Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Методы и алгоритмы моделирования стохастических систем управления движением объектов 10
1.1. Постановка задачи 10
1.2. Математические модели движения объектов 11
1.3. Моделирование аэро- и гидродинамических внешних воздействий 14
1.3.1. Методы моделирования случайных процессов и последовательностей 14
1.3.2. Методы моделирования ветро-волновых возмущений с заданными корреляционными и спектральными характеристиками 21
1.4. Алгоритмы стохастического управления подвижными объектами 26
1.4.1. Динамические и случайные ошибки в стохастических САУ... 26
1.4.2. Оптимальные и адаптивные стохастические системы управления 30
1.4.3. Стационарный режим в стохастических САУ 40
1.4.4. Управление движением корабля в современных системах судовождения 41
1.5. Выводы 47
ГЛАВА 2. Разработка и моделирование алгоритмов управления движением при случайных воздействиях . 48
2.1. Постановка задачи 48
2.2. Алгоритмы моделирования случайных ветро-волновых воздействий с заданными спектрами 49
2.2.1. Дискретный фильтр второго порядка 49
2.2.2. Имитация волнового случайного процесса 52
2.2.3. Алгоритмы моделирования случайных составляющих ветро-волновых воздействий при движении объекта 55
2.2.4. Силы и моменты волнового воздействия 55
2.2.5. Общий алгоритм имитации волнового случайного процесса... 56
2.2.6. Анализ погрешностей аппроксимации спектров нерегулярного волнения 58
2.3. Алгоритмы управления движением 61
2.3.1. Алгоритмы нестационарного управления движением объекта при больших начальных рассогласованиях координаты 61
2.3.2. Синтез регулятора системы управления в стационарном режиме 68
2.3.3. Оптимизация параметров САУ по виду переходного процесса 72
2.4. Линеаризация уравнений движения корабля в различных режимах 76
2.4.1. Режим стабилизации курса 76
2.4.2. Режим установившейся циркуляции 78
2.4.3. Равномерное движение 80
2.5. Выводы 83
ГЛАВА 3. Анализ эффективности алгоритмов стохастического управления 84
3.1. Постановка задачи 84
3.2. Анализ алгоритмов обнаружения скачков аэродинамических воздействий 85
3.3. Анализ адаптивного алгоритма двухуровневого управления 87
3.4. Локальные системы управления активными средствами движения 89
3.4.1. Принцип работы локальных систем управления носовыми подруливающими устройствами и выдвижными поворотными колонками 89
3.4.2. Особенности структуры САУД, содержащей локальные системы управления активными средствами движения 93
3.5. Определение статистических характеристик САУД 96
3.6. Выводы 101
ГЛАВА 4. Особенности построения реальных систем управления движением 102
4.1. Постановка задачи 102
4.2. Алгоритмы распределения упоров по органам активного управления движением корабля 103
4.2.1. Распределение упоров при синхронном управлении ВШС 103
4.2.2. Распределение упоров при асинхронном управлении ВПК 106
4.2.3. «Экономичное» распределение упоров 108
4.3. Особенности построения архитектуры программного комплекса САУД объекта управления 111
4.3.1. Блок имитации движения объекта управления 114
4.3.2. Блок имитации органов активного управления движением 115
4.3.3. Блок имитации внешних воздействий 119
4.3.4. Блок имитации навигационных средств 122
4.3.5. Блок САУД 123
4.3.6. Блок распределения упоров 129
4.4. Выводы 130
Заключение 131
Список литературы
- Моделирование аэро- и гидродинамических внешних воздействий
- Алгоритмы моделирования случайных ветро-волновых воздействий с заданными спектрами
- Анализ адаптивного алгоритма двухуровневого управления
- Алгоритмы распределения упоров по органам активного управления движением корабля
Введение к работе
Актуальность
В последнее время в связи с широким применением спутниковых навигационных систем и получением источников информации о координатах местоположения морского подвижного объекта в задачах судовождения, помимо стабилизации курса корабля, появились возможности решать и другие задачи, такие как динамическое позиционирование, стабилизация путевого угла, стабилизация на частном галсе. Причем системы автоматического управления движением (САУД), решающие эти задачи, должны обеспечивать заданные точностные характеристики в условиях действия интенсивных ветро-волновых возмущений и течения.
