1. Ja (klijent) ovime izražavam svoju suglasnost za obradu mojih osobnih podataka dobivenih od mene prilikom podnošenja zahtjeva za primanje informacija konzultantske usluge/upis na studij u obrazovnim programima.
2. Potvrđujem da je broj koji sam dao mobitel, je moj osobni telefonski broj koji mi je dodijelio operater mobilna komunikacija, te sam spreman snositi odgovornost za negativne posljedice uzrokovane mojim navođenjem broja mobitela koji pripada drugoj osobi.
Grupa društava uključuje:
1. DOO "MBSH", pravnu adresu: 119334, Moskva, Lenjinski prospekt, 38 A.
2. ANO DPO "MOSKVSKA POSLOVNA ŠKOLA", pravna adresa: 119334, Moskva, Lenjinski prospekt, 38 A.
3. Za potrebe ovog ugovora, "osobni podaci" znače:
Osobni podaci koje Klijent daje o sebi svjesno i samostalno prilikom popunjavanja Zahtjeva za izobrazbu/primanje informacija i konzultantskih usluga na stranicama web stranice Grupe društava
(i to: prezime, ime, patronim (ako postoji), godina rođenja, stupanj obrazovanja Klijenta, odabrani program obuke, grad prebivališta, broj mobitela, adresa e-pošte).
4. Naručitelj - fizička osoba (osoba koja je zakonski zastupnik pojedinac, mlađi od 18 godina, u skladu sa zakonodavstvom Ruske Federacije), koji su ispunili Prijavu za obuku/za primanje informacija i konzultantskih usluga na web stranici Grupe društava, čime su izrazili namjeru korištenja obrazovne/ informacijske i konzultantske usluge Grupe društava.
5. Grupa društava općenito ne provjerava točnost osobnih podataka koje daje Klijent i ne vrši kontrolu njegove poslovne sposobnosti. Međutim, Grupa društava pretpostavlja da Klijent pruža pouzdane i dostatne osobne informacije o pitanjima predloženim u registracijskom obrascu (Prijavnica), te te podatke ažurira.
6. Grupa društava prikuplja i pohranjuje samo one osobne podatke koji su nužni za provođenje prijema na osposobljavanje/primanje informacijskih i konzultantskih usluga Grupe društava te organiziranje pružanja edukacijskih/informativnih i konzultantskih usluga (izvršenje sporazuma i ugovora s klijent).
7. Prikupljeni podaci omogućuju slanje informacija u obliku e-maila i SMS poruka putem komunikacijskih kanala (SMS mailing) na e-mail adresu i broj mobitela koje je naveo Klijent u svrhu provođenja prijema za pružanje usluga od strane grupe tvrtki u organizaciju obrazovni proces, slanje važnih obavijesti kao što su promjene odredbi, uvjeta i politika Grupe društava. Također, takve su informacije nužne za promptno informiranje Klijenta o svim promjenama u uvjetima za pružanje informacijskih i konzultantskih usluga te organizaciju procesa obrazovanja i osposobljavanja za prijem u Grupu društava, informiranje Klijenta o nadolazećim promocijama, nadolazećim događanjima i drugim događajima Grupe društava, slanjem e-pošte i informativnih poruka, kao iu svrhu identifikacije ugovorne strane s Grupom društava, komuniciranje s Klijentom, uključujući slanje obavijesti, zahtjeva i informacija u vezi s pružanje usluga, kao i obrada zahtjeva i zahtjeva Klijenta.
8. Pri radu s osobnim podacima Klijenta, Grupa društava se rukovodi Savezni zakon RF br. 152-FZ od 27. srpnja 2006 “O osobnim podacima.”
9. Upoznat sam da u svakom trenutku mogu odbiti primanje informacija putem e-pošte slanjem elektronička pošta na adresu: . Također se možete odjaviti od primanja informacija putem e-pošte u bilo kojem trenutku klikom na poveznicu "Odjava" na dnu pisma.
10. Obaviješten sam da u bilo kojem trenutku mogu odbiti primanje SMS biltena na navedeni broj mobitela slanjem e-pošte na sljedeću adresu:
11. Grupa društava poduzima potrebne i dostatne organizacijske i tehničke mjere za zaštitu osobnih podataka Klijenta od neovlaštenog ili slučajnog pristupa, uništenja, izmjene, blokiranja, kopiranja, distribucije, kao i od drugih nezakonitih radnji trećih strana.
12. Ovaj ugovor i odnosi između Klijenta i Grupe društava koji nastaju u vezi s primjenom ugovora podliježu zakonu Ruske Federacije.
13. Ovim ugovorom potvrđujem da sam stariji od 18 godina i prihvaćam uvjete navedene u tekstu ovog ugovora, te dajem punu dobrovoljnu suglasnost za obradu mojih osobnih podataka.
14. Ovaj ugovor koji uređuje odnos između Klijenta i Grupe društava vrijedi tijekom cijelog razdoblja pružanja Usluga i Klijentova pristupa personaliziranim uslugama web stranice Grupe društava.
Pravna adresa LLC "MBSH": 119334, Moskva, Lenjinski prospekt, 38 A.
Pravna adresa MBSH Consulting LLC: 119331, Moskva, avenija Vernadsky, 29, ured 520.
CHUDPO "MOSKOVSKA POSLOVNA ŠKOLA - SEMINARI", pravna adresa: 119334, Moskva, Lenjinski prospekt, 38 A.
Pošaljite svoj dobar rad u bazu znanja jednostavno je. Koristite obrazac u nastavku
Studenti, diplomanti, mladi znanstvenici koji koriste bazu znanja u svom studiju i radu bit će vam vrlo zahvalni.
Objavljeno na http://www.allbest.ru/
1. Sustavi ekstremne kontrole
Ekstremni sustavi upravljanja su oni samohodni topovi kod kojih se mora održavati jedan od pokazatelja performansi maksimalna razina(min ili maks).
Klasičan primjer ekstremne kontrole je sustav automatske kontrole frekvencije radijskog prijamnika.
Slika 1.1 - Amplitudno-frekvencijski odziv:
1.1 Postavka problema sinteze ekstremnih sustava
Objekti su opisani jednadžbama:
Ekstremna karakteristika se mijenja s vremenom.
Potrebno je odabrati upravljačku akciju koja bi omogućila automatsko pronalaženje ekstrema i zadržavanje sustava na ovoj točki.
U: extr Y=Y o (1.2)
Slika 1.2 - Statička ekstremna karakteristika:
Potrebno je utvrditi radnju kontrole koja je osigurala ispunjenje svojstva:
1.2 Ekstremni uvjet
Nužan uvjet za ekstrem je jednakost prvih parcijalnih derivacija nuli.
Dovoljan uvjet za ekstremum je jednakost drugih parcijalnih derivacija nuli. Kod sinteze ekstremnog sustava potrebno je estimirati gradijent, ali je nemoguće estimirati vektor druge parcijalne derivacije, te se u praksi umjesto dovoljnog uvjeta za ekstremum koristi relacija:
Faze sinteze ekstremnog sustava:
Procjena gradijenta.
Organizacija kretanja u skladu s uvjetom kretanja prema ekstremu.
Stabilizacija sustava u točki ekstrema.
Slika 1.3 - Funkcionalni dijagram ekstremnog sustava:
1.3 - Vrste ekstremnih karakteristika
1) Unimodalna ekstremna karakteristika tipa modula
Riža. 1.4 - Ekstremne karakteristike tipa modula:
2) Ekstremna karakteristika tipa parabole
Riža. 1.5 - Ekstremna karakteristika tipa parabole:
3) U općem slučaju, ekstremna karakteristika se može opisati parabolom n-tog reda:
Y = k 1 |y-y o (t)| n + k 2 |y-y o (t)| n -1 + …+k n | y-y o (t)| + k n +1 (t).(1.9)
4) Prikaz vektorske matrice:
Y = y T prema (1.10)
1.4 Metode za procjenu gradijenta
1.4.1 Metoda dijeljenja derivata
Razmotrimo to na unimodalnoj karakteristici, y je izlaz dinamičkog dijela sustava.
yR 1 , Y = Y(y,t)
Nađimo ukupnu derivaciju u odnosu na vrijeme:
Sa sporim driftom, dakle
Prednost: jednostavnost.
Nedostatak: pri maloj 0, gradijent se ne može odrediti.
Filter za razlikovanje.
Riža. 1.6 - Shema za procjenu parcijalnog derivata:
1.4.2 Procjena diskretnog gradijenta
Riža. 1.7 - Shema za procjenu diskretne parcijalne derivacije:
1.4.3 Procjena predznaka diskretnog gradijenta
Za mali korak uzorkovanja zamjenjujemo:
1.4.4 Metoda sinkrone detekcije
Metoda sinkrone detekcije uključuje dodavanje dodatnog sinusoidnog signala niske amplitude, visoke frekvencije ulaznom signalu ekstremnog objekta i odvajanje odgovarajuće komponente od izlaznog signala. Na temelju odnosa faza ova dva signala možemo zaključiti predznak parcijalnih derivacija.
Riža. 1.8 - Funkcionalni dijagram za procjenu parcijalnih derivata:
Riža. 1.9 - Ilustracija prolaza oscilacija pretraživanja do izlaza sustava:
y 1 je radna točka, a fazna razlika signala je 0.
y 2 je fazna razlika signala; blok množenja može se koristiti kao najjednostavniji FNC.
Riža. 1.10 - Prikaz rada FNC-a:
Kao filtar odabran je filtar koji usrednjava razdoblje kroz koji omogućuje dobivanje izlaznog signala proporcionalnog vrijednosti parcijalnog derivata.
Riža. 1.11 - Linearizacija statičke karakteristike u radnoj točki:
Stoga se jednadžba ekstremne krivulje može zamijeniti jednadžbom ravne linije:
Signal na izlazu FNC-a:
k - koeficijent proporcionalnosti - tangens kuta nagiba pravca.
