
- •1.Понятие микропроцессорной системы. Области применения микропроцессорных систем управления.
- •2.Обобщенные цели управления производственными процессами и техническими объектами.
- •3.Принципы управления. Классификация систем управления.
- •5.Особенности реализации пид-регуляторов
- •1.Погрешность дифференцирования и шум
- •2.Погрешности интегрирования
- •3.Безударное переключение режима
- •6.Дискретная форма пид-регуляторов.
- •7. Критерии качества систем управления с пид-регуляторами
- •1)Ослабление влияния внешних возмущений.
- •1)Аналитический
- •2) Упрощенный аналитический метод
- •4)Нахождение оптимальных коэффициентов регулятора
- •9. Нечеткая логика в пид-регуляторах
- •12.Основные компоненты микропроцессорных систем управления.
- •4. Модуль дискретного ввода (мдВв)
- •5.Двигатель постоянного тока(дпт)
- •13. Архитектура микропроцессорных систем управления. Требования к архитектуре.
- •14. Разновидности архитектуры микропроцессорных систем управления: система с общей шиной, многоуровневая архитектура.
- •16 Особенности и основные разновидности промышленных сетей.
- •17. Основные физические интерфейсы промышленных сетей.
- •18. Интерфейс rs-485
- •19. Интерфейсы «токовая петля».
- •20. Промышленная сеть Profibus.
- •22. Промышленная сеть can
- •23. Промышленный Ethernet
- •24. Беспроводные локальные сети промышленного назначения. Основные проблемы и пути их решения
- •25. Беспроводные промышленные сети Bluetooth.
- •26. Беспроводные промышленные сети ZigBee.
- •27. Беспроводные промышленные сети Wi-Fi.
- •28. Понятие программируемого логического контроллера. Основные типы плк.
- •29. Архитектура программируемого логического контроллера.
- •30. Основные характеристики программируемых логических контроллеров.
- •31. Применение компьютеров в системах автоматизации.
- •32. Развитие программного обеспечения средств автоматизации.
- •33. Системы программирования на языках мэк 61131-3.
- •34. Программирование на языках мэк 61131-3: язык релейно-контактных схем.
- •35. Программирование на языках мэк 61131-3: список инструкций, структурированный текст.
- •36. Программирование на языках мэк 61131-3: диаграммы функциональных блоков.
- •37. Программирование на языках мэк 61131-3: последовательные функциональные схемы.
- •38. Программное обеспечение для поддержки языков мэк 61131-3.
- •39. Понятие орс-сервера. Основные разновидности орс-серверов
- •40. Сервер opc da. Обмен информацией в системах автоматизации с opc da сервером.
- •41. Спецификация opc ua для обмена информацией в системах автоматизации
- •42. Пользовательский интерфейс в системах автоматизации. Scada-пакеты
- •43. Основные функции scada. Программное обеспечение scada
- •2. Диспетчерское упр-ние
- •3. Автоматич упр-ние
- •4. Хранение истории процессов
- •5. Выполнение функций безопасности
- •6. Выполнение общесистемных функций:
- •45. Понятие точности, разрешающей способности, порога чувствительности измерительного канала.
- •48. Виды и назначение фильтров в измерительных каналах.
- •49. Динамические погрешности при различных видов сигналов в измерительном канале.
- •50. Номенклатура устройств ввода-вывода микропроцессорных систем управления.
- •51. Модули ввода аналоговых сигналов в микропроцессорных системах управления.
- •52. Модули вывода аналоговых сигналов в микропроцессорных системах управления.
- •53. Модули ввода и вывода дискретных сигналов в микропроцессорных системах управления.
- •54. Модули ввода частоты, периода и счета импульсов в микропроцессорных системах управления.
- •55. Модули управления движением в микропроцессорных системах управления.
- •56. Микроконтроллеры – назначение, общая архитектура, история развития, основные серии
- •Общая архитектура микроконтроллеров
- •57. Микроконтроллеры Intel 8051.
- •58. Микроконтроллеры pic
- •59. Микроконтроллеры avr
- •Система команд avr
- •Семейства микроконтроллеров avr
- •Средства разработки avr
- •60. Аппаратная вычислительная платформа Arduino
- •Аппаратная часть
- •Платы расширений
- •Программное обеспечение Arduino
4)Нахождение оптимальных коэффициентов регулятора
Выбирается критерий минимизации, в качестве которого может быть один из показателей качества. К критерию добавляются ограничения, накладываемые требованиями робастности. Таким путем получается критериальная функция, зависящая от параметров ПИД-регулятора.
