Методичка ЛР_МоСисУп

ИсходныеТребованпараме

рыяРисуноккфработе20 –дляСтруктурнаяi усразличныхсхемавариантовисследуемойОУзадмоделины таблицахкз

2 3.

Ко

ректирующее

звено:

T s 1

4.3.2.1 “Набра ь Таблицаодельстемы2

использованиемХарактеристикипакетаобъектаSIMULINKуправлен .я

14

20

t, c

0

ких

4звеньев60.

5

8

ХараKfОУ,Гцм/с

ки динамичес1.0

определяются580. 450. следующими40.

выражениями:2.03 1.48

28)

(29)

T1

[ 0.

W

кф ( s )

(T s

1 )(T

s

1

,

1 2177 ] ,

–

fОУ

0.1339

fОУ

0.23

8

fОУ

T2

T3

-

3.

ктерПеистиенное усилительное звено:

ОУ( t

)

1.429

f

ОУ 2.165 } ,

0

KУС

5

{ 0.0407

f

0.2931K f

где

KОУ

fОУ (t) – изв стные

зависимости

из таблицы 2.

“Нест

онарный”

объект управления:

ОУ

ОУ

где T

t(t), 2 f

0123

ОУ

2

( t )

ОУ

– из таблтаблицы3.

а KОУ

– из аблицы 2,

3

Кинематическо

звено

Wкз ( s )

1 .

( t )

WОУ

( s ) T 2

s

2

K

s 1

,

1

2ОУT

±1;

где F(Uвх (t)- нелинейность типа

насыщениеависимпорвидовгами ограничения на уровне

Нелинейное

3

U

2

2

) ,

(34)

N – одним

двух2

3

2

стью

- первый,звенопределяемыйиз

ОУ

ОУ

в

х

вх

9

Всоответствии198 6 8 9

0

7

9

10

3

1

855

10

43

32

0 9

54

5)

2

4

2

6

7

25

1.00

0.07

0.005

(34)

0.1

таблицей28

456

и (2)

выражениемстаблицей(32)0)76 4530

соответствии

в

Такимосле заданияобразом.4. пардаметровниеются па- блоковаметрысоздасполехтсяениеM-файлсующихайла(желатеков

скрипт.

(прогр мму –

space

реды

анного из ко

исониолндо тупнывсе описаннюбому

альному

(по умопадутчанию)Work-

kTfНижеScript

представленM-Files080/(25*pi);/(2*pi53), которомлиfтингgiro);роизводфайла ля приведя циализациянн выш

блокальзован

еременных.

…

имодеоних

содержитAirстанов- ка в

Припроцегез огозапус.родаmdlкеMatLAB,ошибок,де. Примеи,раутаяпробудетлятвышероморогойдк . ксчитыванц сапиляцию. Пос слчегоисполнениеданныйх переледуемаяод,енны. ес

giro=1.5. Созда ие

ой цеп

-

»

Всреде SIMULINK

цио

льны

явля тся спос

«скр пт-

включающ

упомяпут

созд

я связ

ой

пары (ц поч

и)

фа

мо

ели

сширемодел

.mdl

отв тс вующий М-ф йл (с

кр

пт.

.Matlab ,

ть

ых,

может

итьь

зного

род

модель»,.

Это

обеспеч

жно

ля исключ

ния

«ручного»

запуска

и

на исполнение,

дновременно связь

ежду

званым

ф йлам .

я

кр пт

команды в зова

Связь между файлампомиобеспечива

тся

тем

модсширениерированныйее сполне ия.

дели организацра сполнен процессаsim(крипт). . В

Одвойствоиз та

х командможет бытькоманда запу

рашем пр

–

апусксвязанпередан

«скриптиспользсодержаледумоделфайлов

AirCraft.mdl:

sim('AirCraft');

передаст код на

Данная команда

проииспользовведет вызоводелированиетранслятор , компил глобрамоделямодели

исполненимере. При

этом

сама

модель

может быть не открыятзадан. Если необходимо открыть

…

для оценА резукиалитичэтомись частьтекиеы.

гомоделиних (а

для

исслпь оведе) носят

случлучайныйэнабхарактэкспм нта.рименталь(та

азывых

анныхемого

обеспмитациоВчив тьовевоз)

нежностьг дятпр. З есьэ

еримстужнантасп цлежитьн

меэ спериментатаци ная.

модельспы,

анийорая

(м жна

Мко орКармет).да

йклю

ны,веденияможетраспм,ределеннойчто результатпо зспы

омустатисксперви сяу.ческихВ язимо этимть

результатзн ч

к жд го

ьного

наблюдения

случайный

харакоготер.

насов личиболтв тстныее частоныеиспчильзуютиспытантатистичвеличнныхоц оц ),скикже. математичес. выбданныетересрку.ющбрабатых веложчасинются(характерд квадрредстти систтичесмы)кого. Наотклонпрактенияде

р тде

се

ю

й п лучноситю

множество

тных

значений

(ре

аций) наблюдаем й

интереОчевиднующ(случайногоо,велич ны.

даноцено

практически

ния ЭВМ.

подсистемы2 MatLabеализацияSIMULINKметода

пр

процессов

пользова ием

Покаже5.2.1м. пПримоцеду

имитационногозадачи

тистического

конкретной

ис

.

ующихема Постанеет руовктурнуюка

схему, представлен

ую

имересунк 1.

выход

WОУ (s)

z

– оп

Здесь x, y – вход

то ное

переда очной функции

ы; z –

ошибка регул

ровсистемы;S1

-

гн невозможнала вход ;

S2

-

учайная

помеха

ве ошибки

раженгул использов.