Izlazni signal filtera:
Tako:
Metoda sinkrone detekcije prikladna je za određivanje ne samo jedne parcijalne derivacije, već i gradijenta u cjelini, s nekoliko oscilacija različitih frekvencija koje se dovode na ulaz. Odgovarajući izlazni filtri ističu odgovor na određeni signal traženja.
1.4.5 Poseban filtar za procjenu gradijenta
Ova metoda uključuje uvođenje posebnog dinamičkog sustava u sustav, čiji je srednji signal jednak parcijalnoj derivaciji.
Riža. 1.12 - Shema posebnog filtra za procjenu parcijalnog derivata:
T - vremenska konstanta filtra:
DF diferencirajući filtar koristi se za procjenu ukupne derivacije Y, a zatim se ta procjena ukupne derivacije koristi za procjenu gradijenta.
1.5 Organizacija kretanja prema ekstremu
1.5.1 Sustavi prvog reda
Organiziramo zakon upravljanja proporcionalno gradijentu:
Napišimo jednadžbu zatvorenog sustava:
Ovo je obična diferencijalna jednadžba koja se može proučavati pomoću TAU metoda.
Razmotrimo statičku jednadžbu sustava:
Ako pomoću pojačanja k osiguramo stabilnost zatvorenog sustava, tada ćemo automatski u statičkim uvjetima doći do ekstremne točke.
U nekim slučajevima pomoću koeficijenta k, osim stabilnosti, moguće je osigurati određeno trajanje prijelaznog procesa u zatvorenom sustavu, tj. osigurati određeno vrijeme za postizanje ekstrema.
Gdje je k stabilnost
Riža. 1.13 - Funkcionalni dijagram gradijentnog ekstremnog sustava prvog reda:
Ova metoda je prikladna samo za unimodalne sustave, tj. sustavi s jednim globalnim ekstremom.
1.5.2 Metoda teške lopte
Po analogiji s loptom koja se kotrlja u klanac i prelazi točke lokalnih ekstrema, izmjenični sustav s oscilatornim procesima također prelazi lokalne ekstreme. Da bismo osigurali oscilatorne procese, uvodimo dodatnu inerciju u sustav prvog reda.
Riža. 1.14 - Ilustracija metode "teške" lopte:
Jednadžba zatvorene petlje;
Karakteristična jednadžba sustava:
Što je d manji, to je tranzicijski proces duži.
Analizom ekstremne karakteristike postavlja se potrebno prekoračenje i trajanje prijelaznog procesa, iz čega se postavlja:
1.5.3 Jednokanalni sustavi opći pogled
Kontrolni zakon:
Zamjenom zakona upravljanja u upravljanje objektom dobivamo jednadžbu zatvorenog sustava:
U općem slučaju, za analizu stabilnosti sustava zatvorene petlje, potrebno je koristiti drugu Ljapunovljevu metodu, uz pomoć koje se određuje pojačanje regulatora. Jer 2. Lyapunovljeva metoda daje samo dovoljan uvjet stabilnosti, tada se odabrana Lyapunovljeva funkcija može pokazati neuspješnom i ovdje se ne može predložiti regularni postupak za izračun regulatora.
1.5.4 Sustavi s najvećom derivacijom u upravljanju
Opći slučaj ekstrema objekata:
Funkcije f, B i g moraju zadovoljiti uvjete postojanja i jedinstvenosti rješenja diferencijalne jednadžbe. Funkcija g - mora biti opetovano diferencijabilna.
C - matrica derivacija
Problem sinteze je rješiv ako je matrica proizvoda nesingularna, tj.
Analiza uvjeta rješivosti problema sinteze omogućuje nam određivanje derivacije izlaznih varijabli, koja jasno ovisi o upravljačkoj akciji.
Ako je uvjet (1.31) zadovoljen, tada je takva derivacija prva derivacija, pa se stoga zahtjevi za ponašanje zatvorenog sustava mogu oblikovati u obliku diferencijalne jednadžbe za y odgovarajućeg reda.
Oblikujmo zakon upravljanja za sustav zatvorene petlje, za koji oblikujemo zakon upravljanja zamjenom na desnoj strani upravljanja za:
Jednadžba zatvorene petlje s obzirom na izlaznu varijablu.
Razmotrimo situaciju kada
Odgovarajućim izborom dobitka dobivamo željenu jednadžbu i automatski pristup ekstremumu.
Parametri regulatora odabiru se na temelju istih razmatranja kao i za konvencionalne samohodne topove, tj. (SVK) i = (20*100), što nam omogućuje navođenje odgovarajuće pogreške.
Riža. 1.15 - Dijagram sustava s najvećom derivacijom u upravljanju:
U sustavu se diferencirajući filtar uvodi u sustav za procjenu ukupne vremenske derivacije, pa je prikladno koristiti filtar procjene gradijenata za procjenu gradijenata u takvim sustavima. Jer Oba ova filtra imaju male vremenske konstante, tada se u sustavu mogu pojaviti procesi različitih tempa, koji se mogu identificirati metodom razdvajanja pokreta, a spori pokreti opisat će se jednadžbom (1.34), što odgovara željenom at. Brze pokrete je potrebno analizirati radi stabilnosti, a ovisno o omjeru DF vremenske konstante i filtra procjene parcijalnih derivata (PDE), mogu se razlikovati sljedeći tipovi kretanja:
1) Vremenske konstante ovih filtara su usporedive.
Brzi pokreti opisuju kombinirane procese u ova dva filtra.
2) Vremenske konstante razlikuju se za red veličine.
Osim sporih kretanja, u sustavu se promatraju brza i ultrabrza kretanja koja odgovaraju najmanjoj vremenskoj konstanti.
Oba slučaja moraju se analizirati radi stabilnosti.
2. Optimalni sustavi
Optimalni sustavi su sustavi u kojima se zadana kvaliteta rada postiže maksimalnim korištenjem mogućnosti objekta, odnosno to su sustavi u kojima objekt radi na granici svojih mogućnosti. Razmotrimo aperiodsku vezu prvog reda.
Za što je potrebno osigurati minimalno vrijeme prijelaza y iz početnog stanja y(0) u konačno stanje y k . Prijelazna funkcija takvog sustava za K=1 izgleda ovako:
Riža. 2.1 - Prijelazna funkcija sustava pri U= const:
Razmotrimo situaciju kada primijenimo najveću moguću kontrolnu akciju na ulaz objekta.
Riža. 2.2 - Prijelazna funkcija sustava pri U=A= const:
t 1 - minimalno moguće vrijeme prijelaza y iz nultog stanja u konačno stanje za dati objekt.
Da bi se postigao takav prijelaz, postoje dva zakona upravljanja:
Drugi zakon je poželjniji i omogućuje kontrolu u slučaju smetnji.
Riža. 2.3 - Blok dijagram sustava sa zakonom upravljanja povratnom spregom:
2.2. Postavka problema sinteze optimalnih sustava
2.2.1 Matematički model objekta
Objekt je opisan varijablama stanja
Gdje je funkcija f(x,u) kontinuirana, diferencijabilna u odnosu na sve argumente i zadovoljava uvjet postojanja i jedinstvenosti rješenja diferencijalne jednadžbe.
Ova funkcija je nelinearna, ali stacionarna. Kao posebni slučajevi, objekt može imati oblik nelinearnog sustava s aditivnom kontrolom:
Ili linearni sustav
Predmet mora biti predstavljen u jednom od tri gore navedena oblika.
2.2.2 Višestruka početna i završna stanja
Problem optimalnog prijelaza iz početnog stanja u konačno stanje je rubni problem
Gdje se početna i završna točka mogu odrediti na jedan od četiri načina, prikazana na sl. 2.4.
a) problem s fiksnim krajevima,
b) problem s fiksnim prvim krajem (fiksna početna točka i skup konačnih vrijednosti),
c) problem s fiksnim desnim krajem,
d) problem s pomicanjem krajeva.
Slika 2.4 - Fazni portreti prijelaza sustava iz početnog stanja u konačno stanje za različite zadatke:
Za objekt, skup početnih stanja općenito se može podudarati s cijelim skupom stanja ili radnim prostorom, a skup završnih stanja je podprostor skupa stanja ili radnog prostora.
Primjer 2.1 - Je li moguće prenijeti objekt opisan sustavom jednadžbi u bilo koju točku u prostoru stanja?
Zamjenom vrijednosti U iz prve jednadžbe u drugu jednadžbu u = x 2 0 - 2x 1 0, dobivamo -5x 1 0 + x 2 0 = 0;
Dobili smo skup konačnih stanja opisanih jednadžbom x 2 0 = 5x 1 0 ;
Dakle, skup konačnih stanja navedenih za objekt (sustav) mora biti ostvariv.
2.2.3 Državna i kontrolna ograničenja
Riža. 2.5 - Opći prikaz radnog područja prostora stanja:
Dodijeljeno je i navedeno radno područje državnog prostora. Obično je ovo područje opisano svojim granicama pomoću modularnih konvencija.
Slika 2.6 - Prikaz radnog područja prostora stanja definiranog modularnim konvencijama:
Također je navedeno U - raspon dopuštenih vrijednosti kontrolnog djelovanja. U praksi se područje U također specificira pomoću modularnih relacija.
Problem sinteze optimalnog regulatora rješava se uz uvjet ograničenja upravljanja i ograničenog resursa.
2.2.4 Kriterij optimalnosti
U ovoj fazi specificiraju se zahtjevi za kvalitetu rada zatvorenog sustava. Zahtjevi su navedeni u generaliziranom obliku, odnosno u obliku integralnog funkcionala, koji se naziva kriterij optimalnosti.
Opći prikaz kriterija optimalnosti:
Posebne vrste kriterija optimalnosti:
1) kriterij optimalnosti, osiguravajući minimalno vrijeme prijelaznog procesa (riješen je problem optimalne izvedbe):
2) kriterij optimalnosti koji osigurava minimalnu potrošnju energije:
Za jednu od komponenti:
Za sva stanja varijable:
Za jednu radnju upravljanja:
Za sve kontrolne radnje:
Za sve komponente (u najopćenitijem slučaju):
2.2.5 Obrazac rezultata
Potrebno je odrediti u kojem obliku ćemo tražiti kontrolnu akciju.
