
- •2. Некоторые методы анализа систем 10
- •1.1.1.2. Определение управления
- •1.1.1.3. Общие принципы системной организации
- •1.1.2. Общие принципы управления
- •1.1.2.5. Стохастическое управление
- •1.1.2.6. Нечеткое управление
- •1.1.2.7. Дискретное и непрерывное управление
- •1.2. Объекты, системы и их модели (Лекция 2)
- •1.2.1. Математические модели систем и объектов управления.
- •1.2.1.1. Математическая модель
- •1.2.1.2. Способы классификации моделей (объектов)
- •1.2.1.3. Некоторые виды математических моделей
- •1.2.2. Сложные системы
- •1.2.2.1. Примеры и свойства сложных систем
- •Кортежное описание сложных систем
- •1.2.2.3. Структура систем и объектов управления
- •1.2.2.4. Иерархия в системах управления.
- •1.2.2.5. Иерархия целей в системах управления.
- •1.2.2.6. Компромиссы и комплексные критерии
- •2. Некоторые методы анализа систем
- •2.1. Построение и упрощение моделей объекта (Лекция 3)
- •2.1.1. Упрощение моделей объекта
- •2.1.1.1. Замена нестационарной модели набором стационарных
- •2.1.1.2. Линеаризация модели
- •2.1.2. Пример построения модели объекта
- •2.1.2.1. Характеристика объекта
- •2.1.2.2. Разработка математической модели
- •Линеаризация
- •2.1.2.4. Линейная модель объекта
- •2.2. Временные характеристики систем управления (Лекция 4)
- •2.2.1. Линейные нестационарные системы
- •2.2.1.1. Общий вид описания системы
- •2.2.1.2. Решение однородного уравнения
- •2.2.1.3. Решение неоднородного уравнения
- •2.2.1.4. Фундаментальная матрица системы и её свойства
- •2.2.1.5. Весовая и переходная матрицы системы
- •2.2.2. Линейные стационарные системы
- •2.2.2.1. Фундаментальная матрица стационарной линейной системы
- •2.2.2.2. Весовая и переходная матрицы стационарной системы
- •2.3. Передаточная функция (Лекция 5)
- •2.3.1. Некоторые операторы
- •2.3.1.1. Дифференциальный оператор
- •2.3.1.2. Оператор Лапласа
- •2.3.2. Передаточная функция и резольвента
- •2.3.2.1. Фундаментальная матрица (резольвента)
- •2.3.2.2. Матричная передаточная функция
- •2.3.2.3.Простейший пример определения резольвенты (Пример п2.2)
- •2.3.2.4. Метод Фаддеевой (Сурье )определения резольвенты
- •2.3.2.5. Пример применения метода Фаддеевой (Пример 2.3)
- •2.4. Частотные характеристики (функции) систем (Лекция 6)
- •2.4.1. Частотная переходная функция
- •2.4.1.1. Напоминание о представлении комплексных чисел
- •2.4.1.2. Частотная передаточная функция
- •2.4.1.3. Смысл компонент матричной частотной функции (Пример2.4)
- •2.4.1.4. Виды используемых частотных характеристик
- •2.4.1.5. Пример вычисления характеристик (Пример2.5)
- •2.4.2. Логарифмические частотные характеристики
- •2.4.2.1. Смысл логарифмических частотных характеристик
- •2.4.2.2. Определение логарифмических частотных характеристик
- •2.4.2.3. Асимптотические логарифмические частотные характеристики
- •2.4.2.4. Иллюстрация построения асимптотических характеристик (Пример 2.6)
- •2.5. Структурные схемы систем (Лекция 7)
- •2.5.1. Схемы соединения звеньев
- •2.5.1.1. Представление звеньев и связей в виде структурных схем
- •2.5.1.2. Последовательное соединение звеньев
- •2.5.1.3. Параллельное соединение
- •2.5.1.4. Соединение с обратной связью
- •2.5.1.5. Пример определения матрицы возвратной разности (Пример 2.7)
- •2.5.2. Структурные преобразования линейных систем
- •2.5.2.1. Назначение и содержание структурных преобразований
- •2.5.2.2. Правила структурных преобразований линейных систем
- •2.5.2.3. Дополнительные правила для стационарных линейных систем
- •2.5.2.4. Иллюстративный пример (Пример2.8)
- •2.6. Анализ устойчивости систем управления (Лекция 8)
- •2.6.1. Определение устойчивости систем
- •2.6.1.1. Номинальное состояние и понятие устойчивости
- •2.6.1.2. Определения устойчивости решений
- •2.6.1.3. Устойчивость линейных дифференциальных систем
- •2.6.1.4. Пример смесительного бака (Пример2. 9)
- •2.6.2. Устойчивость линейных стационарных систем
- •2.6.2.1. Представление реакции системы с различными собственными числами
- •2.6.2.2. Представление реакции системы с кратными собственными числами
- •2.7.1.2. Необходимые условия
- •2.7.1.3. Достаточные условия
- •2.7.1.4. Пример применения алгоритма Раусса (Пример 2.11)
- •2.7.2. Частотные критерии
- •2.7.2.1. Нестрогое обоснование частотных критериев
- •2.7.2.2. Критерий Михайлова
- •2.7.2.3. Критерий Найквиста
- •3. Методы анализа и синтеза управления.