Поэтому актуальными являются задачи моделирования ветро-волновых процессов, анализ их воздействия на систему управления движением подвижного объекта и разработки алгоритмов адаптации параметров системы управления к изменяющимся метеоусловиям.
Проблема математического моделирования систем автоматического управления движением объектов рассматривалась в большом числе работ отечественных и зарубежных специалистов. Основное внимание при этом уделялось математическому моделированию систем управления движением корабля при движении с высокими скоростями, в частности, задаче стабилизации курса. Вместе с тем, в настоящее время становятся актуальными и другие задачи судовождения, особенно - задача динамического позиционирования. При этом вопросы моделирования таких систем в условиях сложных случайных воздействий не исследованы в полной мере. Решению этих задач и посвящена диссертационная работа.
Цели и задачи
Целью работы является разработка и моделирование алгоритмов оптимального и квазиоптимального управления динамическими объектами в условиях действия случайных коррелированных внешних возмущений, позволяющих осуществить разработку и исследование динамических характеристик сложных САУД.
Для достижения названной цели необходимо решить следующие задачи.
Провести сравнительный анализ известных алгоритмов оптимального адаптивного стохастического управления.
Синтезировать алгоритмы моделирования случайных воздействий с заданными спектрами, близкими к спектрам ветро-волновых возмущений.
Синтезировать улучшенные алгоритмы стохастического управления движением с адаптацией к внешним воздействиям.
Разработать библиотеку программного комплекса, позволяющую проводить моделирование алгоритмов моделирования случайных ветро-волновых воздействий с заданными спектрами и алгоритмов стохастического управления движением с адаптацией к внешним воздействиям.
Провести сравнительный анализ и оптимизацию различных видов САУ как по структуре, так и по параметрам
Провести анализ особенностей применения разработанных алгоритмов и моделей для реальных систем управления движением.
Методы исследований
При решении задач, рассматриваемых в диссертации, были использованы методы математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, теории стохастического управления и математического моделирования,
Научная новизна
В диссертации получены следующие новые научные результаты.
Предложены и исследованы алгоритмы моделирования случайных ветро-волновых воздействий, позволяющие получать реализации случайных процессов с заданными спектральными характеристиками трех основных классов при заданных погрешностях аппроксимации.
Предложен алгоритм обнаружения скачков внешних воздействий, входящий в состав САУД, позволяющий уменьшить вероятность срыва работы САУД и снизить среднеквадратическую погрешность ошибки слежения на 20 - 30% за счет раннего обнаружения шквала и принятия мер по выработке противодействующих упоров.
Предложен адаптивный алгоритм двухуровневого управления, при котором параметры системы управления меняются в зависимости от величины рассогласования координаты и балльности волнения, обеспечивающий адаптацию САУД к внешним воздействиям и снижающий среднеквадратическую погрешность ошибки слежения на 15 - 20%.
Практическая значимость
Разработан программный комплекс «Система управления движением корабля», который был положен в основу программного обеспечения интегральной мостиковой системы малого корабля специального назначения, и обеспечивает функционирование в реальном масштабе времени.
В системе MATLAB разработана библиотека программ моделирования алгоритмов управления движением объекта, позволяющая исследовать характеристики системы управления движением при различных параметрах управления и в различных режимах управления, пригодная для проведения лабораторного практикума.
Практическая значимость проведенных в диссертации исследований подтверждена актами о внедрении разработанных автором алгоритмов, программ и методик в производственную деятельность ФГУП «НПО «Марс»,
а также в учебный процесс УлГТУ при изучении дисциплин «Теория автоматического управления» и «Математическое моделирование».