Postoje dvije mogućnosti optimalna kontrola: u 0 = u 0 (t), koristi se u odsutnosti smetnji, u 0 = u 0 (x), optimalno upravljanje u obliku povratne veze (upravljanje zatvorenom petljom).
Formulacija problema sinteze optimalnog sustava u općem obliku:
Za objekt opisan varijabilnim stanjima sa zadanim ograničenjima i skupom početnih i završnih stanja, potrebno je pronaći upravljačko djelovanje koje osigurava kvalitetu procesa u zatvorenom sustavu koja odgovara kriteriju optimalnosti.
2.3 Metoda dinamičkog programiranja
2.3.1 Načelo optimalnosti
Početni podaci:
Potrebno je pronaći u 0:
Riža. 2.7 - Fazni portret prijelaza sustava od početne do konačne točke u prostoru stanja:
Putanja prijelaza od početne do krajnje točke bit će optimalna i jedinstvena.
Izjava o principu: Završni dio optimalne putanje također je optimalna putanja. Ako se prijelaz iz međutočke u konačnu točku ne provodi optimalnom putanjom, tada bi za nju bilo moguće pronaći vlastitu optimalnu putanju. Ali u tom slučaju bi se prijelaz od početne do krajnje točke odvijao drugom putanjom, koja bi trebala biti optimalna, ali to je nemoguće, jer postoji samo jedna optimalna putanja.
2.3.2 Bellmanova temeljna jednadžba
Razmotrimo kontrolni objekt proizvoljnog tipa:
Razmotrimo prijelaz u prostoru stanja:
Riža. 2.8 - Fazni portret prijelaza sustava od početne do konačne točke x(t) je trenutna (početna) točka, x(t+Dt) je međutočka.
Transformirajmo izraz:
Zamijenimo drugi integral s V(x(t+Dt)):
Za malu vrijednost Dt uvodimo sljedeće pretpostavke:
2) Proširimo pomoćnu funkciju
Provođenjem daljnjih transformacija dobivamo:
Gdje je min V(x(t)) kriterij optimalnosti J.
Kao rezultat dobili smo:
Podijelimo obje strane izraza s Dt i eliminiramo Dt na nulu:
Dobivamo osnovnu Bellmanovu jednadžbu:
2.2.3 Omjeri izračuna metode dinamičkog programiranja:
Osnovna Belmanova jednadžba sadrži (m+1) nepoznatih veličina jer U 0 R m , VR 1:
Diferenciranjem m puta dobivamo sustav (m+1) jednadžbi.
Za ograničen raspon objekata, rješavanje dobivenog sustava jednadžbi osigurava točnu optimalnu kontrolu. Taj se problem naziva AKOR problem (analitičko projektiranje optimalnih regulatora).
Objekti za koje se razmatra zadatak AKOR moraju ispunjavati sljedeće zahtjeve:
Kriterij optimalnosti mora biti kvadratan:
Primjer 2.2
Za objekt opisan jednadžbom:
Potrebno je osigurati prijelaz s x(0) na x(T) prema kriteriju optimalnosti:
Analizirajući objekt na stabilnost, dobivamo:
U 0 = U 2 = -6x.
2.4 Pontrjaginov princip maksimuma
Uvedimo prošireni vektor stanja, koji proširujemo zbog nulte komponente, za koju biramo kriterij optimalnosti. zR n+1
Također uvodimo prošireni vektor desnih strana, koji proširujemo pomoću funkcije ispod integrala u kriteriju optimalnosti.
Uvedimo Š - vektor konjugiranih koordinata:
Formirajmo Hamiltonian, koji je skalarni produkt W i μ(z,u):
H(W,z,u) = W*t(z,u),(2.33)
Jednadžba (2.34) se naziva osnovna jednadžba Pontryaginovog principa maksimuma, koja se temelji na jednadžbi dinamičkog programiranja. Optimalna kontrola je ona koja daje Hamiltonov maksimum u određenom vremenskom intervalu. Kad upravljački resurs ne bi bio ograničen, tada bi se mogli koristiti nužni i dostatni ekstremni uvjeti za određivanje optimalne kontrole. U stvarnoj situaciji, da bi se pronašlo optimalno upravljanje, potrebno je analizirati vrijednost Hamiltonijana na graničnoj vrijednosti razine. U ovom slučaju, U 0 će biti funkcija proširenog vektora stanja i vektora konjugiranih koordinata u 0 = u 0 .
Za pronalaženje konjugiranih koordinata potrebno je riješiti sustav jednadžbi:
2.4.1 Postupak za izračunavanje sustava pomoću Pontryaginovog načela maksimuma.
Jednadžbe objekta moraju se dovesti u standardni oblik za sintezu optimalnih sustava:
Također je potrebno specificirati početno i krajnje stanje te zapisati kriterij optimalnosti.
Uvodi se vektor proširenog stanja
Prošireni vektor desnih strana:
I vektor konjugiranih koordinata:
Hamiltonijan pišemo kao skalarni produkt:
Određivanje maksimuma Hamiltonijana u u:
Čime određujemo optimalno upravljanje u 0 (Š,z).
Napisujemo diferencijalne jednadžbe za vektor konjugiranih koordinata:
Nalazimo konjugirane koordinate kao funkciju vremena:
6. Odredite konačni optimalni zakon upravljanja:
U pravilu, ova metoda vam omogućuje da dobijete zakon kontrole programa.
Primjer 2.3 - Za objekt prikazan na sl. 2. 9. potrebno je osigurati prijelaz od početne točke y(t) do krajnje točke y(t) u T= 1c uz kvalitetu procesa:
Riža. 2.9 - Model objekta:
Za određivanje konstanti b 1 i b 2 potrebno je riješiti rubni problem.
Napišimo jednadžbu zatvorenog sustava
Integrirajmo:
Razmotrimo krajnju točku t=T=1s., kao x 1 (T)=1 i x 2 (T)=0:
1= 1/6 b 1 + 1/2 b 2
Dobili smo sustav jednadžbi iz kojeg nalazimo b 2 = 6, b 1 = -12.
Napišimo zakon upravljanja u 0 = -12t + 6.
2.4.2 Problem optimalnog upravljanja
Za opći objekt potrebno je osigurati prijelaz od početne do krajnje točke u minimalnom vremenu pod ograničenim zakonom upravljanja.
Značajke problema optimalne izvedbe
Hamiltonijan izvedbe:
Kontrolni relej:
Ova se značajka pojavljuje za relejne objekte.
Teorem o broju prebacivanja upravljačkog djelovanja:
Ovaj teorem vrijedi za linearne modele sa stvarnim korijenima karakteristične jednadžbe.
Det (pI - A) =0 (2,51)
A(A) je vektor pravih svojstvenih vrijednosti.
Izjava teorema:
U problemu optimalne izvedbe sa stvarnim korijenima karakteristične jednadžbe, broj prebacivanja ne može biti veći od (n-1), gdje je n poredak objekta, stoga broj intervala konstantnosti upravljanja neće biti veći od (n-1).
Riža. 2.10 - Vrsta kontrolnog djelovanja pri n=3:
Primjer 2.4 - Razmotrimo primjer rješavanja problema optimalne izvedbe:
Š=[Š 1, Š 2]
H b = W 1 x 2 + W 2 (-2dx 2 -x 1 +u)
Kada - korijeni su stvarni:
Zbroj dvaju eksponenata je:
Ako, tada su korijeni kompleksno konjugirani i rješenje će biti periodična funkcija. U stvarnom sustavu nema više od 5 - 6 prebacivanja.
2.4.3 Metoda sklopne površine
Ova metoda omogućuje pronalaženje upravljanja funkcijama varijable stanja za slučaj kada je optimalno upravljanje relejne prirode. Stoga se ova metoda može koristiti pri rješavanju problema optimalne izvedbe za objekt s aditivnim upravljanjem
Suština metode je identificirati točke u cijelom prostoru stanja gdje se mijenja upravljački predznak i spojiti ih u zajedničku sklopnu površinu.
Preklopna površina
Kontrolni zakon će imati sljedeći oblik:
Za formiranje sklopne plohe prikladnije je razmotriti prijelaz od proizvoljne početne točke do ishodišta koordinata
Ako se krajnja točka ne poklapa s ishodištem, tada je potrebno odabrati nove varijable za koje će ovaj uvjet biti istinit.
Imamo objekt forme
Razmatramo prijelaz, uz kriterij optimalnosti:
Ovaj kriterij nam omogućuje da pronađemo zakon upravljanja ove vrste:
Uz nepoznato, nepoznati su nam i početni uvjeti.
S obzirom na prijelaz:
Metoda obrnutog vremena (metoda obrnutog gibanja).
Ova metoda vam omogućuje određivanje sklopnih površina.
Suština metode je da se početna i završna točka zamijene, a umjesto dva skupa početni uvjeti ostaje jedan za.
Svaka od ovih putanja bit će optimalna. Prvo pronađemo točke u kojima kontrola mijenja predznak i spojimo ih u plohu, a zatim promijenimo smjer kretanja u suprotan.
Primjer - prijenosna funkcija objekta ima oblik:
Kriterij za optimalnu izvedbu:
Kontrolna ograničenja.
Razmotrite prijelaz:
Optimalna kontrola će imati relejnu prirodu:
Idemo obrnuti vrijeme (tj. U obrnutom vremenu problem će izgledati ovako
Razmotrimo dva slučaja:
Dobivamo jednadžbe zatvorenog sustava:
Koristimo li se metodom izravne integracije, dobivamo ovisnost o i budući da -, tada imamo
Jer početna i krajnja točka su zamijenjene, tada dobivamo slično:
Izradimo rezultat i upotrijebimo metodu fazne ravnine za određivanje smjera
Primjenom metode izravne integracije dobivamo:
Funkcija će izgledati ovako:
Promjena smjera:
Točka promjene predznaka (preklopna točka).
