
- •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
Критерий управляемости сау.
Пусть описание САУ представлено в терминах пространства состояния
САУ
будет управляемой тогда и только тогда,
если матрица управляемости имеет ранг
.где
- порядок системы (т. е. порядок вектора
состояния
).
, (67)
ранг матрицы – это наибольший порядок матрицы, имеющий ненулевой определитель.
Пример
Является
ли система
управляемой
при
?
Матрица управляемости имеет вид:
Следовательно система является управляемая.
2.1.2. Наблюдаемость систем.
Система является наблюдаемой, если все переменные состояния могут быть непосредственно или косвенно определены по выходному вектору системы.
Если управляемость системы требует, чтобы каждое состояние системы было чувствительно к входному воздействию, то наблюдаемость требует, чтобы каждое состояние системы влияло на измеряемый выходной вектор.
Следует различать понятия «измеряемость» и «наблюдаемость». Измерить переменную – это означает непосредственно с помощью измерительных устройств зафиксировать значение переменной в текущий момент времени. Наблюдаемая переменная – это либо измеренная, либо вычисленная на основе измеренных переменных переменная.
Понятие наблюдаемости можно проиллюстрировать следующим примером.
Рис. 2.34.
Очевидно,
что эта система является ненаблюдаемой,
так как не все переменные состояния
могут
быть восстановлены на основе выходного
вектора
(переменная
состояния
является ненаблюдаемой переменной)
Критерий наблюдаемости сау.
Пусть описание САУ представлено в терминах пространства состояния
САУ будет наблюдаемой тогда и только тогда, если матрица наблюдаемости имеет ранг .где - порядок системы (т. е. порядок вектора состояния ).
(69)
Пример
Является
ли система управляемой
при
?
Матрица управляемости имеет вид:
Следовательно, система является наблюдаемая.
Очевидно, что управляемость и наблюдаемость систем являются необходимыми условиями для синтеза САУ.
2.2. Модальное управление.
Системы автоматического управления, как известно, могут быть построены различными способами (методами расчета регуляторов). Самая распространенная схема управления имеет вид:
Рис. 2.18.
Управление (регулирование) в данной системе осуществляется по отклонению (e=r-y). Такие регуляторы называются регуляторами 1 рода, то есть регуляторами, в работе которых используется информация об одной переменной (у).
Регуляторами 2 рода, или регуляторами состояния, - называются регуляторы, в которых при расчете управляющего воздействия используется все или некоторые переменные состояния.
К регуляторам состояния относится модальный регулятор.
Модальное управление относится к корневым методам синтеза линейных САУ, то есть исходя из заданных (желаемых, требуемых) показателей качества управления строится желаемый характеристический полином, то есть определяется местоположение корней характеристического уравнения. (Корни на латыни называются моды, отсюда название регулятора – модальный регулятор).
Пусть дан объект управления, представленный в виде схемы переменных состояния:
Рис. 2.19.
Динамика процесса описывается уравнением:
, (57)
где R – вектор входных переменных;
X – вектор состояния;
A – матрица коэффициентов;
B – матрица входа.
Суть модального регулятора заключается в расчете коэффициентов обратной связи, обеспечивающих заданные показатели качества.
Рис. 2.20.
В
систему вводится новый входной вектор
– вектор управляющих , связь которого
со старым входным вектором R
обеспечивается данным уравнением
.
Тогда система дифференциальных уравнений,
описывающих динамику системы будет
иметь вид:
(58)
Известно, что динамику переходных процессов определяют корни характеристического уравнения поэтому, определяя желаемый характер полинома, можно добиться требуемых показателей качества.
где
-
желаемое характеристическое уравнение,
определенное исходя из заданных
показателей качества управления по
косвенной корневой оценке.
Таким образом, разрешая систему уравнений (1) относительно неизвестных коэффициентов К , определяются коэффициенты отрицательной обратной связи по вектору состояния Х, которые и представляют собой модальный регулятор.