
- •Министерство образования и науки рф Пермский государственный технический университет
- •Теория автоматического управления
- •Часть 2
- •Содержание
- •1. Пространство состояния
- •1.1. Схемы переменных состояний (спс)
- •1.1.1. Метод прямого программирования
- •1.1.2. Метод параллельного программирования
- •1.1.3. Метод последовательного программирования
- •1.2. Схемы переменных состояния типовых звеньев
- •1.3. Области применения методов программирования спс.
- •1.4. Матрица перехода
- •1.4.1. Аналитический способ получения матрицы перехода
- •1.4.2. Получение матрицы перехода разложением в ряд
- •1.4.3. Получение матрицы перехода по схеме переменных состояния
- •1.5. Передаточные матрицы сау.
- •2. Многомерные системы автоматического управления.
- •2.1. Управляемость и наблюдаемость систем автоматического управления.
- •2.1.1. Управляемость систем.
- •Критерий управляемости сау.
- •2.1.2. Наблюдаемость систем.
- •Критерий наблюдаемости сау.
- •2.2. Модальное управление.
- •2.2.1. Выбор желаемого характеристического уравнения.
- •2.2.1.1.Стандартная биномиальная форма характеристического полинома
- •2.2.1.2. Стандартная форма характеристического полинома, настроенная на фильтр Боттерворта
- •2.2.1.3. Стандартная форма характеристического полинома, настроенная на минимум квадратичной интегральной оценки.
- •3. Дискретные системы автоматического управления.
- •3.1. Импульсный элемент.
- •3.2. Математическое описание дискретных систем.
- •3.2.1. Разностные уравнения типа вход-выход.
- •3.2.2. Решетчатая функция.
- •3.2.2.1. Теоремы z-преобразований.
- •3.2.2.2. Особенности дискретного преобразования Лапласа.
- •3.3. Выбор шага квантования.
- •3.4. Дискретная передаточная функция.
- •3.4.1. Приближенные способы получения дискретной передаточной функции.
- •3.4.2. Передаточные функции различных видов соединений звеньев.
- •3.5. Фиксирующий элемент
- •3.6. Описание дискретных систем в пространстве состояния
- •Метод прямого программирования
- •Метод последовательного программирования
- •Метод параллельного программирования
- •3.6.1. Метод прямого программирования.
- •3.6.2. Параллельное программирование.
- •3.6.3 Метод последовательного программирования.
- •3.7. Описание дискретно-непрерывных систем методом пространства состояний.
- •3.7.1. Уравнение переходных состояний для дискретно-непрерывных систем.
- •3.8. Устойчивость импульсных систем
- •3.8.1. Алгебраический критерий Шур-Кона
- •3.8.2. Критерий Гурвица.
- •3.8.3. Критерий Михайлова.
- •3.8.4. Критерий Найквиста.
- •3.9. Оценка качества импульсных систем
- •3.10. Структура и характеристики цифровой системы управления.
- •3.11. Цифровой регулятор, оптимальный по быстродействию
- •3.13. Метод переменного коэффициента усиления.
- •4. Нелинейные системы
- •4.1. Особенности нелинейных систем:
- •4.2. Классификация нелинейных сау.
- •4.3. Типовые нелинейности
- •4.4. Структурные преобразования нелинейных систем.
- •4.4.1. Типовая структурная схема нелинейных систем.
- •4.5. Исследование нелинейных систем.
- •Исследование режима автоколебания.
- •4.5.1. Метод фазовых траекторий.
- •4.5.1.1. Применение метода фазовых траекторий для системы описанной в терминах пространства состояний.
- •4.5.1.2. Метод фазовых траекторий для линейных систем.
- •4.5.1.3. Особенности нелинейных систем:
- •4.5.2. Метод гармонической линеаризации.
- •4.5.2.1. Применение метода гармонической линеаризации для определения режима автоколебаний.
- •4.5.2.2. Критерий Гурвица для определения режима автоколебания.
- •4.5.2.3. Критерий Михайлова для определения режима автоколебания.
- •4.5.2.4. Критерий Найквиста.
- •4.6. Оценка абсолютной устойчивости нелинейных систем по критерию Попова.
- •4.7. Метод припасовывания.
- •4.8. Коррекция нелинейных систем
- •4.8.1. Компенсация статических нелинейных характеристик.
- •4.8.2. Построение корректирующих устройств по желаемой лачх.
- •4.8.2.1. Методика построения запретной области.