Opći analitički izraz:
Jednadžba površine:
Zakon optimalne kontrole:
Zamjenom jednadžbe površine dobivamo:
2.5 Suboptimalni sustavi
Suboptimalni sustavi su sustavi koji su po svojstvima bliski optimalnim.
Karakterizira ga kriterij optimalnosti.
Apsolutna pogreška.
Relativna greška.
Suboptimalan je proces koji je blizak optimalnom uz zadanu točnost.
Suboptimalan sustav je sustav u kojem postoji barem jedan suboptimalan proces.
Suboptimalni sustavi se dobivaju u sljedećim slučajevima:
pri aproksimaciji sklopne površine (koristeći podjelno linearnu aproksimaciju, aproksimaciju pomoću klinova)
Kada će se u suboptimalnom sustavu pojaviti optimalan proces.
ograničavanje radnog područja državnog prostora;
3. ADAPTIVNI SUSTAVI
3.1 Osnovni pojmovi
Adaptivni sustavi su oni sustavi u kojima se parametri regulatora mijenjaju prateći promjene parametara objekta, tako da ponašanje sustava u cjelini ostaje nepromijenjeno i odgovara željenom:
Dva su pravca u teoriji adaptivnih sustava:
adaptivni sustavi s referentnim modelom (ASEM);
adaptivni sustavi s identifikatorom (ASI).
3.2 Adaptivni sustavi s ID-om
Identifikator je uređaj za procjenu parametara objekta (procjena parametara mora se provoditi u realnom vremenu).
AR - adaptivni regulator
OU - objekt upravljanja
U - identifikator
Dio koji je označen isprekidanom linijom može se implementirati digitalno:
V, U, X - mogu biti vektori. Objekt može biti višekanalni.
Razmotrimo rad sustava.
U slučaju konstantnih parametara objekta, struktura i parametri adaptivnog regulatora se ne mijenjaju, glavna povratna veza djeluje, sustav je stabilizacijski sustav.
Ako se parametri objekta promijene, tada ih identifikator procjenjuje u stvarnom vremenu, a struktura i parametri adaptivnog regulatora se mijenjaju tako da ponašanje sustava ostaje nepromijenjeno. Glavni zahtjevi su za identifikator (performanse, itd.) i za sam identifikacijski algoritam. Ova klasa sustava koristi se za upravljanje objektima sa sporim nestacionarnostima. Ako imamo nestacionarni objekt opći oblik:
;.Najjednostavniji prilagodljivi pogled bit će sljedeći:
Zahtjevi za sustav:
Gdje su i matrice konstantnih koeficijenata.
U stvarnosti imamo:
Ako izjednačimo, dobivamo relaciju za određivanje parametara regulatora
3.3 Adaptivni sustavi s referentnim modelom
U takvim sustavima postoji referentni model (EM) koji se postavlja paralelno s objektom. BA - adaptacijski blok.
Slika 2 - Funkcionalni dijagram ASEM-a:
Pogledajmo kako sustav funkcionira:
U slučaju kada se parametri objekta ne mijenjaju ili izlazni procesi odgovaraju referentnim, greška je:
autotuning programiranje kontrole
Jedinica za prilagodbu ne radi i adaptivni regulator nije ponovno izgrađen; glatka povratna informacija radi u sustavu.
Ako se ponašanje razlikuje od referentnog, to se događa pri promjeni parametara objekta, u kojem slučaju se pojavljuje greška.
Uključuje se adaptacijski blok, struktura adaptivnog regulatora se rekonstruira na način da se svede na referentni model objekta.
Adaptacijski blok mora smanjiti pogrešku na nulu ().
Formira se algoritam uključen u blok adaptacije različiti putevi, na primjer, koristeći drugu Lyapunovljevu metodu:
Ako je to točno, tada će sustav biti asimptotski stabilan i.
Objavljeno na Allbest.ru
...Slični dokumenti
Postavka problema sinteze sustava upravljanja. Primjena Pontrjaginovog principa maksimuma. Metoda analitičkog projektiranja optimalnih regulatora. Bellmanova metoda dinamičkog programiranja. Genetičko programiranje i gramatička evolucija.
diplomski rad, dodan 17.09.2013
Metode rješavanja problema sinteze sustava upravljanja dinamičkim objektom. Usporedne karakteristike parametarska i strukturno-parametarska sinteza. Dijagram procesa simboličke regresije. Princip rada metode analitičkog programiranja.
diplomski rad, dodan 23.09.2013
Koncept velikog upravljačkog sustava. Model konstrukcijskog sprezanja elemenata. Organizacija strukture upravljanja na više razina. Opći problem linearnog programiranja. Elementi dinamičkog programiranja. Postavka problema strukturne sinteze.
tutorial, dodano 24.06.2009
Postavka problema dinamičkog programiranja. Ponašanje dinamičkog sustava u ovisnosti o početnom stanju. Matematička formulacija problema optimalnog upravljanja. Metoda dinamičkog programiranja. Diskretni oblik varijacijskog problema.
sažetak, dodan 29.09.2008
Proučavanje glavnih dinamičkih karakteristika poduzeća duž zadanog kanala upravljanja, čiji su rezultati dovoljni za sintezu sustava upravljanja (CS). Izrada matematičkog modela objekta upravljanja. Analiza frekvencijskih karakteristika sustava upravljanja.
kolegij, dodan 14.7.2012
Teorija automatskog upravljanja. Prijenosna funkcija sustava prema njegovom strukturnom dijagramu. Blok dijagram i prijenosna funkcija kontinuiranog ACS. Stabilnost sustava. Proučavanje procesa tranzicije. Proračun i konstrukcija frekvencijskih karakteristika.
kolegij, dodan 14.03.2009
Opći pojmovi i klasifikacija lokalnih sustava upravljanja. Matematički modeli Objekt upravljanja LSU. Metode linearizacije nelinearnih jednadžbi objekata upravljanja. Postupak sinteze LSU. Prijelazne pojave pomoću pulsnih prijelaznih funkcija.
tečaj predavanja, dodan 09.03.2012
Princip rada i zadaće informacijskih sustava za upravljanje projektima. Metode kritičnog puta, analiza i ocjena planova. Mrežni model i graf, vrste putanja. Razmjena informacija između poduzeća, klasifikacija informacijskih sustava i njihova prodajna tržišta.
test, dodan 18.11.2009
Klasifikacija informacija prema različitim kriterijima. Faze razvoja informacijskih sustava. Informacijska tehnologija i sustavi upravljanja. Razine procesa upravljanja. Metode projektiranja konstrukcija. Metodologija funkcionalnog modeliranja IDEF0.
kolegij, dodan 20.04.2011
Analiza glavnih faza rješavanja problema sinteze regulatora u klasi linearnih stacionarnih sustava. Pronalaženje optimalnih postavki regulatora i prijenosne funkcije zatvorenog sustava. Proučavanje sastava i strukture sustava automatiziranog upravljanja.
Opseg XPM-a nije ograničen na razvoj softvera. Ekstremno upravljanje projektima bit će učinkovito za iskusne timove koji implementiraju inovativni projekti,startupi, djeluju u kaotičnim, nepredvidivim okruženjima.
Što je Extreme Project Management?
XPM koncept je razvijen 2004. godine. Ali bilo bi nepravedno smatrati ga jedinim programerom. Doug je bio inspiriran brojnim tehnikama drugih autora:
- model radikalnog upravljanja projektima Rob Thomseth,
- APM Jim Highsmith,
- koncept ekstremnog programiranja Kenta Beck.
DeCarlo je osnovao Extreme Project Management teorija kaosa I složeni adaptivni sustavi.
Teorija kaosa je matematičko područje posvećeno opisivanju i proučavanju ponašanja nelinearnih dinamičkih sustava, koji su pod određenim uvjetima podložni takozvanom dinamičkom kaosu.
Složeni adaptivni sustav je sustav mnogih međudjelovajućih komponenti koji ispunjava niz uvjeta (fraktalna struktura, sposobnost adaptivne aktivnosti itd.). Primjeri CAS-a uključuju grad, ekosustave i burzu.
Doug uspoređuje ekstremno upravljanje projektima s jazzom.
Iako jazz zna zvučati kaotično, on ima svoju strukturu zahvaljujući kojoj glazbenici imaju priliku improvizirati i stvarati prava remek-djela.
Umjesto da slijede utabanu stazu, u Extreme Project Managementu razgovaraju voditelji projekata najbolja alternativa s klijentom, eksperimentirajte, proučavajte rezultate i iskoristite to znanje u sljedećem projektnom ciklusu.
Jedno od svojstava nekih kaotičnih sustava je
koji su predmeti razmatranja teorije kaosa - “efekt leptira”,
postao je popularan nakon "Zvuka groma" Raya Bradburyja
Brian Warnham, autor knjige, opisao je pet koraka koje tim za upravljanje ekstremnim projektima mora slijediti kako bi uspješno dovršio projekt:
- Vidjeti— jasno definirajte viziju projekta prije početka ekstremnog upravljanja projektom
- Stvoriti- uključiti tim u kreativni misaoni proces i ideja generirati i odabrati ideje za postizanje utvrđene vizije projekta
- Ažuriraj— potaknuti tim da testira svoje ideje kroz implementaciju inovativnih rješenja
- Precijeniti— kako se razvojni ciklus približava kraju, tim bi trebao ponovno procijeniti svoj rad
- Raspodijeliti- Nakon završene obuke važno je širiti znanje i primijeniti ga u budućim fazama projekta, kao i na novim projektima općenito.
Budući da su ljudi na čelu ekstremnog upravljanja projektima, to također određuje specifičnosti mjerenja uspjeha XPM projekta:
- korisnici su zadovoljni napretkom i privremenim isporukama - postoji osjećaj da se projekt kreće u dobrom smjeru, unatoč okolnoj nestabilnosti.
- korisnici su zadovoljni konačnom isporukom.
- članovi tima zadovoljni su kvalitetom života tijekom rada na projektu. Ako ih pitate bi li htjeli raditi na sličnom projektu, većinaće odgovoriti "da".