- •3.1. Методы анализа управления (Лекция 10)
- •3.1.1. Управляемость, наблюдаемость.
- •3.1.1.1. Управляемость: определение (Пример 3.1)
- •3.1.1.2. Наблюдаемость: определение (Пример 3.2)
- •3.1.2. Корневой годограф
- •3.1.2.1. Определение корневого годографа
- •3.1.2.2. Свойства корневого годографа
- •3.1.2.3. Пример построения корневого годографа (Пример 3.3)
- •3.2. Управление и стабилизация (Лекция 11)
- •3.2.1. Цель управления, идеальное управление
- •3.2.1.1. Общая схема разомкнутого и замкнутого управления
- •3.2.1.2. Идеальное управление
- •3.2.1.3. Пример определения идеального управления (Пример 3.4)
- •3.2.1.4. Невозможность реализации идеального управления
- •3.2.1.5. Иллюстрация недостатков идеального управления (Пример 3.5)
- •3.3. Стабилизация с помощью обратной связи (Лекция 12)
- •3.3.1. Введение обратной связи
- •3.3.1.1. Определение обратной связи в скалярном случае
- •3.3.1.2. Иллюстрация определения стабилизирующей обратной связи (Пример 3.6)
- •3.3.2. Общий алгоритм стабилизации
- •3.3.2.1. Общий вид обратной связи
- •3.3.2.2. Замкнутое представление объекта и обратной связи
- •3.3.2.3. Алгоритм выбора стабилизирующей обратной связи в общем случае
- •3.3.3. Некоторые другие законы управления
- •3.3.3.1. Программное управление в комбинации с обратной связью по выходу
- •3.3.3.2. Управление по возмущению
- •3.3.3.3. Управление с обратной связью по ошибке
- •3.4. Удовлетворение некоторых требований к качеству управления (Лекция 13)
- •3.4.1. Некоторые характеристики качества управления
- •3.4.1.1. Переходный процесс детерминированной системы и его некоторые характеристики
- •3.4.1.2. Некоторые требования к переходному процессу и установившейся ошибке
- •3.4.2. Методика удовлетворения требований к качеству
- •3.4.2.1. Теорема о реакции на полиномиальное воздействие
- •3.4.2.2. Обеспечение требования ограниченности установившейся ошибки
- •3.4.2.3. Обеспечение ограниченности амплитуды ошибки при периодическом воздействии
- •3.4.2.4. Обеспечение ограниченности амплитуды ошибки при периодической помехе
- •4. Цифровые системы управления.