со

шум

входе S1 –

уч

ый сигналста

расп

рованедевляютсяением

среднишум

Случайная

по

Sструспр2

делен

равномерн му закону, при этом минимальный

уровень

Пустьпроцесс

длится в системе до фиксированногмоделированияуровнементавнымвре

ени tк.=10 c.

значением (Mean),

нулю,

ди

персией (Variance),

ой 0.3.

вы аже

5

передаточ ой

Рисунок 1 –

ктурной

Опера

функции имеорноет вид

2.

На вход систеПримервнымподается сигналсхемыпостоянным

рмальнымм,

2

.

сигнала равен - 0.2на, ехак им льный - равен 0.2.

WОУ ( s )

делен

Uniform

Rundom

Number

-

функция;

группысигналаContinuousравномерным(блоки

-

блок Transfer

Fcn

–

передаточная

TocopeWorkspace– осциллогSinks–(блоП аф;иемникизап си):в раб чую область Matlabем;

по

характеру

Ко- блокифунльSumгруции–пысумматорвремMathни,Operations. за ходих(Блокипрсциллогрматематцесса моделфческScopeрованияыхслучайного.операцмоделей):удобно ести

Рассмнастрой5.2.3.1.кахм подробнеенаблюдениелениемказкдаютсяблока. ихRandomтребуемыенастрномукимодеNumber.параспрметры- .

ка

сигн ла

с

нормальнымЗак распр

ия такогимитациоуч

сигналаированиюха ктеризует

я числовым

чин ми –

средн

В

знач

м

па

.

исп льзуются поля -источниMean ( реднее

ение)

Variance

х

исх

виНастройнаши

ыми дан

ми зададим:

к

сеа се

модел рова

я

процессовО об нно

ью бло

Random Number яв яется то,

бх

его

измоднузадания

ге

иру мой посл

з

вручную изменить

значе

ие

ответ

Initial

Seed

(

альное

о)ьности.Пр прчто

дении

б льшслучайногочисла

ых

э

ентов

ц лью

пленвыводястатистидоватеких данных э

не очень уд

.

вести некую

вторпарам эксп

м

исперсиейэт требуемыебле

честве

араметра

Initial

Seed

мож

( еализ

ции случайного

проце

а). Такдимомждомбразбном,меняяв

блока

запускеДлямоделиопразреш.

обозначим эту

переменную латинсконй w. Закон

измененияыходепер менной

можноорганизоватьделенностиПодготовкапр цессе

цикла экспериментформироватьМ-файлпроцесс,.

источнипрерыв

разный при каждом повтор

м

Random Number ениябуд нтефпослрмидовательноро ться псевдослучайный

(дисперкспеме ную, знач

ой

можно было

бы

авто

тически,

при кажд

ия).

оле Mean;

-

-

0.3

пол

Variance.

ть

лучайных чи ел.

рует

ту же

уд б ымДляса)являz

Настройьнации,йшей

блока ToблокаполуччастныхTo Workspace-реблокализацийрезу. (Б писиь те

рабочуюспечиваетэкспериментаоблсохраневел выборкичиMatlabие

наиб

промежу

ых

использат

мод лир

бласт

Matlab).

бства дальней выходныхопераций

слерегизмещ ния блока To Workspace сх

модел

для

Для представлеусловиями

ц ле

ообразно

ствоваться

следующим алгор тмом

-

- Для получения чисрезультатовых характе из

тик случайной

еличины z (математ

ческогообразующихмоделиож

браз

резректир ватьаниеботкиторые параметрырабочейло .

целесо“кзнаимя,лутивраеца”)пниекиеобозначен.араметркоторымПоsimautмволыКолум)VariableLimit.лчачес.ИменаСдешвоучетомdataсохраэтотnamepointsгулироэтогпарамеменных,на(варьсоtoочекместоания,lastуемоетствующиспользуемыхтсчкоторуюисхксиммятывзн)ого–льнетсянавеличинатрабоотinf -наблюдаемойвв.ментабе(Полодеккатьли,(смзнесохчнвелчявл. удобствааняемыхшесть),лжнисяетию киэто1примяозначасчетныхмеетржать2)деляz. –исхтолькоия чет

т чкебсств пртстйчисни)цблаколькуссал, .эффе. П этпр цехрзадачисетныхявляненияимвсеэтсяданныезапараме гистрапаречеництраянте1ошибкиSave(однавалачествоformatточка)регуеллирова(формат. результатов,сох.zВоделироваанениянашемшь(случайногкоданных)чтоаенойв

ра

ым Array 4(

асУстан.

ка ара

бходимаел

сохранение модели

Simulationнашем

Перед

вып лнен ем

модел

ль

необходимопане

правления

меню

ров

не

алы

па

етры.

.

время

(Start time),

к к

Зад

ется

мод ли

лированияSimulation time

оделиав ло,

нул

ве

на ко

рованияного

(Stop time) задается пользов

телем;

по

заддачи

ашктивным

до

таточно ада

,

ремени,

равным

10.

В параметрах

уча

аб чей

равнымна

ке Workspace I/O \ Save to Workspace

условиямую Time для удобства

змен

tout (по

чан ю) на t

п ременную Output

со

ия yout

(по

z

Save

As

ка

.

П сть имя

для

Сохр

модобмель

по комнанд

расширен ем .mdl.

оп значе

буду

“Lab5 ” (в со тветст ии

данной

аб р

боты).

5.2 3.5.нтерПр умолчанию)дстав

езуль

атообластьюими аци нного

модеНачальноеир торной

каждой реал ц .

ленностФ рмировать исходный массив Z

з

ошиб регулирования)ния z

среднеквадратического отклонения

- СКО) можноначения

ьзоководать функции mean

std соответственно:

mean(Z), std(Z), где Z –

массив,

сфтроврми(сохраняемаяованныйномеромсполезультатам цикла моделирования, состоящего

п оцедур й.