Prednosti i mane XPM-a
Među glavnim prednostima metodologije treba istaknuti sljedeće:
- integritet- Iako Extreme Project Management uključuje razne metode, alate i predloške, oni imaju smisla samo kada se primjenjuju na cijeli projekt kao cjelinu. Kao voditelj projekta, možete vidjeti cijeli projekt kao jedinstveni sustav bez potrebe analiziranja njegovih pojedinih dijelova
- usmjerena na ljude— u XPM-u naglasak je na dinamici projekta. Omogućuje dionicima interakciju i komunikaciju te u konačnici zadovoljavanje potreba kupaca
- poslovni fokus- kada se postigne rezultat, imat ćete jasnu viziju kako projekt može koristiti vašem klijentu. Tim je stalno usredotočen na isporuku proizvoda rano i često
- humanizam- jedno od načela Extreme Project Managementa. Sastoji se od uzimanja u obzir kvalitete života ljudi uključenih u projekt. Budući da su sastavni dio projekta, strast prema poslu i korporativni duh uvelike utječu na poslovanje, stoga je fizičko i moralno stanje tima važno tijekom rada na projektu
- stvarnost kao temelj— ekstremno upravljanje projektima omogućuje vam rad u nepredvidivom, kaotičnom okruženju. Ne možete promijeniti stvarnost da biste se prilagodili projektu. Događa se suprotno: projekt prilagođavate vanjskim čimbenicima.
Bilo je i nekih nedostataka. To uključuje:
- nesigurnost— ova značajka odsijeca veliki sektor projekata, počevši od onih s kritičnom opasnošću (vojni objekti, Atomske stanice, aplikacije za internetsko bankarstvo itd.), zaključno s natječajnim projektima sa strogo određenim proračunom, rokovima i drugim svojstvima projekta;
- visoki zahtjevi za iskustvom i kvalifikacijama projektnog tima— potrebno se stalno prilagođavati promjenama u projektnom okruženju, uspostaviti učinkovitu međusobnu komunikaciju, dionike i voditelja projekta te raditi u kratkim iteracijama (potonje je relevantno za IT sferu);
- treba promijeniti način razmišljanja— za razliku od tradicionalnog upravljanja projektima, u kojem se rad na projektu odvija prema uobičajenim fazama, prema odobrenom planu i ulogama, u XPM-u se tim treba restrukturirati i pripremiti za nemoguće potpuna kontrola na projektu;
- nemogućnost dugoročno planiranje — jučerašnji plan neće biti relevantan kao prošlomjesečne vijesti. Kako bi tim ispravno radio na postizanju cilja projekta, potrebno je demonstrirati kvalitete fleksibilnosti i samoorganizacije.
- projekt je u izradi u dinamičnom okruženju— stalno se mijenjaju okolnosti, brzina, zahtjevi;
- moguća upotreba pokušaj i pogreška tijekom rada na projektu;
- Na projektu radi iskusan tim— za razliku od tradicionalnog upravljanja projektima, u prvom su planu ljudi, a ne procesi;
- razvijaju aplikaciju- iza životni ciklus razvoj softver u većini slučajeva uspijeva promijeniti funkcionalnost ili proširiti popis dostupnih platformi. Što više korisnika koristi softver, moguće je napraviti više promjena, za što je ekstremno upravljanje projektima odlično.
- ovo je meta projekt— odnosno koji je podijeljen na mnogo malih projekata. XPM će u ovom slučaju pomoći u suočavanju s odgodom početka rada;
- vlasnik poduzeća spreman je sudjelovati u projektu od početka do kraja. Komunikacije se moraju uspostaviti "voditelj projekta - poslovni čovjek"
« voditelj projekta- sudionik"
"voditelj projekta - vlasnik poduzeća - dionik."
Dionici su ljudi i organizacije koje na ovaj ili onaj način utječu na projekt. To uključuje i one koji su aktivno uključeni u projekt (projektni tim, sponzor), i one koji će koristiti rezultate projekta (naručitelj), te osobe koje mogu utjecati na projekt, iako u njemu ne sudjeluju (dioničari, partnerske tvrtke).
Ekstremno upravljanje projektima zahtijeva brzu prilagodbu tima neuobičajenim, stalno promjenjivim uvjetima u kojima moraju raditi. Stoga postoji nekoliko ključnih pravila koja su obvezna za učinkovito korištenje Extreme Project Managementa:
Primjer razlike klasični upravljanje projektima od ekstreman. U prvom se postiže planirani rezultat, u drugom željeni rezultat.
Ekstremno upravljanje projektima:
Korištenje vodstva, načela i alata za postizanje vrijednosti u uvjetima nestabilnosti Doug DeCarlo
#1 za sve koji žele svladati ekstremno upravljanje projektima. Na temelju svog iskustva u radu s više od 250 projektnih timova, autor je napisao detaljan vodič za ekstremno upravljanje projektima. Voditelji projekata najvećih međunarodne organizacije: Management Solutions Group, Inc., Zero Boundary Inc., Guru Unlimited itd.
Učinkovito upravljanje projektima: tradicionalno, prilagodljivo, ekstremno,
Treće izdanje Robert K. Wysocki
Nakon što ovo pročitate možete steći predodžbu ne samo o ekstremnom upravljanju projektima, već io prilagodljivom. Jedna zanimljivost je da se na kraju svakog poglavlja daju pitanja za organiziranje prezentiranog materijala, koji je pun stvarnih slučajeva projekata iz različitih područja.
Radikalno upravljanje projektima Rob Thomsett
Extreme Project Management predstavljen je od “A” do “Z”, analiziran je svaki alat i tehnika pomoću kojih se Extreme Project Management implementira. Maksimalne praktične informacije uz analizu slučaja.
Arhitektonske prakse: Ekstremno upravljanje projektima za arhitekte
Ne knjiga, ali, ali nemoguće ju je ne uvrstiti u izbor zbog svoje jedinstvenosti. Ovo je opsežan izvor o korištenju XPM-a u arhitekturi i građevinarstvu. Nažalost, autor stranice više je ne ažurira, ali stranica je i dalje prikladna kao varalica.
Presuda
umjetnost i znanost olakšavanja i upravljanja protokom misli, emocija i radnji na način koji daje maksimalne rezultate u složenim i nestabilnim okruženjima.
Razlozi za uspjeh XPM-a među ostalim tehnikama upravljanja leže u tri područja:
- Extreme Project Management to omogućuje kontinuirano samoispravljanje i samousavršavanje u stvarnom vremenu;
- XPM se fokusira na definiranje i praćenje misije projekta, ulijeva povjerenje dionicima i projektnom timu;
- usmjerena na ljude, humanizam i prioritet ljudi nad procesima kao glavne značajke metodologija.
Ime: Ekstremno upravljanje projektima.
Extreme Project Management je fleksibilan i dinamičan model za bilo koju vrstu projekta čije karakteristike uključuju: velika brzina i neizvjesnosti, au kojima neuspjeh nije prihvatljiv.
Knjiga Extreme Project Management daje praktične preporuke za menadžere koji rade s visokim rizicima i pod velikim pritiskom da postignu ono što se očekuje konačni rezultat. Na temelju opsežnog iskustva Douga DeCarla u radu s više od 250 projektnih timova, njegov model Ekstremnog upravljanja projektima izgrađen je na skupu dogovorenih načela, vrijednosti, vještina, alata i praksi za koje se pokazalo da daju snažne rezultate u stalne promjene i neizvjesnost.
U svijetu u kojem se nove tehnologije razvijaju i implementiraju vrtoglavom brzinom, sve se više suočavamo s novim vrstama projekata. Čini se da je svijet doslovno prekriven njima. Riječ je o projektima u kojima su rokovi kritični, cijena pogreške iznimno visoka, zahtjevi se mijenjaju kaotično i nepredvidivo, a kupac u zadnji tren može odlučiti da mu zapravo treba potpuno drugačiji rezultat. U svemu ima neizvjesnosti, ponekad je ima i previše, vode je posebni ljudi – voditelji ekstremnih projekata u “projektno zaluđenim” tvrtkama.
Za upravljanje nepoznatim, tradicionalno upravljanje projektima, temeljeno na pažljivom planiranju i jasnim procesima, ne može se koristiti ovaj pristup sve lošije funkcionira, a na nekim projektima uopće ne funkcionira, kaže Doug DeCarlo. Potrebno je prihvatiti visoku neizvjesnost kao normu, naučiti postojati u ovom svijetu koji se mijenja i dodati “kvantno” razmišljanje tradicionalnim “Newtonovim” alatima za upravljanje projektima.
SADRŽAJ
Predgovor ruskom izdanju.
Projekt je jazz 11
Predgovor 13
Uvod. Vidi svjetlo 17
Koja je razlika između ekstremnih projekata 20
Spremni, pali, nišani! 23
Ekstremno upravljanje projektima 2 5
Promjena paradigme 27
Prvi dio: Nova stvarnost 31
1 Primjena kvantnog razmišljanja na ekstremnu stvarnost 33
Postoji li metoda za tvoje ludilo? 35
Linearno ludilo 37
Newtonova neuroza i ekstremno upravljanje projektima 39
Alati za samodijagnostiku 41
Jeste li odgovorni za svoje riječi? 43
Ovo je jazz, a ne klasika 44
Prema mirnom suživotu 45
Zaključak 4b
2 Ekstremni model uspjeha 49
Ključevi uspjeha 49
Što je "projekt"? Nova definicija 51
Što je "upravljanje projektima"?
