- •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
3.2.2.1. Теоремы z-преобразований.
1). Линейность Z-преобразований
(3.11)
2). Теорема о начальном значении аргумента оригинала
(3.12)
3). Теорема о конечном значении оригинала
(3.13)
4). Теорема о смещении
(3.14)
Z-k означает значение функции в момент времени (t-kT0)
3.2.2.2. Особенности дискретного преобразования Лапласа.
. Чтобы получить прямое дискретное преобразование Лапласа сигнала x(t), необходимо заменить этот сигнал дискретными значениями x(kT0). Каждое значение x(kT0) помножить на z-k, а затем полученный степенной ряд свернуть в конечную сумму, которая представляет собой дискретное преобразование Лапласа x(z). Прямое z-преобразование является однозначным преобразованием непрерывного сигнала в дискретный. .
Чтобы по известному изображению x(z) получить сигнал x(t), необходимо представить изображение x(z) в виде степенного ряда, числовые значения коэффициентов при степенях z-k, которого и есть изображение x(kT0). Этот этап также является однозначным.
Переход x(kT0) x(t) является неоднозначным, так как неизвестно поведение функции в промежутках между замыканием ключей.
3.3. Выбор шага квантования.
Очевидно, что выбор шага квантования является важнейшим вопросом при задачах синтеза и анализа импульсных систем. Если шаг квантования выбран достаточно большим, то может потеряется информация о непрерывном сигнале, Если шаг квантования выбран достаточным малым, то информация о непрерывном сигнале может быть избыточна. Правильный выбор помогает избежать вышеприведенных последствий. Выбор связан с СС спектром сигнала, получаемом на основе преобразование Фурье, Пусть непрерывный сигнал имеет ограниченную полосу частот и его преобразование Фурье удовлетворяет следующим условиям:
(3.15)
Тогда
согласно теореме Котельникова-Шеннона
непрерывный сигнал, спектр которого
ограничен частотой
,
может быть без потери информации заменен
последовательностью его дискретных
значений, частота повторения которых
не меньше удвоенной максимальной частоты
:
(3.16)
Следовательно, для шага квантования должно выполняться условие:
(3.17)
Однако на практике выбор в соответствии с теоремой Котельникова-Шеннона затруднителен в связи с дополнительными преобразованиями. Известно, что быстродействие системы определяется наименьшей постоянной времени, то есть максимальная частота спектра частот непрерывного сигнала обратно пропорциональна наименьшей постоянной времени. Исходя из этих соображений, выбор на практике может осуществляться следующим образом :
для задач синтеза импульсных (цифровых) САУ:
(3.18)
для задач моделирования импульсных (цифровых) САУ:
(3.19)
для задач идентификации импульсных (цифровых) САУ:
(3.20)
3.4. Дискретная передаточная функция.
Как и для непрерывных систем, так и для импульсных систем наиболее удобно использовать передаточные функции.
Дискретной
передаточной функцией
последовательного
соединения простейшего импульсного
элемента и непрерывной части называется
отношение
-
изображений выходного и входного
сигналов при начальных нулевых условиях
(3.21)
Рис. 3.12.
Следует
отметить, что дискретная передаточная
функция устанавливает связь только
между дискретными значениями непрерывных
сигналов
и
,
т. е. между
Рис. 3.13.
Дискретную преобразовательную функцию можно получить несколькими способами:
1). Прямой способ
Находится z-преобразование входного и выходного сигналов:
Определяется дискретная передаточная функция :
2). Через передаточную функцию непрерывной части:
(3.22)
3). Через импульсную
переходную характеристику
(3.23)
Все эти методы так или иначе связаны с z-преобразованиями или таблицами z-преобразований. Однако на практике такие методы или громоздки в применении (1) или невозможно найти z-преобразование в таблицах z-преобразований. Тогда применяются приближенные методы определения дискретной передаточной функции.
