СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ С НЕЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИКОЙ

УДК 681.53

 

Олиферович Надежда Михайловна – старший преподаватель кафедры автоматизации производственных процессов и электротехники. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). Е-mail: oliferovich@belstu.by

Гринюк Дмитрий Анатольевич – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры автоматизации производственных процессов и электротехники. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). Е-mail: hryniukda@gmail.com

Базарбаев Кабылбек Аманлык улы – магистрант кафедры автоматизации производственных процессов и электротехники. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). Е-mail: kabulbazarbaev@gmail.com

Оробей Игорь Олегович – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры автоматизации производственных процессов и электротехники. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). Е-mail: orobei@tut.

Сухорукова Ирина Геннадьевна – старший преподаватель кафедры программной инженерии. Белорусский государственный технологический университет (220006, г. Минск, ул. Свердлова, 13а, Республика Беларусь). Е-mail: irina_x@rambler.ru

 

DOI: https://doi.org/ 10.52065/2520-6141-2023-272-2-11.

 

Ключевые слова: нелинейная динамика, идентификация, динамика воздушного теплообменника.

Для цитирования: Олиферович Н. М., Гринюк Д. А., Базарбаев К. А., Оробей И. О., Сухорукова И. Г. Сравнительный анализ алгоритмов идентификации объектов с нелинейной динамикой // Труды БГТУ. Сер. 3, Физико-математические науки и информатика. 2023. № 2 (272). С. 71–79. DOI: 10.52065/2520-6141-2023-272-2-11.

 

Аннотация

В статье проведено сравнение разных подходов к активной идентификации в условиях явного проявления нелинейных свойств теплового объекта и средств измерения. В исследованиях рассматривался вариант выбора методов, которые пригодны для идентификации динамики в режиме реального времени. Идентификация объекта производилась тремя методами. Первый метод предполагает непрерывное формирование меандрового сигнала. Изменялся период меандрового сигнала с целью выявления его минимального значения для обеспечения устойчивой идентификации. Для получения параметров передаточной функции был использован метод минимизации переходных процессов за несколько периодов. Поскольку объект проявлял флуктуацию характеристики в течение периода одного меандара, была выполнена компенсация путем аппроксимации квадратичной зависимостью методом наименьших квадратов. Данное решение позволило обеспечить меньшую вариацию результатов идентификации в течение времени наблюдения. В качестве второго и третьего метода была использована частотная идентификация параметров передаточной функции с помощью формирования четырех сигналов разной частоты, которые не были кратны гармонике. Во втором случае сигналы были гармонические с амплитудами, которые примерно обратны коэффициентам передачи частотной характеристики объекта исследования. Третий вариант предполагал использование сигналов той же частоты, но прямоугольной формы. По результатам полученной частотной характеристики производилось определение параметров передаточной функции. Компенсация долговременных трендов позволила повысить качество идентификации. Использование прямоугольных сигналов обеспечило большее количество точек на амплитудной характеристике и устойчивость определения параметров динамики.

 

Скачать

Список литературы

  1. Lennart L. System Identification: Theory for the User. Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey, Prentice Hall PTR, 1999. 609 p.
  2. Niu S., Fisher D. G., Xiao D. An augmented UD identification algorithm // International Journal of Control. 1992. Vol. 56, issue 1. 193–211.
  3. Mikles J., Fikar M. Process Modelling, identification, and control. Berlin Heidelberg: SpringerVerlag, 2007. 497 p.
  4. Лобатый А. А., Степанов В. Ю. Параметрическая идентификация стохастической системы неградиентным случайным поиском // Наука и Техника. 2017. № 16 (3). С. 256–261. DOI: 10.21122/2227-1031-2017-16-3-256-261.
  5. Niu S. Process Control Engineering Analyses. Best Practices, 2022. 501 p.
  6. Балакирев B. С., Дудников Е. Г., Цирлин А. М. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов управления. М.: Энергия, 1967. 232 с.
  7. Коплярова Н. В., Сергеева Н. А. Непараметрические алгоритмы идентификации систем класса Винера и Гаммерштейна // Системы управления и информационные технологии. 2013. № 2.1 (52). C. 133–137.
  8. Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 1. Математические модели, динамические характеристики и анализ систем управления / под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. 656 с.
  9. Keesman K. J. System identification. An introduction. London: Springer, 2011. 351 p.
  10. Corriou JP. Process control – theory and applications. Springer, 2017. 866 p.
  11. Nelles O. Nonlinear system identification: from classical approaches to neural networks. SpringerVerlag, 2001. 785 p.
  12. Billings S. A. Nonlinear system identification: NARMAX methods in the time, frequency, and spatio-temporal domains. Wiley, 2013. 576 p.
  13. Joanofarc X., Patnaik S., Panda R.Process Modeling, identification methods, and control schemes for nonlinear physical systems – a comprehensive review // ChemBioEng Reviews. 2021. Vol. 8, issue 4. P. 1–21. DOI:10.1002/cben.202000017.
  14. Олифирович Н. М., Гринюк Д. А., Оробей И. О. Гармоническая идентификация технологических объектов в реальном времени // Труды БГТУ. 2016. Сер. 3, Физико-математические науки и информатика. № 6 (188). С. 117–121.
  15. Oliferovich N., Hryniuk D., Orobei I. Harmonic identification of technological objects in real time // Open Conference of Electrical, Electronic and Information Sciences (eStream). Vilnius, Lithuania, 2016. P. 1–4. DOI: 10.1109/eStream39242.2016.7485915.
  16. Олиферович Н. М. Гринюк Д. А., Оробей И. О. Алгоритмы гармонической идентификации для технологических объектов и их апробация на тепловом объекте // Труды БГТУ. 2017. Сер. 3, Физико-математические науки и информатика. № 2 (200). С. 76–81.
  17. Oliferovich N., Hryniuk D., Orobei I. The use of harmonic identification algorithms to air heat exchanger // Open Conference of Electrical, Electronic and Information Sciences (eStream). Vilnius, Lithuania, 2017. P. 1–5. DOI: 10.1109/eStream.2017.7950326.
  18. Марков А. В., Симаньков В. И. Параметрическая идентификация динамических объектов по фазочастотным характеристикам // Доклады БГУИР. 2015. № 3 (89). С. 29–35. 19. Marozava M., Hryniuk D. Experimental study of the variation dynamic’s for air heat exchanger // Science – Future of Lithuania Elektronika ir elektrotechnika Electronics and Electrical Engineering. 2017. Vol. 9, issue 3. P. 297–301.
  19. Гринюк Д. А., Олиферович Н. М, Сухорукова И. Г., Оробей И. О. Идентификация параметров динамических каналов воздушного теплообменника // Труды БГТУ. Сер. 3, Физико-математические науки и информатика. 2022. № 2 (260). С. 70–79.
  20. Hryniuk D., Suhorukova I., Oliferovich N. Adaptive smoothing and filtering in transducers // Open Conference of Electrical, Electronic and Information Sciences (eStream). Vilnius, Lithuania, 2016. P. 1–4. DOI: 10.1109/eStream39242.2016.7485917.
  21. Гринюк Д. А., Олифирович Н. М., Сухорукова И. Г. Использование алгоритмов аппроксимации для сглаживания трендов измерительных преобразователей // Труды БГТУ. 2017. Сер. 3, Физикоматематические науки и информатика. № 2 (200). С. 82–87.
  22. Моделирование и настройка систем с нелинейной динамикой / Д. А. Гринюк [и др] // Труды БГТУ. Сер. 3, Физико-математические науки и информатика. 2021. № 2 (248). С. 65–71.

 

 

Поступила после доработки 15.06.2023