Nova definicija 53
Što je "ekstremni projekt"? 56
Što je "ekstremno upravljanje projektima"? 56
Kako izmjeriti uspjeh ekstremnog projekta? 59
Tko određuje uspjeh projekta? 60
Koji su ključni elementi ekstremnog modela uspjeha? 62
Alati, vještine i uvjeti za postizanje uspjeha:
5 kritičnih čimbenika uspjeha 67
Drugi dio: Vještine vođenja u ekstremnom svijetu 71
3 Liderstvo počinje samodisciplinom 75
Organizacije zaluđene dizajnom 76
Formula samomučenja 78
Formula samodiscipline 82
Žalba višim instancama 98
4 Uloga voditelja za ekstremnog voditelja projekta 103
Uloga ekstremnog voditelja projekta 104
Sudionici: Upravljanje projektnim okruženjem ekstremnog projekta 112
Vi kao voditelj procesa 118
Devet razloga zašto ekstremni voditelj projekta ne uspijeva 129
Puno si jači nego što možeš zamisliti 131
Ako se adherencija ne može postići 135
5 Načela, vrijednosti i vještine Međuljudska komunikacija za voditelja projekta 139
4 akceleratora: Kako osloboditi motivaciju i potaknuti inovacije 141
10 zajedničkih vrijednosti: Kako uspostaviti međusobno povjerenje da biste postigli uspjeh 146
4 Poslovna pitanja: kako osigurati da kupac dobije vrijedne rezultate u svakoj fazi 150
Razvoj međuljudskih komunikacijskih vještina u ekstremnom svijetu 152
Principi učinkovita komunikacija 159
Kako pregovarati 165
Rješavanje sukoba 178
Ako ništa drugo ne uspije 180
6 Ekstremno upravljanje timom 183
Procesne vrijednosti 184
Opis naredbe 186
Stvaranje glavnog tima 188
Stvaranje uvjeta za uspješan rad timovi 197
Pravila za vođenje efektivnih sastanaka 210
Vještine voditelja 216
Donošenje odluka i rješavanje problema 220
Kako steći pravo da postanete voditelj procesa 227
7 Upravljanje sudionicima u ekstremnom projektu 233
Poteškoće u upravljanju sudionicima 234
Poslovne vrijednosti 237
Upravljanje odnosima 238
Svemir sudionika 238
Upravljanje sudionicima projekta 244
Uloga upravnog odbora 258
Kako se boriti protiv iluzornog ciklusa izjava 260
Upravljanje promjenama: vi ste to stvorili, ali hoće li ostati? 261
Četvrto poslovno pitanje: isplati li se? 269
Treći dio: Agilni model projekta 271
8 Vizija projekta: razumijevanje sponzorove vizije projekta 279
Odgovor na prvo poslovno pitanje: kome to treba i zašto? 280
Prvi susret sa sponzorom 284
Početak rada na Projektnoj povelji 295
Drugi sastanak sa sponzorom 304
9 Razvijanje vizije projekta: Stvaranje kolektivne vizije 311
Pripreme za treći susret sa sponzorom 312
Primitak ili neishođenje dopuštenja: treći sastanak sa sponzorom 320
Priprema za okvirni sastanak 327
Održavanje okvirnog sastanka 332
Nakon sastanka 346
10 Evaluacija projekta: Planski sastanak 357
Priprema za planski sastanak 359
Dvanaest koraka do planiranog sastanka 3B 1
11 Evaluacija projekta: radovi obavljeni nakon završetka planiranja 397
Procjena infrastrukture upravljanja projektom 399
Procjena financijskih potreba 400
Ažuriranje projekta faze 12: učenje radeći 413
Osnovni, temeljni pokretačke snage 414
Sastavljanje vremenskih blokova 418
Primjena modela IPSSR 420
Svrha faze ažuriranja projekta 432
13 Ponovna procjena projekta: određivanje sudbine projekta 443
Ono što revalorizacija Projekta 44b nije
Proces revalorizacije 447
14 Provedba projekta: primanje ekonomski učinak 467
Što se dogodilo s četvrtim pitanjem poslovanja: isplati li se? 470
Trenutak prijenosa rezultata 472
Razdoblje stabilizacije 473
Sastanak za pregled projekta 474
Ostvarivanje koristi 477
Četvrti dio: Upravljanje projektnim okruženjem 489
15 Komunikacija u stvarnom vremenu 491
Koje su glavne komunikacijske potrebe sudionika projekta? 495
Koje su glavne karakteristike održivog komunikacijskog sustava u stvarnom vremenu? 497
Od čega se sastoji komunikacijski sustav u stvarnom vremenu? 499
Gdje mogu pronaći prihvatljiva rješenja za brzi početak? 502
Što su oni tehnički zahtjevi, predstavili
planiranju i vođenju virtualnih sastanaka? 506
Što trebate znati o planiranju i vođenju web konferencija? 509
Kako izbjeći upadanje u zamku? 510
16. Agilna organizacija: Briefing menadžmenta 513
Nova dinamika projekta 515
Kako vodstvo organizacije može potkopati učinkovito upravljanje projekti 517
Uloga sponzora projekta 520
Agilna organizacija: najgori i najbolji pristupi 523
Postizanje dogovora 538
Prijelazno razdoblje 540
Svijet postaje sve ekstremniji 541
Pogovor Robert K. Wysocki 543
Ekstremna sredstva i metode 547
Sredstva i metode samodiscipline 547
Interpersonalni alati i vještine 5b3
Tehnike fasilitatora 572
Alati za upravljanje projektima 580
Literatura 583
Cilj rada
Upoznati konstrukciju postupnih ekstremnih sustava upravljanja za upravljanje dinamičkim objektima s kašnjenjem.
Teorijski dio
U svakoj proizvodnji (tvornici, pogonu) postoji određeni vodeći tehnički i ekonomski pokazatelj (TEI), koji u potpunosti karakterizira učinkovitost ove proizvodnje. Korisno je održavati ovaj vodeći indikator na ekstremnoj vrijednosti. Takav opći pokazatelj može biti dobit poduzeća.
Za sve tehnološke procese (u radionicama, odjelima) koji su dio proizvodnje, na temelju vodećeg TEP-a možete formulirati vlastiti privatni TEP (primjerice trošak jedinice proizvodnje pri određenoj produktivnosti). Zauzvrat tehnološki proces obično se može podijeliti na niz odjeljaka (tehnoloških cjelina), za svaki od kojih se također može pronaći kriterij optimalnosti Q . Dosezanje ekstremuma Q će privatni TEP procesa i vodeći TEP proizvodnje u cjelini približiti ekstremumu.
Kriterij optimalnosti Q može biti izravno bilo koji tehnološki parametar (na primjer, temperatura baklje uređaja za izgaranje) ili neka funkcija ovisno o tehnološki parametri(na primjer, učinkovitost, toplinski učinak reakcije, prinos korisnog produkta za određeno vremensko razdoblje itd.).
Ako je kriterij optimalnosti Q je funkcija nekih parametara objekta, onda se sustav ekstremne kontrole (ERS) može koristiti za optimizaciju ovog objekta.
U općem slučaju vrijednost kriterija optimalnosti ovisi o promjenama niza ulaznih parametara objekta. Postoji mnogo objekata upravljanja za koje vrijednost kriterija optimalnosti Q ovisi uglavnom o promjeni jednog ulaznog parametra. Primjeri takvih objekata su razne vrste uređaja za izgaranje, katalitički reaktori, kemijska obrada vode u termoelektranama i mnogi drugi.
Dakle, sustavi ekstremnog upravljanja dizajnirani su za traženje optimalnih vrijednosti upravljačkih djelovanja, tj. takve vrijednosti koje daju ekstremum nekog kriterija Q optimalnost procesa.
Sustavi ekstremne kontrole, koji su dizajnirani za optimizaciju objekta pomoću jednog ulaznog kanala, nazivaju se jednokanalnim. Takvi SER-ovi su najrašireniji.
Prilikom optimizacije objekata sa značajnom inercijom i čistim kašnjenjem, preporučljivo je koristiti postupno ekstremne sustave koji djeluju na kontrolirani ulaz objekta u diskretnim vremenskim intervalima.
Kada se proučava ekstremni sustav, u većini slučajeva pogodno je prikazati objekt optimizacije kao serijsku vezu triju karika: ulazne linearne inercijske veze, ekstremne statičke karakteristike na = F(x) i izlazna linearna inercijalna veza (slika 1). Ova shema strukturne supstitucije može se označiti kao LNL.
Riža. 1Shema ekstremnog LNL objekta
Prikladno je uzeti faktore pojačanja obje linearne veze jednake jedinici. Ako je inercija ulazne linearne veze zanemariva u usporedbi s inercijom izlazne linearne veze, objekt se može prikazati NL ekvivalentnim krugom; ako je inercija izlazne linearne veze zanemariva, koristite LN ekvivalentni krug. Intrinzična inercijalna svojstva objekta obično se predstavljaju izlaznom inercijalnom vezom; Tromost mjernih uređaja sustava pripada istoj vezi.
Ulazna linearna veza obično se pojavljuje u strukturnom dijagramu objekta kada pokretački mehanizam (AM) ekstremnog sustava djeluje na sam objekt optimizacije preko veze koja ima inerciju, na primjer, ako je ulazni parametar objekta koji se optimizira temperatura i AM utječe na njegovu promjenu preko izmjenjivača topline. Inercija aktuatora također je uključena u ulazni linearni dio.
Treba napomenuti da se koordinate upravljačkog objekta u sredini između linearnih i nelinearnih veza u velikoj većini slučajeva ne mogu mjeriti; to je lako učiniti samo modeliranjem sustava.
U nekim slučajevima moguće je samo eksperimentalno odrediti strukturni dijagram zamjene objekta.
Da biste to učinili, trebali biste promijeniti ulaznu koordinatu objekta v 1, koja odgovara izlaznoj vrijednosti z 1 , prije v 2 (sl. 2, A), pri kojoj će vrijednost izlazne koordinate objekta kao rezultat prijelaznog procesa biti približno jednaka z 1 .
Ako ovaj poremećaj praktički nije uzrokovao nikakvu zamjetnu promjenu u izlaznoj koordinati objekta (sl. 2, b), tada ne postoji ulazna inercijalna veza. Ako prijelazni proces kao rezultat takvog poremećaja ima oblik kvalitativno blizak onom prikazanom na Sl. 2, V, tada postoji inercijalna veza na ulazu u objekt.