- •4.1. Модели, формула полной реакции, устойчивость. (Лекция 14)
- •4.1.1. Модели
- •4.1.1.1. Кусочно-постоянный процесс
- •4.1.1.2. Описание дискретных систем
- •4.1.1.3. Пример дискретной системы (Пример 4.1)
- •4.1.1.1. Дискретизация непрерывной модели
- •4.1.2. Решение разностных уравнений
- •4.1.2.1. Переходная матрица
- •4.1.2.2. Матричная импульсная переходная функция
- •4.1.2.3. Устойчивость
- •4.2. Синтез оптимального линейного дискретного регулятора (Лекция 15)
- •4.2.1. Методика синтеза оптимального управления
- •4.2.1.1. Многошаговое управление
- •4.2.1.2. Критерий оптимальности
- •4.2.1.3. Принцип оптимальности Беллмана
- •4.2.2. Синтез одношагового оптимального управления
- •4.2.2.1. Формирование критерия для одношаговой задачи
- •4.2.2.2. Определение вектора оптимального управления
- •4.2.2.3. Принцип перехода к многошаговой задаче
- •5. Стохастические системы
- •5.1. Стохастические процессы (Лекция 16)
- •5.1.1. Определение и естественные характеристики случайного процесса
- •5.1.1.1. Определение случайного процесса
- •5.1.1.2. Характеристики случайного процесса
- •5.1.2. Спектральное представление случайного процесса
- •5.1.2.1. Спектр функции
- •5.1.2.2. Спектральная плотность
- •5.1.2.3. Физический смысл гармонического анализа случайного процесса
- •5.1.2.4. Взаимосвязь функций времени и их спектрального представления
- •5.1.2.5. Матрица спектральных плотностей энергии
- •5.1.2.6. Пример определения функции спектральной плотности по ковариационной функции (Пример 5.1)
- •5.2. Задачи слежения (Лекция 17)
- •5.2.1. Характеристики качества следящих систем.
- •5.2.1.1. Описание разомкнутой следящей системы
- •5.2.1.2. Описание замкнутой следящей системы.
- •5.2.1.2. Интегральные характеристики качества регулирования
- •5.2.1.3. Среднее значение и дисперсия характеристик качества регулирования
- •5.2.1.4. Передаточные функции замкнутой системы
- •5.2.2. Примеры анализа стохастических систем
- •5.2.2.1. Реакция линейной системы стохастические внешние воздействия
- •5.2.2.2. Реакция линейных дифференциальных систем на белый шум
- •5.2.2.3. Пример дифференциальной системы, возбуждаемой белым шумом(Пример 5.2)
- •5.2.2.4. Моделирование стохастических процессов.
- •5.2.2.5. Моделирование стационарного процесса уравнением 1-го порядка (Пример 5.3)
- •5.2.3. Некоторые принципы проектирования следящих систем.
- •5.2.3.1. Устойчивость
- •5.2.3.2. Требования к следящей системе
- •5.2.3.3. Соглашение о входных воздействиях
- •5.2.4. Использование полос пропускания при проектировании
- •5.2.4.1. Скалярный случай
- •5.2.4.2. Принцип проектирования
- •5.2.4.3. Полоса частот системы
- •5.2.4.4. Полоса частот эталонного процесса
- •5.2.4.5. Реализация принципа проектирования( минимизация ошибки)
- •5.2.4.6. Реализация принципа проектирования ( минимизация входной переменной)
- •5.2.4.7. Оценка длительности переходных процессов
- •6. Адаптивные системы
- •6.1. Адаптивные системы и идентификация (Лекция 17)
- •6.1.1. Основные схемы адаптивных систем
- •6.1.1.1. Предназначение адаптации
- •6.1.1.2. Схема адаптации по разомкнутому контуру
- •6.1.1.3. Схема с самонастраивающимся регулятором
- •6.1.1.4. Схема с настройкой регулятора по эталонной модели
- •6.1.1.5. Общая схема адаптивной системы
- •6.1.2. Идентификация моделей
- •6.1.2.1. Идентификация структурная и параметрическая
