Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Идентификация систем управления учебное пособие

..pdf
Скачиваний:
98
Добавлен:
15.11.2022
Размер:
3.33 Mб
Скачать

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проектирование высокоэффективных систем управления ДЛА невозможно без разработки моделей не только самого двигателя, но и систем его управления. Современные подходы к построению математических моделей СУ ДЛА представляют собой комбинацию как аналитического (теоретического) метода, так и экспериментального – метода идентификации. Достаточно хорошо разработанная теория идентификации на сегодняшний момент предоставляет большое количество методов, однако на практике возникают сложности с их применением, обусловленные особенностями объекта управления, условиями его функционирования. Системы управления летательными аппаратами представляют собой сложные нелинейные нестационарные системы с ограничениями по измерениям. В книге предложены подходы к решению задачи идентификации объектов данного класса.

Учебное пособие «Идентификация систем управления» содержит разделы, соответствующие этапам изучения и исследования СУ ДЛА: построение моделей на основе идентификации; исследование идентификационных моделей; разработка моделей СУ ДЛА на основе методов идентификации. Предложены оригинальные алгоритмы решения задачи идентификации нелинейных систем с ограничениями по измерениям.

Изложенный в учебном пособии материал призван не только создать у магистров целостное представление о теории идентификации, но и выработать у будущих специалистов конструктивный поход к решению задач проектирования СУ ДЛА. В практической инженерной деятельности часто встречаются проблемы и задачи, которые с трудом поддаются математической формализации на основе изложенных в учебном пособии методов. В этом случае приходится опираться на интуицию, сформировавшуюся при изучении изложенного теоретического и практического материала, проявляя эрудированность и изобретательность. Окончательная оценка принятых решений может быть дана только на основании результатов достаточной эксплуатации спроектированных систем в реальных системах.

Следует отметить, что данное учебное пособие не является законченным трудом в области идентификации СУ ДЛА. Изменения как технологии изготовления элементов и подсистем, так и условий функционирования, несомненно, приведут к корректировке предложенных методов и к разработке новых алгоритмов решения.

161

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Методы классической и современной теории автоматического управления: учеб. в 5 т. Т. 2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления. – 2-е изд., перераб. и доп. / под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Бау-

мана, 2007. – 646 с.

2.Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами в системе MatLab. – СПб.:

Наука, 2007. – 467 с.

3.Гроп Д. Методы идентификации систем. – М.: Мир, 1979. – 302 с.

4.Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: пер. с англ. / под ред. Я.З. Цыпкина. – М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат.

лит., 2007. – 432 с.

5.Математическая теория планирования эксперимента / под ред. С.М. Ермакова. – М.: Наука, 2008. – 392 с.

6.Дилигенская А.Н. Идентификация объектов управления: учеб. пособие. – Самара: Изд-во Самар. гос. техн. ун-та, 2009. – 136 с.

7.Андриевская Н.В., Бочкарев С.В. Моделирование систем: учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – 172 с.

8.Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. – М.:

Мир, 1975. – 686 с.

9.Семенов А.Д., Артамонов Д.В., Брюхачев А.В. Идентификация объектов управления: учеб. пособие. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2006. – 211 с.

10.Карабутов Н.Н. Структурная идентификация систем. Анализ динамических структур. – М.: Изд-во МГИУ, 2008. – 160 с.

11.Леготкина Т.С. Методы идентификации систем. – Пермь: Изд-

во ПГТУ, 2008. – 121 с.

12.Пюкке Г.А. Моделирование и расчет параметров при решении задач идентификации технических систем: монография. – Петропав- ловск-Камчатский: Изд-во КамчатГТУ, 2011. – 187 с.

13.Сейдж Э.П., Мелса Дж. Л. Идентификация систем управления. –

М.: Наука, 1974. – 248 с.

14. Современные методы

идентификации систем / под ред.

П. Эйкхоффа. – М.: Мир, 1983.

– 400 с.

162

 

15.Теория управления / А.А. Алексеев, Д.Х. Имаев, Н.Н. Кузьмин, В.Б. Яковлев. – СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 1999. – 435 с.