Апробация работы
Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих НТК:
III-IV Всероссийские научно-практические конференции «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (Ульяновск, 2001 г., 2004 г.);
10-я Международная конференция по автоматическому управлению «Автоматика-2003» (г. Севастополь, 2003 г.);
LX научная сессия, посвященная Дню радио (Москва, 2005 г.);
ежегодные конференции профессорско-преподавательского состава УлГТУ «Вузовская наука в современных условиях» (2002-2005 гг.).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, в том числе статей 7 и тезисов докладов 3.
Содержание работы
В первой главе проведен анализ работ в области моделирования стохастических систем управления движением объектов: рассмотрены математические модели движения объектов, представлены методы моделирования случайных процессов и последовательностей, а также ветро-волновых возмущений с заданными корреляционными и спектральными характеристиками, описаны алгоритмы стохастического управления подвижными объектами, в том числе рассмотрены динамические и случайные ошибки в стохастических САУ, оптимальные и адаптивные стохастические системы управления, приведен стационарный режим в стохастических САУ. Проведен обзор методов и алгоритмов управления движением корабля в современных системах судовождения.
Вторая глава посвящена разработкам и моделированию алгоритмов управления движением при случайных воздействиях: приводятся алгоритмы моделирования случайных процессов с заданными спектрами, алгоритмы нестационарного управления движением объектов при больших начальных рассогласованиях координаты, приведен синтез регулятора системы управления в стационарном режиме, рассмотрен метод оптимизации параметров САУ по виду переходного процесса, представлена линеаризация уравнений движения корабля в различных режимах движения.
В третьей главе проводится анализ эффективности предложенных алгоритмов стохастического управления: рассмотрены и проанализированы алгоритм обнаружения скачков аэродинамических воздействий, адаптивный алгоритм двухуровневого управления, рассмотрены и проанализированы особенности структуры САУД, содержащей локальные системы управления активными средствами движения, описано определение статистических характеристик САУД методом математического моделирования.
Четвертая глава посвящена особенностям практической реализации реальных систем управления движением: предложены алгоритмы распределения упоров по органам активного управления движением корабля при синхронном и асинхронном управлении ВПК, рассмотрены особенности построения архитектуры программного комплекса САУД объекта управления, описаны блоки, входящие в состав программного комплекса САУД.
Моделирование аэро- и гидродинамических внешних воздействий
Важное теоретическое и практическое значение имеют марковские случайные процессы. С точки зрения моделирования на ЭВМ марковские случайные процессы - это одни из наиболее простых процессов. Действительно, марковским называется случайный процесс 4 Q ) У которого условная плотность вероятностей w( n,tn [ „-i tn.! 4i tj) значений n =(tn) в произвольный момент времени tn tn_! удовлетворяет соотношению = W(5n tn І5п-1» п-і) = = W 0 Un n-l n n-l ) т. е. зависит лишь от значения процесса в один из предшествующих моментов времени [11]. Время t может быть как непрерывным, так и дискретным. Эта условная плотность вероятностей называется плотностью вероятностей перехода из состояния п_! в момент времени tn_j в состояние ,п в момент времени t п . В общем случае - это функция четырех переменных.
Для моделирования марковского случайного процесса достаточно знать условную плотность вероятностей перехода и плотность вероятностей w (Д о, 10) начального значения , 0 в момент времени to, при этом получение дискретных реализаций процесса сводится, очевидно, к следующему. Формируется реализация ] , 0 случайной величины , 1 - с функцией плотности w (, 0,10 ), затем формируется реализация , ! случайной величины ! с функцией плотности w( 1;ti ,0,t0) ит. д. В результате получается последовательность чисел 40 = 400),4, = 40,),.., изображающая дискретную реализацию 1 6, (t ) марковского случайного процесса 4 0 ) с заданной условной плотностью вероятностей перехода w0(4n, n_i,tn,tn_1J. Для получения следующей реализации процесса повторяется та же операция; в результате получается последовательность чисел , (t ),2 Е, (t, ), ... и т. д.