- •6.1.2.2. Содержание метода наименьших квадратов
- •6.1.2.3. Рекуррентный алгоритм метода наименьших квадратов
2.5.1.2. Последовательное соединение звеньев
Рис. 2.5. Последовательное соединение звеньев
W1=W ' , W2=Y1 , Y2=Y , Y1(p)=H1(p)W1(p), Y2(p)=H2(p)W2(p),
Объединяя звенья в соответствии со связями, получим передаточную функцию соединения:
Y(p)= Y2(p)=H2(p)W2(p)= Y2(p)=H2(p) H1(p)W1(p),
H(p)= H2(p) H1(p),
Подставляя p=jw, получаем частотную передаточную функцию и характеристики:
H(jw) = H2(jw ) H1(jw ) , | H(jw)| = |H2(jw )| |H1(jw )|,
arg H(jw) =arg H2(jw ) + arg H1(jw )
Векторно-матричное представление и характеристическое уравнение соединения можно получить следующим образом:
A1(p) Y1(p) = C1(p) B1(p) W1(p), A2(p) Y2(p) = C2(p) B2(p) W2(p), W2(p)=Y1(p)
*
=
*W1(p),
det A = A1(p)A2(p),
2.5.1.3. Параллельное соединение
Рис.2.6. Параллельное соединение звеньев
Y1(p)=H1(p) W(p), Y2 (p)= H2 (p)W(p), Y1(p)+Y2(p)=Y(p),
Y(p)=Y1(p)+Y2(p)=H1(p)W(p)+H2(p)W(p)=[H1(p)+H2(p)]W(p),
H(p) = H1(p)+H2(p),
H(jw) = H2(jw ) + H1(jw ),
R(H) =R(H1) + R(H2),
I(H) = I(H1) + I(H2),
Векторно-матричная запись с использованием операторного представления может быть получена следующим образом:
A1(р)Y1(р) = C1(р)B1(р)W(р),
A2(р)Y2(р)= C2(р)B2(р)W(р),
*
=
*W(p)
,
det A = A1(p)A2(p)
2.5.1.4. Соединение с обратной связью
Р
} (*)
A1(p)Y1(p)= C1(p)B1(p) W1(p),
A2(p)Y2(p) = C2(p)B2(p)W2(p) ,
Y(p)=Y1(p), W2(p)=Y1(p), W1(p)=W(p)-Y2(p); (**)
H1(p)=A1-1(p)C1(p)B1(p) ,
H2(p)=A2-1(p)C2(p)B2(p).
Представление системы в векторно-матричной форме возможно даже, если сигналы скалярные. Оно имеет вид:
Y=
W
Характеристическое уравнение системы зависит от звена обратной связи, изменением характеристик которого можно влиять на характер поведения, устойчивость и вид переходных процессов.
det A = A1(p)A2(p) + C1(p)B1(p)C2(p)B2(p)
Передаточная функция получается из передаточных функций звеньев (*) с использованием связей (**).
Y(p) = Y1(p) = H1(p)W1(p) = H1(p) (W(p) - Y2(p)) = H1(p) (W(p) - H2(p)W2(p)) = H1(p)W(p) -H1(p)H2(p)Y(p);
Y(p) = [H1(p) / (1 + H1(p)H2(p))]W(p), (***)
H(p) =[H1(p) / (1 + H1(p)H2(p))].
Если H2 =1, то обратная связь называется жесткой. Если W1(p)=W(p)+Y2(p), то обратная связь называется положительной, если W1(p)=W(p)-Y2(p), то отрицательной. Система с обратной связью может быть разомкнутой. В этом случае H(p)=H1(p)H2(p).
Если входные и выходные величины – векторы, то вместо скалярных передаточных функций будут матрицы: H1(p) и H2(p). В этом случае выражение для выходной величины (***) будет иметь вид:
Y(p) = [1 + H1(p)H2(p)]-1H1(p)W(p),
и передаточная функция определяется посредством перемножения и обращения матриц
H(p) =[1 + H1(p)H2(p)]-1H1(p).
Произведение матриц L(p) = H1(p)H2(p) называется матрицей усиления контура, а матричная функция в скобке J(p) = 1 + L(p) называется матрицей возвратной разности.
2.5.1.5. Пример определения матрицы возвратной разности (Пример 2.7)
Вернемся к примеру
2.1 со смесительным баком. Там под номером
(П2.5) приведена матричная передаточная
функция системы по каналу вход – выход.
Пока оставим в стороне вопрос выбора
вида обратной связи. Примем, что матрица
обратной связи имеет вид:
.
Матричная передаточная функция (П2.5)
имеет вид:
так что матрица усиления контура в
данном случае будет равна:
,
а матрица возвратной разности имеет вид:
J(р)
=I+.