16.Гинсберг К.С. Идентификация объекта автоматизации на этапе проектирования реальной системы автоматического управления: общие представления [Электронный ресурс]. – URL: http://lab18.ipu. ru/projects/conf2010/1/6.htm (дата обращения: 18.10.2012).

17.Повзнер Л.Д. Теория систем управления: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд-во МГГУ, 2008. – 472 с.

18.Епанешников В.Д., Епанешникова Е.В. Модели папарметрической идентификации систем автоматического регулирования [Электронный ресурс] // Детерминированные системы. – 2012. – № 2 (32). – URL: http://ics.khstu.ru/media/2012/N32_13.pdf (дата обращения: 10.10.2012).

19.Черепанов О.И. Элементарные основы идентификации систем: учеб. пособие. – Томск: Изд-во ТМЦДО, 2005. – 211 с.

20.Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. –

М.: Энергия, 1979. – 240 с.

21.Вещественный интерполяционный метод в задачах автоматического управления: учеб. пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2009. – 219 с.

22.Андриевская Н.В. Методы совместного оценивания параметров

исостояния в системах автоматического управления // Информационные управляющие системы: сб. науч. тр. – Пермь, 2006. – С. 184–186.

23.Забиров Р.Р. Идентификация параметров объекта управления при комбинированной системе регулирования [Электронный ресурс]. – URL: www.rae.ru/fs/?section=content&op=show_article&article_id=1927 (дата обращения: 1.10.2012).

24.Мовчан А.П., Мысак В.Ф., Степанец А.В. Идентификация объектов управления в адаптивных системах управления [Электрон-

ный ресурс]. – URL: http://www.rusnauka.com/SND/Tecnic/12_movchan.doc.htm (дата обращения: 5.10.2012).

25.Андриевская Н.В. Разработка математических моделей гидромеханических агрегатов систем автоматического управления газотурбинными двигателями на базе методов идентификации: дис. … канд. техн. наук. – Пермь, 1992. – 244 с.

26.Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 239 с.

27.Теория планирования эксперимента [Электронный ресурс]. – URL: http://appmath.narod.ru/page9.html (дата обращения: 8.10.2012).

163

28.Понятие адекватности модели, ее проверка [Электронный ре-

сурс]. – URL: http://vvy.me/gosi/toau/17.html (дата обращения: 10.10.2012).

29.System Identification Toolbox – обработка сигналов и изображений [Электронный ресурс]. – URL: http://matlab.exponenta.ru/systemidentific/index.php (дата обращения: 11.10.2012).

30.Дьяконов В.П., Круглов В.В. MatLab. Анализ, идентификация

имоделирование систем: спец. справочник. – СПб.: Питер, 2001. – 448 с.

31.Идентификация систем управления авиационных двигателей / В.Г. Августинович [и др.]. – М.: Наука, 1984. – 200 c.

32.Идентификация систем управления авиационными ГТД / под ред. В.Т. Дедеша. – М.: Машиностроение, 1984. – 200 с.

33.Алексеев А.А., Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. Идентификация и диагностика систем: учеб. для студ. высш. учеб. заведений. –

М.: Академия, 2009. – 352 с.

34.Гийон М. Исследование и расчет гидравлических систем. – М.: Машиностроение, 1984. – 388 с.

35.Рыбак А.Т. Гидромеханические системы. Моделирование и расчет: монография. – Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2008. – 145 с.