В более общем случае рассматриваются N-мерные марковские процессы, т. е. N взаимосвязанных между собой процессов (/),..., „(?), в совокупности обладающих марковскими свойствами. Эти процессы характеризуются условной плотностью вероятностей перехода, которая имеет вид: W\Slnv"?SNn n I Sln-lv»SNn-l5 n-lJ = " wolsin -"5SNn Sln-lv SNn-l n,tn_iJ
Моделирование N-мерных марковских процессов по заданной условной плотности вероятностей перехода в принципе не отличается от моделирования рассмотренных выше одномерных (простейших) марковских процессов, однако получение N-мерных дискретных реализаций с ростом N усложняется.
Другим обобщением одномерных марковских процессов являются одномерные марковские процессы N-ro порядка, отличающиеся от простейших марковских процессов тем, что плотность вероятностей перехода в очередное состояние зависит не от одного, а от N предшествующих состояний. Марковский процесс N-ro порядка можно рассматривать как компоненту N-мерного марковского процесса, поэтому моделирование марковских процессов N-ro порядка может быть сведено к моделированию N-мерных марковских процессов.
Распространенными являются марковские процессы, которые удовлетворяют дополнительным условиям, чаще всего, условию нормальности распределения, стационарности (однородности), а также условию нормальности и стационарности одновременно. В этих случаях моделирование марковских процессов упрощается.
Действительно, у стационарных марковских случайных процессов плотность вероятностей перехода вида WlSn tn I Ьп-1 П-15"»Э SlS l J" = wfen,ttt 1 . ) = WlSlnv-)SNn n I Sln-lv"sSNn-l» n-l/ = = W0\SlnvsSNn Sln-lJ—sSNn-l n n-l/ зависит лишь от разности Atn = tn — tn_j. Это упрощает процесс моделирования (в особенности для одномерных марковских процессов), так как уменьшается число аргументов функции w0( n, n4,tn:,tn_1 J, которую требуется хранить в памяти ЭВМ при моделировании.
Модели авторегрессии. Так называемая модель авторегрессии является исключительно полной стохастической моделью для описания некоторых встречающихся на практике рядов [27]. В этой модели текущее значение процесса выражается как конечная линейная совокупность предыдущих значений процесса и импульса at. Обозначим значения процесса в равноотстоящие моменты времени t,t-l,t-2,... как zt,zt4,zt_2,.... Пусть 2t, z Д4_2,... - будут отклонениями от р, например 2t=zt-\x. Тогда % = Фі м + Ф2гі-2 + + Фр -р + at (1.3.1) называется процессом авторегрессии (АР) порядка р. Такое название объясняется тем, что линейная модель % = ф ! + ф2х2 +... + фр3р + а, связывающая «зависимое» переменное z с множеством «независимых» переменных Xj,х2,..., хр, плюс член а, описывающий ошибку, часто называют моделью регрессии; говорят, что z «регрессируют» на х,, х2... хр. В (1.3.1) переменная z регрессирует на своих предшествующих значениях; поэтому модель авторегрессиругощая. Если мы определим оператор авторегресии порядка р как ф(В) -1 - cj B - ф2В —... - фрВр, то модель авторегрессии можно сжато описать, как ф(В) = 7.t = at. Эта модель содержит р + 2 неизвестных параметра: (ы ф фз,... ,аа , которые на практике следует оценить по наблюдениям. Дополнительный параметр аа дисперсия белого шума at.
Алгоритмы моделирования случайных ветро-волновых воздействий с заданными спектрами
Пусть ордината волнения представляет собой непрерывный случайный процесс y(t) со стандартным спектром
Подберем дискретный процесс xn = x(nAt) из предыдущего раздела так, чтобы хп по возможности лучше соответствовали отсчетам процесса y(t) с интервалом дискретизации At, т. е. чтобы хп можно бьшо принять за y(nAt): xn«y(nAt). При этом нас не будет особенно интересовать, что происходит в промежуточные моменты времени между 0, At, 2At,...
Поставленную задачу можно решить многими способами. Полученные при этом решения будут как: раз и отличаться поведением процессов в эти промежуточные моменты.