Riža. 2Karakteristike ekstremnog op-amp-a
Struktura NL i LL objekata, kod kojih je linearni dio opisan diferencijalnom jednadžbom prvog reda sa ili bez kašnjenja i statička karakteristika y=f(x) može biti bilo koja kontinuirana funkcija s jednim ekstremom u radnom području može se dovoljno aproksimirati veliki broj optimizacija industrijskih objekata.
Ekstremni kontrolni sustavi:
Automatski optimizacijski sustavi s ekstremnim memoriranjem
U ekstremnim SAO regulatorima s ekstremnim memoriranjem, razlika između trenutne vrijednosti izlaznog signala dovodi se do signalnog releja na objekt i njegovu vrijednost u prethodnoj vremenskoj točki.
Blok dijagram samoregulacijskog sustava s ekstremnim memoriranjem prikazan je na sl. 3 . Izlazna vrijednost objekta OKO sa statičkom karakteristikom y=f(x) unesene u uređaj za pohranu memorija ekstremni regulator.
Riža. 3Automatski sustav optimizacije s ekstremnim memoriranjem
Uređaj za pohranjivanje takvog sustava treba bilježiti samo povećanje ulaznog signala, tj. pamćenje se događa samo s povećanjem u. Smanjiti na Uređaj za pohranu ne reagira. Signal iz uređaja za pohranjivanje kontinuirano se dovodi do elementa za usporedbu ES, gdje se uspoređuje s trenutnom vrijednošću signala u. Razlika signala na-na maks od elementa usporedbe ide do signalnog releja SR. Kada razlika na-y max dostiže vrijednost mrtvog pojasa u n signalni relej, on okreće aktuator IH,što utječe na ulazni signal x objekt. Nakon aktivacije, signalni relej se pohranjuje u memorijski uređaj memorija značenje g signal se resetira i pohranjuje na počinje ponovno.
Sustavi s ekstremnom memorijom obično imaju aktuatore s konstantnom brzinom kretanja, tj. dx/dt=±k 1 Gdje k=konst. Ovisno o signalu I Aktivator signalnog releja mijenja smjer kretanja.
Objasnimo rad SAO s memoriranjem ekstremuma. Pretpostavimo da u ovom trenutku t 1 (Sl. 4), kada je stanje objekta karakterizirano vrijednostima signala na ulazu i izlazu, respektivno x 1 I na 1 (točka M 1), Ekstremni regulator je uključen. U ovom trenutku memorijski uređaj pohranjuje signal na 1 . Pretpostavimo da je ekstremni regulator, nakon što je pušten u rad, počeo povećavati vrijednost X, u ovom slučaju vrijednost na smanjuje - uređaj za pohranu ne reagira na to. Kao rezultat toga, na izlazu signalnog releja pojavljuje se signal na-na 1 . U trenutku t signal na-na 1 dolazi do mrtve zone signalnog releja u n(točka M 2), koji se aktivira, mijenjajući pogon. Nakon toga, pohranjena vrijednost na 1 se poništava i uređaj za pohranu pohranjuje novu vrijednost na 2 . Ulazni signal objekta x smanjuje, a izlazni signal na povećava (putanja od točke M 2 Do M 3). Jer na povećanje cijelo vrijeme, output memorija kontinuirano prati promjene u.
Riža. 4Traženje optimuma u SAO uz pamćenje ekstrema:
A- karakteristike objekta; b- mijenjanje izlaza objekta; V- signal na ulazu signalnog releja; G- mijenjanje unosa objekta.
U točki M 3 sustav doseže ekstrem, ali pad x nastavlja. Kao rezultat toga, nakon boda M 3 značenje na već se smanjuje i memorija sjeća se g Maks. Sada je na ulazu signalni relej SR ponovno se pojavljuje signal razlike g-g maks. U točki M 4 , Kada g 4 -g max = g n, aktivira se signalni relej, okrećući pogon i poništavajući pohranjenu vrijednost g max, itd.
Oscilacije se uspostavljaju oko ekstrema kontrolirane vrijednosti. Od sl. 4 vidljivo je da period ulaznih oscilacija T in objekta je 2 puta duži od perioda oscilacije izlaza objekta T out. Signalni relej preokreće MI kada g=g max - g n. Smjer kretanja IM nakon aktiviranja signalnog releja ovisi o smjeru kretanja IM prije djelovanja signalnog releja.
Iz pregleda rada SAO-a s ekstremnim pamćenjem jasno je da njegov naziv ne odražava točno bit rada sustava. Uređaj za pohranu ne bilježi ekstrem statičke karakteristike objekta (njegova vrijednost u trenutku uključivanja regulatora je nepoznata). Memorijski uređaj bilježi vrijednosti izlazne količine na objekt kada na povećava se.
Stepeni automatski optimizacijski sustavi
Blok dijagram automatskog upravljačkog sustava korak po korak prikazan je na sl. 5. Mjerenje izlaznog signala na objekta u sustavu javlja se diskretno (iza senzora izlaza objekta nalazi se impulsni element tj 1), tj. u određenim intervalima ∆ t(∆t- period ponavljanja impulsnog elementa). Dakle, impulsni element pretvara promjenjivi izlazni signal na objekt u niz impulsa, čija je visina proporcionalna vrijednostima na u trenucima vremena t=n∆t, nazvani trenuci uklanjanja. Označimo vrijednosti na u određenom trenutku t=n∆t kroz na str. Vrijednosti y n dovode se u memorijski uređaj (element kašnjenja). Uređaj za pohranjivanje daje element za usporedbu ES prijašnja vrijednost ti p- 1 . Na ES istovremeno stiže y n. Izlaz elementa za usporedbu proizvodi signal razlike ∆y n =y n - ti p- 1 U sljedećem trenutku t=(n+1) ∆t signal pickup pohranjena vrijednost ti p- 1 se poništava iz memorije i signal se pohranjuje y n+ 1 , signal y n dolazi od memorija na ES a na releju ulaznog signala SR pojavljuje se signal ∆ y n+ 1 = y n + 1 -y n .
Riža. 5Diskretna struktura(steper)SAO
Dakle, signal proporcionalan inkrementu ∆ dovodi se do signalnog releja u koračnom automatskom upravljačkom sustavu na izlaz objekta u vremenskom razdoblju ∆ t. Ako je ∆ y>0 tada je takvo kretanje dopušteno signalnim relejem; ako je ∆ na<0, tada se aktivira signalni relej i mijenja smjer ulaznog signala X.
Između signalnog releja SR i aktuator IH(Sl. 5) uključen je još jedan impulsni element tj 2 (radi sinkronizirano s tj 1), koji povremeno otvara strujni krug IH, zaustavljanje IH za ovo vrijeme.
Aktuator u takvim automatiziranim sustavima obično mijenja ulaz x objekta u koracima do konstantne vrijednosti ∆h. Preporučljivo je brzo mijenjati ulazni signal objekta po korak kako bi vrijeme potrebno za pomicanje aktuatora za jedan korak bilo dovoljno kratko. U tom slučaju će se smetnje koje aktuator unosi u objekt približiti naglim.
Dakle, signalni relej mijenja smjer sljedećeg koraka ∆ x n+ 1 aktuator, ako je vrijednost ∆ y n postaje manje od nule.
Razmotrimo prirodu potrage za ekstremom u automatiziranom sustavu korak po korak s objektom bez inercije. Pretpostavimo da početno stanje objekta karakterizira točka M 1 na statičkoj ovisnosti y=f(x) (Slika 6, a). Pretpostavimo da ekstremni regulator ulazi u rad u trenutku vremena t 1 a aktuator napravi korak ∆ x za povećanje ulaznog signala objekta.
Riža. 6Traži u diskretnom CAO: A - karakteristike objekta; b- promjena u outputu; V- promjena unosa
Izlazni signal objekta na istovremeno se također povećava. Nakon vremena ∆ t(na vrijeme t 2) aktuator čini korak u istom smjeru, jer ∆ na 1 =y 2 -g 1 >0. U trenutku t 3 aktuator napravi još jedan korak za ∆ x u istom smjeru, budući da je ∆ g 2 =g 3 -g 2 Iznad nule, itd. U određenom trenutku t 5 prirast izlaznog signala objekta ∆ g 3 =g 5 - godine 4 , postane manji od nule, aktivira se signalni relej i sljedeći korak ∆ x aktuator će napraviti u smjeru smanjenja ulaznog signala objekta x itd.
U sustavima automatskog upravljanja korak po korak, za osiguranje stabilnosti, potrebno je da kretanje sustava prema ekstremumu bude nemonotono.
Postoje CAO korak po korak, na koji mijenjaju ulazni signal u jednom koraku ∆ x promjenjiva i ovisi o vrijednosti g.
Automatski optimizacijski sustavi s derivacijskim upravljanjem
Automatski optimizacijski sustavi s derivacijskom kontrolom koriste svojstvo ekstremne statičke karakteristike da derivacija dy/dx jednaka nuli pri vrijednosti ulaznog signala objekta x=x veleprodaja(vidi sliku 7).
Riža. 7Graf promjena derivacije unimodalne karakteristike
Blok dijagram jednog od ovih samohodnih sustava prikazan je na sl. 8. Vrijednosti ulaznih i izlaznih signala objekta O dovode se do dva diferencijatora D 1 I D 2, na čijem se izlazu dobivaju signali, respektivno dx/dt I dy/dt. Izvedeni signali se šalju u uređaj za dijeljenje DU.
Riža. 8Struktura samoregulacijskog sustava s mjerenjem derivacije statičke karakteristike
Na izlazu DU dobije se signal dy/dx, koji se dovodi u pojačalo U s dobitkom k 2. Signal s izlaza pojačala ide do aktuatora IH s promjenjivom brzinom kretanja, čija je vrijednost proporcionalna izlaznom signalu pojačala I. dobitak IH jednaki k 1 .
Ako statička karakteristika objekta y=f(x) ima oblik parabole y=-kx 2 , tada se SAO opisuje linearnim jednadžbama (u odsutnosti poremećaja), budući da dy/dx=-2kx, a ostale karike sustava su linearne. Logički uređaj za određivanje smjera kretanja prema ekstremumu se ne koristi u takvom sustavu, budući da je on čisto linearan iu njemu je, čini se, vrijednost ekstremuma unaprijed poznata (jer dy/dx= 0 pri x=x oiit).