- •5. Анализ и синтез систем при случайных воздействиях,
- •5.1. Характеристики случайных сигналов
- •5.1.1 Основные статистические характеристики стационарного случайного процесса
- •5.1.1.1. Корреляционная функция
- •5.1.1.2. Спектральная плотность
- •5.2. Типовые случайные воздействия
- •Случайное воздействия типа «белый шум»;
- •Случайный ступенчатый сигнал;
- •Случайный сигнал, имеющий скрытую периодическую составляющую;
- •5.2.1. Случайное воздействия типа «белый шум»
- •5.2.2. Случайный ступенчатый сигнал
- •5.2.3. Случайный сигнал, имеющий скрытую периодическую составляющую
- •5.3. Преобразование случайного сигнала линейным звеном.
- •5.3.1. Преобразование сигнала во временной области
- •5.3.2. Преобразование сигнала в частотной области
- •5.4. Минимизация дисперсии сигнала ошибки замкнутой системы
- •6. Принципы построения оптимальных и адаптивных систем управления
- •6.1. Общая характеристика задач оптимального управления
- •Примеры задач оптимального управления
- •6.2. Системы, оптимальные по быстродействию
- •7. Идентификация систем,
- •7.1. Идентифицированность.
- •7.2. Линейный регрессионный анализ.
- •7.2.1. Явный регрессионный метод.
- •7.2.2. Итерационный регрессивный метод.
- •8. Адаптивные системы,.
- •8.1. Обобщенная схема адаптивной сау
- •8.2. Классификация адаптивных систем
- •8.3. Применение методов идентификации в адаптивных системах
- •8.4. Самонастраивающиеся адаптивные системы с автоматической оптимизацией критерия качества управления
- •8.4.2. Поисковые адаптивные сау
- •Метод Гаусса – Зейделя;
- •Градиентный метод;
- •8.4.2.1. Метод Гаусса – Зейделя
- •8.4.2.2. Градиентный метод
- •8.4.2.3. Метод наискорейшего спуска
- •8.4.3. Беспоисковые адаптивные сау
- •Литература
1.1.3. Метод последовательного программирования
Применяется тогда, когда передаточная функция представлена произведением передаточных функций простейших звеньев. В этом случае схема переменных состояния представляет собой последовательное соединение схем состояния простейших звеньев.
1.2. Схемы переменных состояния типовых звеньев
Апериодическое звено:
(16)
Схема состояния такого звена имеет вид:
Рис. 2.9.
(17)
2. Колебательное звено:
(18)
Ему соответствует схема состояния следующего вида:
Рис. 2.10.
(19)
Идеальное интегрирующее звено:
(20)
Схема состояния:
Рис. 2.11.
(21)
Реальное интегрирующее звено:
Рис. 2.12.
(22)
Схема состояния:
(23)
Идеальное дифференцирующее звено:
(24)
Схема состояния идеального дифференцирующего звена не существует.
Реальное дифференцирующее звено:
(25)
Схема состояния имеет вид:
Рис. 2.13.
(26)
Упругое (форсирующее) звено:
(27)
Схема состояния для этого звена будет выглядеть следующим образом:
Рис. 2.14.
(28)
Изодромное звено:
(29)
Схема состояния:
Рис. 2.15.
(30)
Построим нашу схему методом последовательного программирования:
(31)
Рис. 2.16.
(32)
1.3. Области применения методов программирования спс.
Выбор метода построения схемы переменных состояния зависит от вида передаточной функции и целей исследования системы. Если САУ представлена передаточной функцией высокого порядка и не раскладывается на простые составляющие, то применяется метод прямого программирования..
Если задача исследования системы требует определения не только выходной переменной, но и внутренних, то лучше применять метод последовательного программирования. Кроме того, схема переменных состояния, построенная методом последовательного программирования, наилучшим образом соответствует реальному физическому объекту.
Если для исследования системы необходима только выходная переменная, и передаточная функция достаточно легко раскладывается на простые, то применяется метод параллельного программирования. Кроме того, матрица перехода, полученная по схеме переменных состояния, построенная методом параллельного программирования, наиболее проста в определениях.
1.4. Матрица перехода
Уравнение (10) можно переписать как
,
где матрица (Т) – это матрица перехода, а Т – некоторое время (не постоянная времени).
(36)
Матрица перехода может быть определена одним из трех способов:
Аналитический способ;
Разложением в ряд;
По схеме переменных состояния.
1.4.1. Аналитический способ получения матрицы перехода
Применим к уравнению (1) прямое преобразование Лапласа:
(37)
Сгруппируем:
,
где
- квадратная матрица;
- единичная матрица.
Умножим уравнение (4) слева на обратную матрицу (pI-A):
. (39)
Применяя обратное преобразование Лапласа, получаем:
, (40)
где матрица Ф(t) имеет вид:
. (41)
Пример:
Рассмотрим
апериодическое звено -
.
Рис. 2.17.
Найдем Ф(t):