164

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Основные функции System Identification Toolbox

Функ-

Описание

ция

 

 

Основные функции

idhelp используется для вызова подсказки о возможностях пакета iddemo используется для вызова демонстрационных примеров ident команда вызова графического интерфейса пользователя midprefs команда задает (изменяет) директорию для файла mid-

prefs.mat, хранящего информацию о начальных параметрах графического интерфейса пользователя при его открытии

predict

команда осуществляет прогноз выхода объекта по его тета-

 

модели и с учетом информации о его предыдущих фактиче-

 

ских значениях выхода (рекомендуется для расчета прогноза

 

значений временной последовательности)

pe

вычисляет ошибку модели при заданном входе и известном

 

выходе объекта

idsim

возвращает выход модели тета-формата

iddata

создает файл объекта данных

detrend

удаляет тренд из набора данных

idfilt

фильтрует данные с помощью фильтра Баттерворта

idinput

генерирует входные сигналы для идентификации

merge

объединяет несколько экспериментов

misdate

оценивает и заменяет потерю входных и выходных данных в

 

файле, созданном с помощью команды iddata

esample восстанавливает форму квантованного сигнала данных проре-

 

живанием иинтерполяцией и изменяет частоту дискретизации

 

Функции непараметрического оценивания

covf

выполняет расчет авто- и взаимных корреляционных функ-

 

ций совокупности экспериментальных данных

cra

определяет оценку импульсной характеристики методом

 

коррелированного анализа для одномерного (один вход –

 

один выход) объекта

etfe

возвращает оценку дискретной передаточной функции для

 

обобщенной линейной модели одномерного объекта в час-

 

тотной форме

impulse

выводит на дисплей импульсную характеристику модели

spa

возвращает частотные характеристики объекта и оценки

 

спектральных плотностей его сигналов для обобщенной ли-

 

нейной модели объекта (возвращает модель объекта в час-

 

тотном формате)

step

выводит на дисплей переходную характеристику модели

 

объекта

 

165

Функ-

Описание

ция

 

ar

оценивает параметры модели авторегрессии (AR), то есть ко-

 

эффициенты полинома A(z) при моделировании скалярных

 

временных последовательностей

armax

оценивает параметры модели ARMAX

arx

оценивает параметры моделей ARX и AR

bj

оценивает параметры модели Бокса-Дженкинса

ivar

оценивает параметры скалярной AR-модели

iv4

оценивает параметры для моделей ARX с использованием

 

четырехступенчатого метода инструментальной переменной

n4sid

используется для оценивания параметров моделей для пе-

 

ременных состояния в канонической форме при произволь-

 

ном числе входов и выходов

ivx

оценивает параметры ARX-моделей методом инструмен-

 

тальной переменной

oe

оценивает параметры OE-модели

pem

оценивает параметры обобщенной многомерной линейной

 

модели

 

Функции задания структуры модели

idpoly

создает модель объекта в виде полинома

idss

создает модель объекта в виде переменных состояния

idarx

создает многопараметрическую ARX-модель объекта

idgrey

создает пользовательскую модель объекта

arx2th

создает матрицу модели тета-формата по полиномам ARX-

 

модели многомерного объекта

canform

создает каноническую форму модели для переменных со-

 

стояния многомерного объекта

mf2th

преобразует структуру модели для переменных состояния в

 

тета-формат

poly2th

создает модель тета-формата из исходной модели «вход–

 

выход»

 

Функции извлечения данных о моделях

arxdata

возвращает матрицы коэффициентов полиномов ARX-

 

моделей, а также их среднеквадратические отклонения

polydata

возвращает матрицы коэффициентов полиномов

ssdata

возвращает матрицы (и величину интервала дискретизации

 

в дискретном случае) ss-моделей (моделей переменных со-

 

стояния)

tfdata

возвращает числитель и знаменатель передаточной функции

zpkdata

возвращает нули, полюсы и обобщенные коэффициенты пе-

 

редачи для каждого канала модели тета-формата или LTI-

 

модели (если используется пакет Control System Toolbox с

 

именем sys)

idfrd

создает частотную модель объекта в frd-формате

166

Функция

Описание

idmodred

уменьшает порядок модели объекта

c2d, d2c

первая функция преобразует непрерывную модель в дис-

 

кретную, вторая – наоборот

ss, tf, zpk,

функции создания моделей стационарных систем в виде

frd

модели переменных состояния (ss), передаточной функции

 

по ее заданным нулям и полюсам (zpk), передаточной

 

функции, записанной в операторном виде (tf) и в частот-

 

ном виде (frd)

 

