- •1 Зертханалық жұмыс №1. Жинақталған параметрлері бар объектті аналитикалық әдісімен моделдеу
- •1.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •1.2 Процесті бейнелеу
- •1. 3 Simulink пакетінде объект моделінің блок-сұлбасын құру
- •1.4 Зертханалық жұмысты орындау тәртібі
- •1.6 Тапсырмалар нұсқалары
- •2 Зертханалық жұмыс №2. Резервуардағы процестің статикалық және динамикалық сипаттамаларын зерттеу
- •2.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •2.2 Объектті бейнелеу
- •2.3 Объектті басқаруға негізделген Statefiow ішкі жүйесі
- •2.3 Зертханалық жұмысты орындау тәртібі
- •2.5 Тапсырма нұсқалары
- •3 Зертханалық жұмыс №3. Бірінші ретті сызықты объектті идентификациялаудың тура әдістері
- •3.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •3.2 Өтпелі функция көмегімен идентификациялау әдісі
- •3.3 Зертханалық жұмысты орындаудың тәртібі
- •3.5 Тапсырма нұсқалары
- •4 Зертханалық жұмыс №4. Сызықты объектті жиілік сипаттама көмегімен идентификациялау
- •4.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •4.2 Жиілік сипаттама көмегімен беріліс функцияның коэффициенттерін анықтау
- •4.3 Өлшеу нәтижелерін өңдеу бағдарламасы
- •4.4 Зертханалық жұмысты орындауға тапсырма
- •4.5 Есеп беру қүрамы
- •4.6 Тапсырмалар нұсқалары
- •4.7 Бақылау сұрақтары
- •5 Зертханалық жұмыс №5. Сызықты динамикалық объекттерді параметрлік идентификациялау
- •5.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •5.2 Динамикалық объекттерді параметрлік идентификациялау
- •5.3 Қисықтарды қиыстырып келтіру Curve Fitting Toolbox пакеті
- •5.4 Зертханалық жұмысты орындау тәртібі
- •5.5 Есеп беру құрамы
- •5.6 Тапсырма нұсқалары
- •5.7 Бақылау сұрақтары
- •6 Зертханалық жұмыс №6. Сызықты объекттерді System Identification Toolbox пакетінің құралдарымен идентификациялау
- •6.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •6.2 System Identification Toolbox графикалық құралы
- •6.3 Зертханалық жұмысты орындаудың тәртібі
- •6.4 Есеп беру құрамы
- •6.5 Тапсырма нұсқалары
- •6.6 Бақылау сұрақтары
- •7 Зертханалық жұмыс №7. Динамикалық объекттерді параметрлі емес идентификациялау
- •7.1 Зертханалық жұмысқа тапсырма
- •7.2 Объектті параметрлі емес идентификациялау үшін корреляция-лық функцияларды қолдану
- •7.3 Дискретті импульсті өтпелі функцияны аппроксимациялау
- •7.4 Зертханалық жұмысты орындау тәртібі
7.3 Дискретті импульсті өтпелі функцияны аппроксимациялау
Тегістелген импульсті өтпелі функцияларды табу үшін осы функцияның мәндерін кейбір аппроксимациялау полиноммен жуықтау процедурасы қолданылады. Көбінесе ортогоналды полиномдар жүйесімен жіктеу қолданылады
мұнда φk(t) – берілген функциялар жүйесі;
N – жіктеу реті;
ak – төмендегі формуламен есептелінетін қатар коэффициенттері
.
Жіктеу функцияларын таңдағанда олардың аз санында жақсы жуықтауға жету мақсатын орындауға тырысады. Лаплас түрлендіруі бойынша түрлендірілетін ортогоналды функцияларды қолдану жөн (Чебышев, Лагерр, Лежандр полиномдары).
7.4 Зертханалық жұмысты орындау тәртібі
7.4.1 Уақыттың белгілі интервалында зерттелетін объекттің кірудегі және шығудағы айнымалылары тіркелген. Осы өлшеулер нәтижелері негізінде автокорреляциялық және өзара корреляциялық функциялар есепетелген (нұсқалар кестесін қараңыз).
