ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДЕФЕКТОВ В ПРИВОДАХ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Аннотация

В работе рассматривается задача идентификации дефектов в приводах робототех-нических систем, модель динамики которых описывается линейными дифференциальными уравнениями. Решение задачи идентификации дефектов предложено искать на основе решения вспомогательной задачи оптимального управления для динамической системы, в которой роль неизвестной вектор-функции, описывающей возникающие дефекты, выпол-няет некоторое вспомогательное управление, которое должно обеспечить минимум функ-ционалу невязки. На основе полученного решения вспомогательной задачи оптимального управления предложен диагностический наблюдатель дефектов. При этом сам дефект находится через решение соответствующего алгебраического уравнения Риккати и диф-ференциального уравнения для вспомогательной переменной. В отличие от популярных подходов к решению задачи идентификации дефектов, основанных на наблюдателях, ра-ботающих в скользящем режиме, предлагаемый метод позволяет расширить класс сис-тем, для которых может быть решена задача идентификации. Известно, что методы проектирования наблюдателей скользящего режима накладывают определенные ограничения на рассматриваемые системы. Предложенный подход на основе оптимального управ-ления может дать результаты и для систем с нелинейной динамикой. В этом случаем, вероятно, эффективными будут методы приближенного решения задач оптимального управления, основанные на представлении системы в линейной форме с коэффициентами, зависящими от состояния (так называемый метод State-dependent Riccati Equation, SDRE). Совершенствование предложенного метода в этом направлении будет являться предме-том последующих исследований. Изложенная теория показана на примере идентификации дефектов в приводе постоянного тока. Рассмотрены разные случаи для системы с полны-ми наблюдениями (известен весь вектор состояния) и с неполными наблюдениями. На мо-делировании было показано, что качество идентификации дефектов можно повысить за счет выбора соответствующих значений матриц штрафов в функционале невязки, при этом можно добиться хорошего диагностирования отдельно по различным каналам вхо-ждения дефектов. В работе представлены рекомендации по выбору матриц штрафов. Результаты моделирования подтвердили работоспособность синтезированных с помощью предложенного метода диагностических наблюдателей