Trenutno je samohodni topovski sustav pušten u rad na IH daje se neki signal da se pokrene, inače dx/dt= 0 I dy/dt= 0 (u nedostatku slučajnih poremećaja). Nakon toga, ACS radi kao običan ACS, čija je zadaća vrijednost dy/dx= 0.
Opisani sustav ima niz nedostataka koji ga čine praktički neupotrebljivim. Prvo, kada dx/dt→ 0 izvedenica dy/dt također teži nuli - zadatak pronalaženja ekstremuma postaje neizvjestan. Drugo, stvarni objekti imaju kašnjenje, pa je potrebno podijeliti derivacije koje se međusobno ne mjere istovremeno dy/dt I dx/dt i pomaknut u vremenu točno za vrijeme kašnjenja signala u objektu, što je prilično teško postići. Treće, nepostojanje logičkog uređaja (signalnog releja) u takvom automatiziranom sustavu dovodi do činjenice da u nekim uvjetima sustav gubi svoju funkcionalnost. Pretpostavimo da je samohotka počela raditi kada x
Osim toga, čak i ako se takav sustav pomakne prema ekstremu u početnom trenutku, on gubi svoju funkcionalnost s proizvoljno malim pomakom statičke karakteristike bez probne obrnute sklopke.
Riža. 9Optimizacijski sustav s mjerenjem derivacije outputa objekta:
A - struktura sustava; b- karakteristike objekta; V- promjena u outputu; G- ulazni signal, d - mijenjanje unosa objekta.
Razmotrimo drugu vrstu samoregulacijskog sustava s derivacijskim mjerenjem i aktuatorom IH konstantna brzina kretanja, strukturna shema koji je prikazan na sl. 9.
Razmotrimo prirodu traženja SAO ekstremuma s mjerenjem derivacije s blok dijagramom prikazanim na slici. 9, A.
Neka bezinercijski predmet regulacije OKO(Sl. 9, a) ima statičku karakteristiku prikazanu na Sl. 9, b. Stanje sustava automatskog upravljanja u trenutku uključivanja ekstremnog regulatora određeno je vrijednostima ulaznih signala x 1 i izlaz na 1 - točka M 1 na statičku karakteristiku.
Pretpostavimo da je ekstremni regulator, nakon što je pušten u rad u trenutku vremena t 1 mijenja ulazni signal x u smjeru povećanja. U ovom slučaju, signal na izlazu objekta na mijenjat će se u skladu sa statičkom karakteristikom (Sl. 9, V), i izvedenica dy/dt kada se kreće od točke M 1 prije M 2 smanjuje (sl. 9, G). U trenutku u vremenu t 2 izlaz objekta će dosegnuti ekstrem na max, i derivat dy/dt bit će jednaka nuli. Zbog neosjetljivosti signalnog releja, sustav će se nastaviti kretati, udaljavajući se od ekstrema. U ovom slučaju izvedenica dy/dt promijenit će predznak i postati negativan. U trenutku t 3 , kada je vrijednost dy/dt ako ostane negativan, premašit će mrtvu zonu signalnog releja ( dy/dt)H, aktuator će se okrenuti i ulazni signal će x počet će se smanjivati. Izlaz objekta ponovno će se početi približavati ekstremumu i izvodnici dy/dt postat će pozitivna kada se kreće od točke M 3 prije M 4 (Sl. 9, V). U trenutku u vremenu t 4, izlazni signal ponovno doseže ekstrem, a derivacija dy/dt=0.
Međutim, zbog neosjetljivosti signalnog releja, kretanje sustava će se nastaviti, izvodnica dy/dt postat će negativan u točki M 5 ponovno će se dogoditi obrnuto, itd.
U ovom sustavu diferencira se samo izlazni signal objekta koji se dovodi do signalnog releja SR. Od kada sustav prolazi kroz ekstremum znak dy/dt promjene, a zatim da biste pronašli ekstrem, trebate preokrenuti IH, kada je izvedenica dy/dt postat će negativan i premašiti mrtvu zonu ( dy/dt)H Signum relej.
Sustav koji reagira na znakove dy/dt prema principu rada, blizu je samohodnog pištolja korak po korak, ali je manje otporan na buku.
Automatski optimizacijski sustavi s pomoćnom modulacijom
U nekim se radovima takvi automatski optimizacijski sustavi nazivaju sustavima s kontinuiranim signalom traženja ili, u terminologiji A.A. Krasovski jednostavno kontinuiranim sustavima ekstremne regulacije.
Ovi sustavi koriste svojstvo statičke karakteristike za promjenu faze oscilacija izlaznog signala objekta u usporedbi s fazom ulaznih oscilacija objekta za 180° kada izlazni signal objekta prolazi kroz ekstrem (vidi sliku 10).
Riža. 10Priroda prolaska harmonijskih vibracija kroz unimodalnu karakteristiku
Za razliku od gore spomenutih SAO sustava, sustavi s pomoćnom modulacijom imaju odvojene pokrete pretraživanja i rada.
Blok dijagram samoregulacijskog sustava s pomoćnom modulacijom prikazan je na sl. 11. Ulazni signal x objekt O s karakterističnim y=f(x) je zbroj dviju komponenti: x=x o(t)+a grijeh ω 0 t, Gdje A I ω 0 - konstantne vrijednosti. komponenta a grijeh ω 0 t je probni pokret i generira ga generator G, komponenta xo(t) je radnički pokret. Kada se kreće prema ekstremu, varijabilna komponenta a grijeh ω 0 t ulazni signal objekta uzrokuje pojavu izmjenične komponente iste frekvencije ω 0 =2π/T 0 u izlaznom signalu objekta (vidi sl. 10). Varijabilna komponenta može se pronaći grafički, kao što je prikazano na sl. 10.
Riža. jedanaestSAO struktura s pomoćnom modulacijom
Očito je da je varijabilna komponenta signala na izlazu objekta u fazi s varijabilnom komponentom signala na ulazu za bilo koju ulaznu vrijednost, kada x 0 =x 1
Amplituda A oscilacije traženja trebaju biti male, budući da te oscilacije prelaze u izlazni signal objekta i dovode do pogreške u određivanju ekstremuma.
Sastavni dio količine y, imajući frekvenciju ω 0, izoliran pojasnim filtrom F 1 (slika 11). Zadatak filtra F 1 je da se ne propusti stalna ili sporo promjenjiva komponenta i komponente drugog i viših harmonika. U idealnom slučaju, filtar bi trebao propuštati samo komponentu s frekvencijom ω 0.
Nakon filtra F 1 varijabilna komponenta količine y, imajući frekvenciju ω 0, isporučuje se u vezu za množenje Ministarstvo zdravlja(sinkroni detektor). Referentna vrijednost također se dovodi na ulaz veze množitelja v 1 =a grijeh( ω 0 t + φ ). Faza φ referentni napon v 1 odabire se ovisno o fazi izlaza filtra F 1 , jer filter F 1 uvodi dodatni fazni pomak.
Napon na izlazu sekcije množitelja u=vv 1 . Kada vrijednost x<x trgovina na veliko
u = vv 1 = b grijeh( ω 0 t+ φ ) a grijeh( ω 0 t+ φ ) = ab grijeh 2 ( ω 0 t + φ )= = ab/ 2 .
Kada vrijednost ulaznog signala x>x 0PT vrijednost signala na izlazu sekcije množitelja Ministarstvo zdravlja je:
u = vv 1 = b grijeh( ω 0 t + φ + 180°) a grijeh( ω 0 t + φ ) = - ab grijeh 2 ( ω 0 t + φ )= = - ab/ 2 .
Riža. 12Priroda pretraživanja u SAO s pomoćnom modulacijom:
A - karakteristike objekta; b-promjena faze titranja; V- harmonijske oscilacije na ulazu; G- ukupni signal na ulazu; d - signal na izlazu sekcije množitelja.
Nakon odjeljka za množenje signal I dovodi do niskopropusnog filtera F 2, koji ne propušta varijabilnu komponentu signala I. komponenta istosmjernog signala i=i 1 nakon filtera F 2 se dovodi do relejnog elementa PONOVNO. Relejni element upravlja pogonom konstantnom brzinom. Umjesto relejnog elementa, krug može imati fazno osjetljivo pojačalo; tada će aktuator imati promjenjivu brzinu kretanja.
Na sl. Slika 12 prikazuje prirodu traženja ekstremuma u SAO s pomoćnom modulacijom, čiji je blok dijagram prikazan na slici. 11. Pretpostavimo da početno stanje sustava karakteriziraju signali na ulazu i izlazu objekta, odnosno x 1 I g 1 (točka M 1 na sl. 12, a).
Jer u točki M 1 značenje x 1 <х опт onda kada je ekstremni regulator uključen, faze ulaznih i izlaznih oscilacija će se podudarati. Pretpostavimo da je u ovom slučaju konstantna komponenta na izlazu filtra F 2 pozitivna ( ab/2>0), što odgovara kretanju s porastom X, tj. dx 0 /dt>0. U tom slučaju SAO će se kretati prema ekstremu.
Ako je polazište M 2, koji karakterizira položaj sustava u trenutku kada je ekstremni regulator uključen, takav je da ulazni signal objekta x>x opt (Sl. 12,a), tada su oscilacije ulaznog i izlaznog signala objekta u protufazi. Kao rezultat, konstantna komponenta na izlazu F 2 će biti negativno ( ab/2<0), что вызовет движение системы в сторону уменьшения x (dx 0 /dt<0 ). U ovom slučaju, SAO će se približiti ekstremu.
Tako će, bez obzira na početno stanje sustava, biti osigurana potraga za ekstremom.
U sustavima s aktuatorom promjenjive brzine, brzina kretanja sustava prema ekstremumu ovisit će o amplitudi izlaznih oscilacija objekta, a ta amplituda je određena devijacijom ulaznog signala. x od vrijednosti x trgovina na veliko
Učitavam...