7.4.2 Өз вариантыңыз үшін (7.2) сызықты алгебралық теңдеулер жүйесін жазыңыз.
7.4.3 MatLab жүйенің бұйрық терезесін қолданып (7.2) жүйенің шешімін табыңыз (№6 зертханалық жұмыстың 6.4.6 тарауындағыдай).
7.4.4 Curve Fitting Tool пакеті көмегімен алынған дискретті мәндерді әр түрлі ретті ортогоналды полиномдарымен жуықтаңыз полиномами (жұп нұсқалар үшін Лагерр полиномдары қолданылады, тақ нұсқаларға - Лежандр полиномыдары).
7.4.5 Импульсті өтпелі функцияны тиімді аппроксимациялайтын полиниомды таңдаңыз.
7.4.6 Алынған импульсті өтпелі функцияны қолданып парметрлі емес моделді жазыңыз
.
7.4.7 Модел теңдеуі бойынша блок-диаграмманы құрыңыз.
7.4.8 Модел кірісіне әртүрлі сигналдарды беріп, тәжірибелерді өткізіңіз; шығыс сигналдарын Scope терезесіне шығарыңыз.
7.5 Есеп беру құрамы
Зертханалық жұмыс бойынша есеп беру келесілерден тұрады:
- зертханалық жұмыстың мақсаты мен тапсырмасы;
- импульсты өтпелі функцияның дискретті мәндерін анықтауға негізделген алгебралық теңдеулер жүйесі;
- осы жүйенің шешімдер массиві;
- импульсты өтпелі функцияның дискретті мәндерін аппроксимациялауды орындаудың қадамдары;
- импульсты өтпелі функцияны аппроксимациялайтын өрнектері;
- тиімді аппроксимациялау полномын дәлелдеп таңдау;
- параметрлі емес моделдің блок-диаграммасы;
- моделдің шығу сигналының графигі.
7.6 Тапсырмалар нұсқалары
Нұсқа № |
t, мин |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
∞ |
1 |
Rx(t) |
1 |
0,37 |
0,16 |
0,05 |
0,02 |
0,01 |
0,005 |
0 |
Rxy(t) |
0,1788 |
0,4729 |
0,3866 |
0,2565 |
0,1454 |
0,06 |
0,03 |
0 | |
2 |
Rx(t) |
1 |
0,47 |
0,2 |
0,1 |
0,05 |
0,01 |
0,005 |
0 |
Rxy(t) |
0,2376 |
0,5128 |
0,1343 |
0,2848 |
0,155 |
0,003 |
0,003 |
0 | |
3 |
Rx(t) |
1 |
0,53 |
0,26 |
0,15 |
0,1 |
0,02 |
0,003 |
0 |
Rxy(t) |
0.3049 |
0.5792 |
0.5575 |
0.4152 |
0.2176 |
0,002 |
0,002 |
0 | |
4 |
Rx(t) |
1 |
0,5 |
0,3 |
0,2 |
0,09 |
0,03 |
0,003 |
0 |
Rxy(t) |
0.3978 |
0.7428 |
0.7030 |
0.5960 |
0.3200 |
0,001 |
0,001 |
0 | |
5 |
Rx(t) |
1 |
0,52 |
0,28 |
0,18 |
0,1 |
0,02 |
0,005 |
0 |
Rxy(t) |
0.4872 |
0.9122 |
0.8998 |
0.7320 |
0.4088 |
0,002 |
0,002 |
0 | |
6 |
Rx(t) |
1 |
0,46 |
0,22 |
0,12 |
0,1 |
0,03 |
0,004 |
0 |
Rxy(t) |
0.3825 |
0.8008 |
0.7846 |
0.6214 |
0.3794 |
0,001 |
0,002 |
0 | |
7 |
Rx(t) |
1 |
0,38 |
0,19 |
0,04 |
0,02 |
0,01 |
0,005 |
0 |
Rxy(t) |
0.1735 |
0.4398 |
0.3637 |
0.2415 |
0.1026 |
0,003 |
0,002 |
0 | |
8 |
Rx(t) |
1 |
0,45 |
0,2 |
0,1 |
0,05 |
0,01 |
0,004 |
0 |
Rxy(t) |
0.2531 |
0.5655 |
0.5020 |
0.3365 |
0.1445 |
0,003 |
0,002 |
0 | |
9 |
Rx(t) |
1 |
0,39 |
0,19 |
0,06 |
0,01 |
0,001 |
0,0001 |
0 |
Rxy(t) |
0.2428 |
0.6008 |
0.5659 |
0.4181 |
0.1166 |
0,0005 |
0,003 |
0 | |
10 |
Rx(t) |
1 |
0,35 |
0,18 |
0,05 |
0,02 |
0,01 |
0,005 |
0 |
Rxy(t) |
0.2495 |
0.6569 |
0.5835 |
0.3389 |
0.1058 |
0,002 |
0,003 |
0 |
7.7 Бақылау сұрақтары
7.7.1 Параметрлі емес идентификациялау деген не?
7.7.2 Импульсты өтпелі функцияның анықтамасы.
7.7.3 Автокорреляциялық және өзара корреляциялық функциялардың анықтамасын беріңіз.
7.7.4 Параметрлі емес идентификациялауда корреляциялық функциялар қандай мақсатымен қолданылады?
7.7.5 Винер-Хопф теңдеуі қандай объекттерді бейнелейді?
7.7.6 Винер-Хопф теңдеуі алгебралық теңдеулер жүйесіне қалай түрленеді?
7.7.7 Ортогоналды полиномның анықтамасын беріңіз.
7.7.8 Ортогоналды полиномдарды аппроксимациялауға қолданудың артықшылықтары?
7.7.9 Curve Fitting Tool пакетінің міндеті?
7.7.10 Функциялардың қайсысы жуықтаудың ең тиімдісі болды?
Әдебиеттер тізімі
1. Ибраева Л.К., Хисаров Б.Д. Басқару объекттерді моделдеу және идентификациялау. Оқу құралы. – Алматы: АЭжБИ, 2009 - 207 б.
2. Ибраева Л.К. Басқару объекттерді моделдеу және идентификациялау. 050702 – Автоматтандыру және басқару мамандығы бойынша барлық оқу түрінің студенттеріне арналған дәрістер жинағы. – Алматы: АЭжБИ, 2009. – 84 б.
3. Ибраева Л.К., Хисаров Б.Д. Моделирование и идентификация объектов управления. Учебное пособие. – Алматы: АИЭС, 2009 – 209 с.
4. Ибраева Л.К. Моделирование и идентификация объектов управления. Конспект лекций для студентов всех форм обучения специальности 5В0702 – Автоматизация и управление. - Алматы:АИЭС, 2009 – 84 с.
5 Сыздыков Д.Ж. Идентификация в системах управления. – Алматы: Изд-во «Эверо», 2007.
6 MATLAB 6.5 SP1/7.06 Simulink 5/6 в математике и моделировании. – М7: СОЛОН-Пресс, 2005.
7. www.exponenta.ru
8. www.matlab.ru
2014 ж. жалпы жоспары, реті 110
Лида Куандыковна Ибраева
БАСҚАРУ ОБЪЕКТТЕРДІ МОДЕЛДЕУ ЖӘНЕ ИДЕНТИФИКАЦИЯЛАУ 5В070200 – Автоматтандыру және басқару мамандығының студенттері үшін зертханалық жұмыстарды орындау бойынша әдістемелік нұсқаулықтар
Редакторы Б.С.Қасымжанова Стандарттау бойынша маман Н.Қ.Молдабекова
__. __. __. басуға қол қойылды Пішімі 60х84 1/ 16 Таралымы 100 дана. №1 типографиялық қағаз Көлемі 2,4 оқу-бас. ә. Тапсырыс ___ Бағасы 1200 т .
«Алматы энергетика және байланыс университеті» Коммерциялық емес акционерлік қоғамының көшірмелі-көбейткіш бюросы 050013, Алматы, Байтұрсынұлы көшесі, 126