
- •Цель курса
- •Основные понятия и определения
- •Классификация систем управления
- •Характеристики технических средств автоматизации.
- •Разработка математической дискретной модели объекта.
- •Синтез математической модели с использованием экспериментально-статистического подхода (идентификация объекта управления).
- •Снятие временных характеристик
- •Аппроксимация переходных процессов.
- •Параметрическая идентификация дискретной динамической модели методом наименьших квадратов
- •Идентификация объекта регулирования с использованием векторно-матричного описания
- •Получение конечно-разностных уравнений цифровых регуляторов и области допустимых изменений параметров.
- •Расчет переходного процесса замкнутой цср по задающему и возмущающему воздействию.
- •Рассмотрим расчет переходного процесса замкнутой цср при подаче возмущающего воздействия на вход ор в виде единичного импульса.
- •Алгоритм оптимизации настроек цифрового регулятора
- •Укрупнённая схема алгоритма поиска оптимальных настроек цр в одноконтурной системе.
- •Использование оператора сдвига z для описания дискретных систем
- •Синтез многоконтурных цср
- •Синтез каскадной системы регулирования
- •Укрупненная схема алгоритма оптимизации по критерию время регулирования настроек внешнего регулятора
- •Синтез комбинированных цср
- •Многосвязные системы регулирования
- •Системы несвязного регулирования
- •Синтез системы связного регулирования
Разработка математической дискретной модели объекта.
Математическая модель объекта или системы управления – это совокупность математических уравнений отражающих взаимосвязь выходных и входных величин, дополненная ограничениями, накладываемыми на эти величины условиями их физической реализации и эксплуатации. Математическая модель может как вскрывать, так и не вскрывать сущность протекающих в объекте процессов или явлений. Полная математическая модель включает в себя статическую и динамическую. Статическая модель – это описание связей между входами и выходами в установившемся равновесном состоянии без учета времени. Динамическая модель – это описание связей между входами и выходами в переходном процессе, неустановившемся режиме с учетом времени, т.е. когда объект переходит из одного установившегося состояния в другое.
Различают два вида математических моделей:
детерминированная
стохастическая
Детерминированные модели позволяют однозначно рассчитать значение выхода при известном входе.
Стохастические модели – это модели, в которых отсутствует четкое соответствие между значениями входов и выходов, взаимосвязь между ними описывается случайными функциями времени, определяющими вероятность того или иного значения выхода при известном значении входа в данный момент входа.
При построении математических моделей используется два подхода:
детерминированный подход
экспериментально-статистический подход
Детерминированный подход заключается в составлении математического описания объекта, при котором находят уравнение статики и динамики на основе теоретического анализа физических и химических процессов, протекающих в исследуемом объекте. При выводе уравнений используются фундаментальные законы сохранения вещества и энергии, а также различные кинетические закономерности, законы переноса тепла и массы и т.д. Достоинства подхода является наименьшая затратность математических и энергетических ресурсов. Недостаток заключается в том, что этот подход сопряжен с трудностью решения и анализа составляемых уравнений и требует проведения специальных исследований для определения численных значений коэффициентов полученных уравнений.
Рассмотрим пример использования детерминированного подхода при моделировании и исследовании электрической RC-цепочки, при подаче на ее вход постоянного напряжения.
Используя:
II закон Кирхгоффа;
закон Ома;
закон изменения величины тока в конденсаторе,-
промоделируем работу RC-цепочки.
Обозначим
равным Т,
тогда
Общее решение дифференциального уравнения I порядка будет иметь вид:
Начальные условия:
Частное решение:
Второй подход состоит в определении характеристик реального объекта путем постановки на нем специального эксперимента. Метод прост, обладает малой трудоемкостью, позволяет точно определить свойства объекта. Вместе с тем, он требует оснащения изучаемого объекта специальным экспериментальным оборудованием и проведение специальных исследований, т.е. является более затратным в материальном плане.