ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

В статье рассматривается оценка параметров математической модели нелинейного объекта с запаздыванием. Объектом идентификации в данной работе является термостолик на основе элемента Пельтье. Для идентификации подавалось несколько реализаций входных сигналов на вход объекта идентификации. Для расчета параметров нелинейного дифференциального уравнения, описывающего объект идентификации, применен метод наимень­ших квадратов. Метод наименьших квадратов использован для идентификации по причине простоты его реализации и возможности идентификации нелинейных объектов. Приведены значения параметров математической модели, полученных в результате идентификации. Показаны графики изменения температуры в системе управления температурой с рассчитанным регулятором на основе полученной математической модели в результате идентификации. Выяснено, что полученная модель в результате идентификации может быть применена для расчета регуляторов для нелинейных систем, в частности для термостолика на основе элемента Пельтье, а также при проектировании самонастраивающихся регуляторов. Однако предложенный в данной работе метод наименьших квадратов не позволяет оценить время запаздывания. Поэтому время запаздывания предварительно оценено по переходным процессам по температуре. Идентификация динамических объектов применяется, когда требуется получить структуру математической модели и оценить значения параметров исходя из входного и выходного сигнала объекта управления. Кроме того идентификация применяется при автоматической настройке регуляторов. Математическая модель объекта управления необходима для расчета регулятора, который используется для обеспечения требуемой точности и устойчивости систем управления. Элементы Пельтье применяются при проектировании термостатов малой мощности и малых размеров. Термостаты на основе элемента Пельтье могут обеспечить температуру как выше температуры окружающей среды, так и ниже.

1. Гринкевич В.А. Синтез регулятора температуры для термостолика на основе элемента Пельтье // Научный вестник НГТУ. – 2020. – № 1 (78). – С. 55–74. – DOI: 10.17212/1814-1196-2020-1-55-74.
2. Полупроводниковый термостат для лабораторных исследований «TC-20» / И.П. Егорова, Ю.И. Иванов, С.Н. Колесников, Г.И. Сидоров // Известия ТРТУ. – 2002. – № 6 (29). – С. 121–123.
3. Сероклинов Г.В., Гунько А.В. Информационные технологии при исследовании изменения биопотенциала растений от действия температуры // Актуальные проблемы электронного приборостроения (АПЭП-2014): труды XII международной конференции, 2–4 октября 2014 г.: в 7 т. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2014. – Т. 7. – C. 72–75.
4. Сероклинов Г.В. Задачи автоматизации экспериментальных исследований сложных биофизических объектов // Методы и технические средства исследований физических процессов в сельском хозяйстве: сборник научных трудов СибФТИ. – Новосибирск, 2001. – С. 46–53.
5. Магомедов Д.А., Хазамова Л.А., Миспахов И.Ш. Малогабаритный термостат для перевозки биоматериалов // Низкотемпературные и пищевые технологии в XXI веке. – СПб., 2015. – С. 458–460.
6. Парфенов А. Температурный профиль конвекционной пайки. Что это такое? // Технологии в электронной промышленности. – 2009. – № 2 (30). – С. 29–30.
7. Термостолик для микроскопа на элементах Пельтье / Н.С. Безруков, А.Н. Одиреев, К.Ф. Килимиченко, Ю.М. Перельман // Системный анализ в медицине (САМ 2017): материалы XI международной научной конференции, 19–20 октября 2017 г. – Благовещенск, 2017. – С. 47–52.
8. Тарукин Е.М. Авторефрижераторы // Вестник НГИЭИ. – 2012. – № 6 (13). – С. 68–82.
9. Епанешников В.Д., Епанешникова И.В. Модель структурной идентификации непрерывных динамических объектов // Информатика и системы управления. – Благовещенск, 2017. – № 1 (51). – С. 53–63. – DOI: 10.22250/isu.2017.51.53-63.
10. Раскина А.В. Определение структуры линейного динамического объекта в задачах непараметрической идентификации // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. – 2016. – T. 17, № 4. – С. 891–898.
11. Чикильдин Г.П., Маевский И.В. Алгоритм определения частоты регуляризации в МНК идентификации импульсной и частотных характеристик // Автоматика и программная инженерия. – 2018. – № 3 (25). – С. 62–68.
12. Стрижнев А.Г., Марков А.В., Русакович А.Н. Идентификация объекта управления по переходной характеристике замкнутой системы // Доклады Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. – 2012. – № 5 (67). – С. 65–72.
13. Аверкин А.Н., Повидало И.С. Идентификация динамических объектов с помощью нейронных сетей на основе самоорганизующихся карт Кохонена // Системный анализ в науке и образовании. – 2012. – № 2. – С. 1–9.