Рассмотрим следующий вариант приближения. Пусть непрерывный процесс x(t) имеет КФ вида (2.2.4): где ;jr = arctg - . [a)
Если спектр (2.2.8) достаточно близок к спектру (2.2.7) при некоторых a, ft и j, то значения сигнала xn = x(nAt), формируемого дискретным фильтром (2.2. Г) будут иметь ту же самую корреляционную функцию, что и отсчеты сигнала x(t) в моменты времени nAt. Следовательно, значения сигнала xn=x(nAt) могут служить достаточно хорошим приближением и отсчетов сигнала y(t) в моменты nAt. Дробно-рациональный спектр (2.2.8) имеет известные отличия от экспоненциального спектра (2.2.7), особенно неприемлемое из которых -"задранность" низких частот.
Попробуем ослабить эти отличия с помощью конечно-разностного дифференциирования. Операцию (2.2.5), поскольку она затрагивает только значения в моменты nAt, можно считать примененной к непрерывному процессу x(t). При этом спектр преобразуется следующим образом: о -ikoAt --ikrait 2(1 —COsfkoAtU S»H „ "Г S H = l ,, \г S (), (2-2.9) (kAt) (kAt) т.е. спектр умножается на p/ - 2(l-cos(koAt)) _ 2(l-cos(hoQ) (fyf) im K } (kAt)2 " (h)2 { } где h = kAt - шаг численного дифференцирования. При h -0 множитель (2.2.10) стремится к а2, что является известным фактом -при дифференцировании сигнала его спектр умножается на а2. Но мы располагаем только конечно-разностным вариантом (2,2.9), поскольку мы имеем только значения x(nAt). Но коэффициент (2.2.10) по-своему хорош для аппроксимации спектра. Это периодическая функция, которая даже лучше, чем о2, т. к. о2, хотя и подавляет низкие частоты, но поднимает высокие, a F(cr) этого недостатка лишена.
Таким образом, имеется дополнительная возможность улучшения аппроксимации спектра (2.2.7).
При этом дисперсия сигнала z связана с дисперсией дифференцируемого сигнала соотношением (2.2.6).
Отметим, что деление на kAt в (2.2.5) выполнять не обязательно, так как здесь дифференцирование не имеет своего определенного смысла - мы хотим только изменить вид спектра. Поэтому можно рассмотреть просто разности процесса хп через к шагов: zn-z(nAt) = x(nAt)-x((n-k)At) = xn-xn_k. (2.2.5 ) Тогда спектром будет Sz(o-) = 2(l-cos(kAto-))Sx(cr), (2.2.9 ) а соотношение между дисперсиями Dz=2(Dx-Bx(kAt)). (2.2.6 ) Чтобы "выправить" дисперсии, т.е. снова иметь Dx, нужно к у добавить дополнительный множитель: Рх 2(Dx-Bx(kAt))" Естественно, при к- со ковариация Bx(kAt)- 0, т.е. хп и хп_к становятся независимыми, поэтому в (2.2.6 ) будет происходить просто удвоение дисперсии. Со спектром же (2.2.9 ) сложнее.
Отметим также, что вместо операции (2.2.5 ) можно в формирующем фильтре заменить 4 на п - n_k. Это сделать программно проще в датчике возмущающей последовательности.
Если корабль имеет скорость v под углом Е, к направлению движения волн, то спектр волнения изменяется довольно просто: нужно взять только другие значения параметров а и /3: 1 + vcosi g vcos ак = а А= 1+ 0 (2.2.11) и использовать эти кажущиеся значения ак и Д во всех предыдущих расчетах. При этом следует учесть следующее:
1) Дисперсия волнения Dy при этом преобразовании спектра не должна измениться. Это уже учтено в виде коэффициента у, который пересчитывается для конкретных значений ак, Д и Dy.
2) Частота максимума спектра кажущегося спектра Д смещается относительно максимума исходного спектра согласно (2.2.11). Это также будет учтено при пересчете коэффициентов формирующего фильтра.
3) Меняется и временная коррелированность кажущегося волнения, т. е. B(t). И это тоже учтено.