Функции отображения модели

bode,

отображает логарифмические частотные характеристики

bodeplot,

 

ffplot

 

plot

отображаетвходные–выходные данные для данных объекта

present

отображает вид модели тета-формата с оценкой средне-

 

квадратического отклонения, функции потерь и оценки

 

точности модели

pzmap

отображает нули и полюсы модели (с областями неопреде-

 

ленности)

nyquist

отображает диаграмму Найквиста (годограф АФХ) переда-

 

точной функции

view

отображает LTI-модели (при использовании пакета Control

 

System Toolbox)

 

Функции проверки адекватности модели

compare

позволяет сравнить выходы модели и объекта с выводом

 

на дисплей сравнительных графиков и указанием оценки

 

адекватности модели

resid

вычисляет остаточную ошибку для заданной модели и со-

 

ответствующие корреляционные функции

 

Функции выбора структуры модели

aic, fpe

вычисляют информационный критерий AIC и конечную

 

ошибку модели

arxstruc

вычисляет функции потерь для ряда различных конкури-

 

рующих ARX-моделей с одним выходом

selstruc

осуществляет выбор наилучшей структуры модели

167

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Программа построения модели технического объекта

load dryer2; ts=0.08; dan=iddata(у2,u2,ts);

dan.outputn='температура'; dan.inputn='расход газа'; dan.inputUnit='м3/ч'; dan.outputUnit='гр.С 100'; get(dan);

plot(dan);

zdan=dtrend(dan);

plot(zdan);

cra(zdan);

[ir,R,cl]=cra(zdan,[],[],2);

[g,phiv]=spa(dan,[],[]);

bodeplot([g]);

bodeplot([g],’sd’,3,'fill'); bodeplot([phiv], ‘sd',3,'fill’); zdanv=zdan(1:500); zdane=zdan(501:1000); NN=struc(l:10,1:10,1); v=arxstruc(zdane,zdanv,NN); [nn,vmod]=selstruc(v,'plot'); darx=arx(zdanv,пп);

darmax = armax(zdanv,[2 2 2 1]); zoe=oe(zdanv [2 2 1]); zbj=bj(zdanv,[2 2 2 2 1]); zpem~em(zdanv); zn4s=n4sid(zdanv,[1:10],[1:10]); [A,В]=th2arx(dагх); [g,рhiv]=th2ff(dаrx); [А,В,С,D,К,lan,T]=th2роlу(zpem); [А,В,С,D,К,х0]=th2ss(darmax); [num,dеn]=th2tf(zn4s); zzn4s=tf(num,den,0.08); sn4s=th2thc(zn4s); [num,den]=th2tf(sn4s); sysn4s=tf(num„den); [zepo,k]=th2zp(zn4s);

168

[zero,polus]=getzp(zepo);

zpplot(zpform(zepo)); compare(zdane,zn4s,zpem,zoe,zbj,dаrx,darmax; [е,r]=resid(zdan dаrx);

resid(r); [еl,r1]=resid(zdan,zbj); resid(rl); step(zzn4s,sysn4s); impulse(zzn4s,sysn4s); k=dcgain(sysn4s); bode (zzn4s,sysn4s);

[Gm,Pm,Wcg,Wcp]=margin(sysn4s); [Gm1,Рm1,Wcg1,Wcp]=margin(zzn4s); Gmlog=20*log10(Gm); Gmlog=20*log10(Gm1;) nyquist(zzn4s,sysn4s) ;

plot(e); [А,В,С,D]=ssdata(sn4s); Mу=ctrb(A,В); n=rank(Mу); Mн=obsv(А,С); n=rank(Mн)

169

Учебное издание

Андриевская Наталья Владимировна, Матушкин Николай Николаевич, Южаков Александр Анатольевич

ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Учебное пособие

Редактор и корректор Е.М. Сторожева

Подписано в печать 5.12.2012. Формат 70×100/16. Усл. печ. л. 13,7. Тираж 10 экз. Заказ № 263/2012.

Издательство Пермского национального

исследовательского политехнического университета. Адрес: 614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, к. 113.

Тел. (342) 219-80-33.