. п. Поэтому чрезвычайно важно создать такие приборы, которые сами, без участия человека, управляли бы работой объекта (например, в случае выхода объекта из рабочего состояния возвращали бы его в это рабочее состояние).
Такие приборы сейчас очень распространены в технике, их изучением занимается теория автоматического управления. В общем случае на вход регулятора подаются фазовые координаты объекта. Регулятор конструируется так, что его выходная величина u, поданная на вход объекта, нужным образом управляет работой объекта (т. е., например, возвращает объект в рабочее состояние, если он почему-либо вышел из этого состояния). Обычно требуется, чтобы переходный процесс (т. е. процесс перехода из начального фазового состояния x0 в предписанное конечное состояние x1) был в определенном смысле «наилучшим», например, чтобы время перехода было наименьшим или чтобы энергия, затраченная в течение переходного процесса, была минимальной и т. п. Такой «наилучший» переходный процесс называется оптимальным процессом. Разумеется, желательно, чтобы регулятор не просто возвращал объект в рабочее состояние, а делал это наилучшим образом, например, в смысле быстродействия (т.е. возвращал объект в рабочее состояние за кратчайшее время). В связи с этим в теории автоматического управления рассматриваются весьма различные (по устройству и степени сложности) регуляторы. Рассмотрение регуляторов, которые применялись на практике и изучались в руководствах по автоматическому регулированию до возникновения теории оптимальных процессов, приводит к выводу, что уменьшение времени переходного процесса связано с усложнением конструкции регулятора; поэтому, усложняя конструкцию регулятора, можно лишь приближаться к «идеальному», «оптимальному» регулятору, который во всех случаях осуществляет переходный процесс за кратчайшее время. Одной из важных заслуг теории оптимальных процессов является установление существования оптимальных регуляторов и создание математического аппарата, позволяющего рассчитывать такие регуляторы. Оптимальные регуляторы существенно отличаются от тех, которые до сих пор изучались в теории автоматического управления. На данном уровне развития техники и технологии для такого рода управления в большинстве случаев используются стандартные регуляторы (например, ПИД-регуляторы). Во многих случаях их применение может быть оправдано и их работа удовлетворяет поставленным целям управления, но существуют ситуации, в которых применение таких регуляторов не дает необходимого результата. Использование ПИД-регуляторов может оказаться нецелесообразным в случае ограничений на управление. В такой ситуации, система в целом оказывается существенно нелинейной и классические приемы управления в этом случае не приемлемы. В данной работе рассматривается система, состоящая из двух электроприводов, один из которых является ведущим, а другой — ведомым. Ведомый двигатель должен двигаться синхронно с ведущим. Система должна отрабатывать заданную траекторию с необходимой точностью и максимальным быстродействием. 1 Общая теория оптимального управления 1.1 Допустимые управления Наиболее перспективным решением экстремальных задач является их решение на основе теории принципа максимума Понтрягина. В данной работе ставилась задача оптимизации по времени, для чего и были использованы методы оптимального управления, предложенные Л.С
. Понтрягиным, В.Г. Болтянским, Р.В. Гамкрелидзе. Задача оптимального быстродействия заключается в отыскании такого управления u( ), для которого фазовая траектория x( ) проходит через точку x1 и переход из х0 в х1 осуществляется за кратчайшее время. Такое управление u( ) называется оптимальным управлением (в смысле быстродействия); точно так же соответствующую траекторию x( ), по которой фазовая точка за кратчайшее время переходит из состояния x0 в состояние x1 называется оптимальной траекторией. Обычно управляющие параметры u1,., ur не могут принимать совершенно произвольные значения, а подчинены некоторым ограничениям. Это обусловлено техническими характеристиками реальных объектов управления, а также конструкцией регулирующих устройств. Например, для двигателя постоянного тока (ДПТ), одним из управляющих параметров служит напряжение якоря; однако именно в силу конструктивных особенностей ДПТ этот параметр подчинен ограничениям указанного типа. Так, значение этого параметра не может принимать сколь угодно большое значение. Для объекта, содержащего r управляющих параметров u1, u2, ., ur, в приложениях часто встречается случай, когда эти параметры могут произвольно меняться в следующих пределах: Т. е. каждая из величин u1, u2, ., ur представляет собой отдельный управляющий параметр, область изменения которого не зависит от значений остальных управляющих параметров и задается неравенствами (1.1) Заметим, что при r = 2 точки , координаты которых подчинены неравенствам (1.1), заполняют прямоугольник (рисунок 1.1); при r = 3 неравенства (1.1) определяют в пространстве переменных u1, u2, u3 прямоугольный параллелепипед. В общем случае будем считать, что в соответствии с конструкцией объекта и условиями его эксплуатации задано в пространстве переменных u1, ., ur некоторое множество U и управляющие параметры u1, u2, ., ur должны в каждый момент времени принимать лишь такие значения, чтобы точка принадлежала множеству U. Т. е. разрешается рассматривать лишь такие управления u( ), что для любого . Множество U называется областью управления. Область управления U, в общем случае, может быть не только параллелепипедом, но может иметь более или менее геометрически сложный характер, так как благодаря конструкции объекта между управляющими параметрами могут существовать некоторые связи, выражаемые некоторыми уравнениями или неравенствами. Указанные области управления должны входить в математическое описание объекта. Для технических задач важен случай замкнутого множества U, т.е. случай, когда точка может находиться не только внутри множества, но и на его границе. Т.е. для «рулей» допустимы и их крайние положения. Для полного осмысления данного вопроса необходимо сделать еще одно, очень важное, предположение о характере управлений. Возможны несколько случаев представления управляющих воздействий. А именно, в одном случае, когда это позволяет точность представления, можно предполагать, что «рули», положения которых характеризуются управляющими параметрами u1, u2, ., ur, безынерционны, так что есть возможность, если нужно, мгновенно переключать эти «рули» из одного положения в другое, т.