Анализ адаптивного алгоритма двухуровневого управления
Для повышения эффективности работы САУД предложен алгоритм двухуровневого управления, при котором параметры системы управления изменяются в зависимости от дальности до точки позиционирования и метеорологических условий плавания.
Предлагается ввести два кольца дальности от точки позиционирования (рис. 3.3): за пределами внешнего кольца постоянная времени САУД устанавливается минимальной, т. о., чтобы при интенсивном действии внешних воздействий система управления успевала справляться со сносом и возвращала корабль в зону точки позиционирования.
В пределах внутреннего кольца дальности постоянная времени САУД зависит от балльности волнения: при малом волнении она минимальна, с увеличением балльности постоянная времени уменьшается.
Зона между кольцами дальности является переходной. Постоянная времени САУД в этой зоне зависит от направления движения корабля: если корабль зашел в переходную зону из-за пределов внешнего кольца, постоянная времени САУД продолжает оставаться минимальной, и становится зависимой от метеообстановки в момент входа во внутреннее кольцо. Если корабль входит в переходную зону из внутреннего кольца (например, при интенсивном сносе), то постоянная времени САУД продолжает оставаться зависимой от метеообстановки, и становится минимальной при пересечении внешнего кольца.
Кроме изменения постоянной времени САУД кольца дальности несут дополнительную функцию по переключению режима распределения упоров по активным средствам движения. При благоприятной метеорологической обстановке во внутреннем кольце включается режим «экономичного» распределения упоров, в котором задействуется ВПК только одного борта, а вторая ВПК находится в режиме «ожидания».
Таким образом, за счет использования алгоритма двухуровневого управления достигается адаптация САУД к внешним воздействиям и снижается среднеквадратическая погрешность ошибки слежения на 15 -20%.
В состав приборных шкафов для управления параметрами носовых подруливающих устройств (ПУ) и выдвижных поворотных колонок (ВПК) входят следующие блоки: -управление ПУ - УП16. Управляет оборотами винта ПУ. Обороты поддерживаются либо наПУ одного борта (ПУ другого борта поддерживается в режиме подкрутки, либо оба ПУ - в режиме подкрутки (имеется 3-хпозиционный переключатель: левая ПУ, правая ПУ, нулевая производительность); -управление ВПК - УК14. Управляет оборотами винта ВПК, а также углом перекладки ВПК. Сюда входят блоки МА-П (предназначен для приема сигналов задания оборотов гребного винта (ГВ) ПУ и фактических оборотов ГВ ПУ) и МУ (предназначен для управления исполнительным механизмом).
Получив информацию о рассогласовании требуемого и текущего параметра (скорости вращения винта), система управления мостика вырабатывает управляющие сигналы, которые передаются на шкафы приборные для преобразования в силовые сигналы управления электродвигателем исполнительного механизма (ИМ), который с постоянной скоростью перемещает шток, передающий усилие в гидросистему и тем самым меняет производительность гидромотора. Схема передачи сигнала приведена на рис. 3.4. Временные диаграммы ЛСУ оборотами винтов ПУ: а) заданное и текущее значения оборотов винта; б) текущее рассогласование, в) сигнал направления изменения числа оборотов; г) состояние винтов ПУ правого и левого бортов; д) управляющий сигнал переключения ПУ правого/левого борта; в) управляющий сигнал увеличения/уменьшения числа оборотов на ИМ 100
Временные диаграммы работы ЛСУ оборотами винта на примере ПУ приведены на рис. 3.6. Управление углом перекладки ВПК осуществляется без ИМ, сигнал поступает напрямую на соответствующие гидроэлектроманипуляторы (ГЭМы). В соответствии с протоколом сопряжения САУД с системой управления ВПК с САУД поступает сигнал на включение обмотки гидрораспределителя большой и малой скорости для поворота влево и вправо по следующему принципу: если рассогласование по углу составляет больше 11, включаются оба ГЭМа, обеспечивая скорость поворота 2...3 об/мин; если рассогласование по углу составляет меньше 11 , включается ГЭМ малой скорости, обеспечивая скорость поворота 0.4 об/мин. При достижении рассогласования в 1....1.5 ГЭМы выключаются.