Yопт= f(k,Ти,Тд)
Далее используются численные методы минимизации критериальной функции с заданными ограничениями, которые и позволяют найти искомые параметры ПИД-регулятора.
Должна быть сформулирована система ограничений(СО).
5)Автонастройка (адаптация). Система строится в виде адаптивной СУ, где вводится дополнительный контур адаптации. Автонастройка может выполняться полностью автоматически и по требованию, когда человек является инициатором настройки.
6) Табличное управление. Является разновидностью адаптивного управления, разница в том, что упрощена система идентификации объекта. Принцип табличного управления очень прост. Зная заранее возможные изменения режима работы системы, выполняют идентификацию объекта для нескольких разных режимов и для каждого из них находят параметры регулятора. Значения этих параметров записывают в таблицу. В процессе функционирования системы измеряют параметры, которые характеризует режим работы системы и в зависимости от их значений выбирают из таблицы коэффициенты ПИД-регулятора.
7)Принципы интеллектуального управления. ПИД-регуляторы имеют плохие показатели качества при управлении нелинейными и сложными системами, а также при недостаточной информации об объекте управления. Характеристики регуляторов можно улучшить с помощью: 1) методов нечеткой логики; 2)нейронных сетей; 3) генетических.
:
9. Нечеткая логика в пид-регуляторах
Используется при недостаточном знании объекта управления, но при наличии опыта управления им, когда по условию задачи необходимо использовать знания эксперта. Примером может быть доменная печь. ПИД-регуляторы с нечеткой логикой в настоящее время используются в коммерческих системах для наведения телекамер при трансляции спортивных событий, в системах кондиционирования воздуха, при управлении автомобильными двигателями;
Поскольку информация, полученная от оператора, выражена словесно, для ее использования в ПИД-регуляторах применяют и аппарат теории нечетких множеств, который был разработан JI. Заде в 1965 г. Основная идея этой теории состоит в следующем. Вводится понятие функции принадлежности, которая характеризует степень принадлежности элемента множеству.
Нечеткая логика в ПИД-регуляторах используется двумя путями: 1) для построения регулятора; 2) для организации подстройки коэффициентов ПИД-регулятора.
10. Применение искусственных нейронных сетей для настройки ПИД-регуляторов. Нейронные сети используются в ПИД-регуляторах двумя путями: для построения регулятора и для построения блока настройки его коэффициентов. Нейронная сеть обладает способностью «обучаться», что позволяет использовать опыт эксперта для обучения нейронной сети настройки коэффициентов ПИД-регулятора.
При использовании нейронной сети от эксперта не требуется формулировка правил — достаточно, чтобы он несколько раз сам настроил регулятор в процессе «обучения» нейронной сети.
Нейронная сеть состоит из множества связанных между собой нейронов. нейрон представляет собой функциональный блок с одним выходом у и n входами x1,x2…xn.
Нейронная сеть будет выполнять роль функционального преобразователя, который для набора сигналов r, е, и, у вырабатывает коэффициенты ПИД-регулятора К,Тк,Тд. Самой сложной является процедура обучения. Для обучения нейронной сети обычно используют методы градиентного поиска минимума функции, зависящей от параметров нейронов.
11. Применение генетических алгоритмов для настройки ПИД-регуляторов. Генетические алгоритмы основаны на принципах естественного отбора, сформулированных Дарвином в 1859 г. Идею генетических алгоритмов применительно к решению математических задач сформулировал Дж. Холланд в 1962 г., используя понятия генов, хромосом, скрещивания, мутация, селекции, репродукции. Основной идеей является прямое подобие принципу естественного отбора, когда выживают наиболее приспособленные особи.
Для применения генетических алгоритмов необходимо преобразовать переменные, фигурирующие в условии задачи, в генетические переменные. Такое преобразование задается схемой кодирования. Переменные могут быть представлены в двоичной форме, в форме действительных десятичных чисел. Классический генетический алгоритм состоит из следующих шагов:
1.Выбор исходной популяции хромосом размера N.
2.Оценка приспособленности хромосом в популяции.
3.Проверка условия остановки алгоритма.
4.Селекция хромосом.
5.Применение генетических операторов.
6.Формирование новой популяции. И снова переходим к пункту 2.
Нужно задать нижнюю и верхнюю границы изменения искомых параметров, вероятность скрещивания, вероятность мутации, размер популяции и максимальное количество поколений.