Этот элемент может называться также «дополнительным элементом системы». Сформируем, на основе изложенного, «элементарную часть» общей математической модели системы производственной системы S. Математическую модель данной системы определим в теоретико-множественных терминах. Такой подход позволит применять наименее структурированные и наиболее широко понимаемые понятия, на основе которых можно применять для инженеринга метод системной технологии, наделив элементы множеств и отношения между ними конкретными свойствами. Примем, следуя [16-19], что: производственная система – это множество упорядоченных элементов производства и управления, осуществляемых ими элементарных процессов производства и управления и причинно-следственных отношений между ними; элементы и элементарные процессы системы производственной системы неделимы в смысле достижения цели системы; упорядочение элементов и реализация причинно-следственных отношений в виде элементов взаимодействия производится в соответствии с выбранной технологией производства и управления, которая обеспечивает производство продукта производственной системы – знание, товар, услугу
1. Анализ устойчивости и поддержание орбитальной структуры космической системы связи
2. Постановка лабораторной работы по курсу волоконнооптические системы связи
3. СВЧ тракт приёма земной станции спутниковой системы связи
9. Анализ и оптимизация цифровой системы связи
10. Системы связи с прямым расширением спектра
11. Пресс-релиз в системе связей с общественностью компании "Омскэнерго"
12. Соотношение понятий "система права" и "правовая система"
13. Математическая модель всплытия подводной лодки
14. Наследственные заболевания нервной системы с поражением экстрапирамидной системы.
16. Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР
Нумератор автоматический "Attache", 6 разрядов, 4,8 мм. 
Горшок дорожный и насадка на унитаз "HandyPotty". 
Игра настольная "7 на 9". 18. Математические модели в программе логического проектирования
19. Математические модели в естествознании
20. Математические модели естествознания
21. Математические модели электромеханических систем в пространстве состояний
25. Математическая модель метода главных компонент
26. Математические модели и ценности человеческого выбора
27. Разработка экономико-математической модели с учетом факторов неопределенности
28. Формирование эконом-математической модели
29. Разработка математической модели и ПО для задач составления расписания
30. Построение математических моделей при решении задач оптимизации
31. Математические модели физических процессов
32. Система складирования в логистической системе
Конструктор металлический для уроков труда №2. 
Машина-каталка Ламбо "Розовая Принцесса". 
Точилка "Божья коровка", электрическая с контейнером (2 запасных лезвия EG-5009). 33. Разработка математической модели на основе описанных методов
34. Формирование математической модели корпуса теплохода-площадки в программе FastShip6
35. Исследование математических моделей оптимизации обслуживания сложных систем
41. Математические модели в расчетах
43. Математические модели в экономике
44. Математическая модель экономики посредников
45. Математические модели задач и их решение на ЭВМ
46. Построение экономико-математических моделей
47. Анализ современных моделей реформирования налоговой системы
48. Модель файловой системы FAT
Машинка детская с полиуретановыми колесами "Бибикар спорт", красный. 
Планшетик "Кто самый умный?". 
Одеяло байковое жаккардовое "Карапуз" (цвет: бежевый). 49. Система хищник-жертва: экологические и математические аспекты
50. Многопозиционная фазовая модуляция в системах спутниковой связи с МДЧ
51. "Система факсимильной связи" ("Система факсимільного зв"язку")
52. Современная спутниковая связь, спутниковые системы
57. Квантовомеханическая система и её наглядная модель
58. Разработка системы обучения фирмы Связь
59. Система транковой связи SmarTrunk II
61. Формирование денежно-кредитной системы ЕС и перспективы развития интеграционных связей с Россией
62. Международная миграция рабочей силы в системе мирохозяйственных связей
63. Макроэкономические модели в системе макроэкономического анализа
64. Сбалансированная система показателей и альтернативные модели
Держатель автомобильный универсальный "Car holder 101+". 
Подвесные качели "Тарзанка". 
Велосипед трехколесный. 65. Цифровая модель местности и ее использование в современных геоинформационных системах
66. Модель системы массового обслуживания на GPSS
67. Системы и сети связи на GPSS/PC
69. Модель устойчивой мировой системы
75. Разработка имитационной модели системы массового обслуживания
76. Разработка объектно-ориентированной модели информационной системы учебной библиотеки
78. Создание модели системы массового обслуживания
80. Приемник цифровой системы передачи информации ВЧ-каналом связи по ВЛ
Игра с прищепками "Зайка". 
Глобус Земли политический, диаметр 420 мм. 
Магическая кружка-мешалка, черная. 81. Расчет линии связи для системы телевидения
82. Системы сотовой подвижной связи
83. Цифровые системы управления связью
84. Математическая система информации
85. Математическое моделирование и оптимизация системы массового обслуживания
89. Система и связь педагогических наук
90. Модель формирования творческой среды класса. Зарубежные системы воспитания
91. Модель системы управления на базе приборов комплекса Контар (КМ800)
92. Региональная модель системы социальной защиты населения на примере ЕАО
93. Общественное мнение как фактор обратной связи в системе местного самоуправления
94. Модели эволюции кредитно-денежной системы
95. Математична модель транспортної системи підприємства
96. Спутниковые системы навигации GPS и Глонасс
Пазлы Maxi "Карта мира" (40 элементов). 
Глобус "Детский", 250 мм. 
Вафельница алюминиевая, механическая BE-4426 Webber "Бельгийская вафля", для плиты. 98. Малые тела Солнечной системы
99. Происхождение Солнечной системы
Совок большой. 