Алгоритмы распределения упоров по органам активного управления движением корабля
Предлагается следующий алгоритм, условно называемый режимом распределения упоров «враздрай».
1) Проводятся вычисления по синхронной схеме распределения упоров и проверяется ситуация вхождения в ограничение ПУ. Если Fy Пу ТПу макс} используются результаты рассчитанной синхронной схемы, в противном случае следует переход ко 2-му шагу.
2) Меняется величина проекций упоров левой и правой ВПК Fx лВпк иРхпвпк на величину dF.x (т. е. производится раздвигание ВПК относительно первоначального угла перекладки): Рхлвпк = Рхлвпк + signPU-dFx, Fx пвпк = Fx пвпк - signPU-dFXJ где signPU=l, если в ограничение вошло левое ПУ nsignPU—l, если в ограничение вошло правое ПУ. При этом 1-е уравнение системы (4.2.1) остается в равновесии, а баланс 3-го нарушается.
3) Из 3-го уравнения системы (4.2.1) рассчитывается требуемый упор на ПУ. При этом выходит из равновесия 2-е уравнение системы (4.2.1).
4) Из 2-го уравнения системы (4.2.1) пересчитываются проекции FynBnK и Fy пвпк 5) Выполняются шаги 3-4 до тех пор, пока ПУ не выйдут из ограничения (что означает окончание работы алгоритма) или вычисленная величина Fyny не станет отрицательной. Такая ситуация возникает из-за маятникого характера изменения Fy Пу и Fy лВпк и Fy „вше, т. к. уменьшение величины Fy пу приводит к необходимости увеличивать Fy лвпк и Fy „BIEG ЧТО, в свою очередь, приводит к необходимости увеличивать Fy пу, а следовательно, уменьшать РулВПк иРупвпк и т. д. Рис. 4.2 демонстрирует изменение этих величин в процессе работы алгоритма.
6) Увеличивается величина dFx, и выполняются шаги 2-5 до тех пор, пока ПУ не выйдут из ограничения (проверяется на шаге 5) или не выяснится, что данное сочетание требуемых сил и моментов разложить по ОУД невозможно.
К недостаткам данного алгоритма относится следующее: 1. Пилообразный характер выходных параметров при плавном изменении входных. 2. Существуют сочетания входного сигнала, при которых алгоритм не способен рассчитать выходные данные. 3. Если требуемый упор превышает возможности органов управления, то «синхронный» алгоритм ограничивает выходные сигналы, и корабль продолжает двигаться, тогда как алгоритм распределения упоров «враздрай» не способен в такой ситуации выдавать адекватные выходные сигналы.
Тем не менее представленный алгоритм может служить основой для дальнейшего изучения в данном направлении, т. к. обладает видимым преимуществом перед синхронной схемой распределения упоров.
В ситуации, когда корабль находится вблизи точки позиционирования при благоприятной метеорологической обстановке, для управления движением целесообразным является задействование не обеих ВПК одновременно, а какой-либо одной: левой или правой. В связи с этим был доработан алгоритм синхронного распределения упоров таким образом, что в каждый момент времени нагрузка распределяется между одной из ВПК и ПУ. При этом каждой из двух ВПК назначается «сектор ответственности» (см. рис. 4.4) относительно продольной или поперечной осей корабля, в котором производится её работа. Вторая, неработающая в текущий момент времени, ВПК ориентирована в противоположном секторе для возможности быстрого включения в работу без дополнительных затрат времени на разворот колонки.
Возможные варианты «экономичного» распределения упоров: а) Левая ВПК работает в левом секторе относительно ДП корабля, правая ВПК - в правом (см. рис. 4.4, а). 1) Вычисляются значения поперечной составляющей требуемого упора ВПК FyBnK и требуемого упора ПУ Fyny в зависимости от знака проекции на ось Оу требуемого упора:
