- •Раздел 1. Основные понятия и определения та у 7
- •Раздел 2. Получение информации для анализа и синтеза аср. Принципы построения математических моделей элементов аср 29
- •Раздел 3. Динамические характеристики линейных систем 50
- •Раздел 4. Типовые динамические звенья. Переходные и частотные характеристики типовых звеньев 69
- •Раздел 5. Характеристики замкнутых аср 88
- •Раздел 6. Анализ устойчивости линейных систем 106
- •Раздел 7. Качество процессов управления 140
- •Раздел 8. Косвенные критерии качества 154
- •Раздел 9. Параметрический синтез типовых регуляторов 169
- •Раздел 10. Нелинейные системы. Общая характеристика нелинейных аср 173
- •Раздел 11. Системы регулирования при случайных воздействиях 214
- •Раздел 12. Дискретные (цифровые) автоматические системы регулирования (цаср) 245
- •Раздел 13. Анализ устойчивости дискретных систем 274
- •Раздел 14. Адаптивные системы 293
- •Раздел 1. Основные понятия и определения та у
- •1.1 Цель и задачи дисциплины. Кибернетика. Основные понятия тау. Принципы автоматического регулирования Цель и задачи дисциплины
- •Кибернетика
- •Основные понятия тау
- •Объект автоматического управления
- •Примеры объектов и систем управления
- •Примеры систем управления
- •Функциональные и структурные формы объектов
- •Принципы автоматического регулирования (управления)
- •Пример простейшей непрерывной замкнутой системы регулирования и ее функциональная схема
- •1.2 Классификация аср. Задачи курса тау Классификация аср
- •Задачи курса тау
- •Раздел 2. Получение информации для анализа и синтеза аср. Принципы построения математических моделей элементов аср
- •2.1 Принципы построения математических моделей элементов аср. Линеаризация. Примеры моделей звеньев Принципы построения математических моделей элементов аср
- •Дифференциальные уравнения
- •Составление математической модели
- •Линеаризация
- •Передаточные функции сау. Преобразования Лапласа
- •Примеры моделей звеньев
- •Раздел 3. Динамические характеристики линейных систем
- •3.1 Динамические характеристики линейных систем. Типовые входные воздействия, их спектры и изображения. Временные характеристики - импульсная (весовая) и переходная. Свойства. Уравнения свертки
- •3.2 Частотные характеристики, логарифимические частотные характеристики. Связь с передаточной функцией. Свойства и расчет частотных характеристик по передаточной функции
- •Ориентированные графы систем автоматического управления
- •Использование формулы Мейсона для преобразования структурных схем и ориентированных графов
- •Раздел 4. Типовые динамические звенья. Переходные и частотные характеристики типовых звеньев
- •Минимально фазовые и неминимально фазовые звенья
- •Типовые звенья. Характеристики звеньев
- •Раздел 5. Характеристики замкнутых аср
- •Замкнутые системы автоматического управления. Виды обратной связи
- •Передаточные функции в системах автоматического управления
- •Комбинированные аср
- •Каскадные аср
- •Расчёт настроек регуляторов в каскадных аср
- •Последовательность расчёта настроек регуляторов
- •Раздел 6. Анализ устойчивости линейных систем
- •6.1 Понятия о критериях устойчивости. Теоремы ляпунова об оценке устойчивости по линеаризованным моделям. Критерии устойчивости рауса и гурвица Понятия о критериях устойчивости
- •Критерии устойчивости
- •Теоремы Ляпунова об оценке устойчивости по линеаризованным моделям
- •Алгебраические критерии устойчивости
- •Критерий устойчивости Гурвица
- •Критерий устойчивости Рауса
- •6.2 Критерии михайлова и найквиста. Анализ устойчивости систем с запаздыванием. Логарифмический критерий устойчивости Частотные критерии устойчивости Принцип аргумента
- •Критерий устойчивости Михайлова
- •Критерий устойчивости Найквиста
- •Устойчивость систем с запаздыванием
- •Об исследовании точности систем с запаздыванием
- •Логарифмический критерий устойчивости
- •Логарифмическая форма критерия Найквиста
- •Структурно-неустойчивые (устойчивые) системы автоматического регулирования
- •Раздел 7. Качество процессов управления
- •Методы построения переходных процессов
- •Метод Акульшина
- •Метод трапеций Солодовникова
- •Точность в установившихся режимах
- •Введение астатизма
- •Метод коэффициентов ошибок
- •Раздел 8. Косвенные критерии качества
- •8.1 Косвенные критерии качества. Корневые критерии качества — степень устойчивости и степень колебательности
- •Степень устойчивости
- •Степень колебательности
- •Частотные критерии качества
- •Запас устойчивости
- •Оценка быстродействия сар
- •Интегральные оценки качества
- •Аналитический расчет квадратичных ит-оценок
- •Раздел 9. Параметрический синтез типовых регуляторов
- •9.1 Параметрический синтез типовых регуляторов Постановка задачи синтеза. Основные методики расчета настроек регуляторов. Условия компенсации низкочастотных возмущений
- •9.2 Расчет настроек на заданную степень колебательности, Расчет настроек на заданный показатель колебательности м и me
- •9.3 Приближенные методики расчета настроек. Расчет настроек в комбинированных и каскадных аср. Робастные методы расчета настроек
- •Формульный метод определения настроек регулятора
- •Раздел 10. Нелинейные системы. Общая характеристика нелинейных аср
- •10.1 Нелинейные системы. Общая характеристика нелинейных аср. Типовые нелинейные модели. Уравнения нелинейных систем
- •Характеристика нелинейных систем
- •Особенности нелинейных систем
- •Типовые нелинейные элементы системы управления
- •10.2 Анализ нелинейных систем на фазовой плоскости. Классификация особых точек. Автоколебания. Метод точечных преобразований
- •Основные понятия
- •Фазовые портреты нелинейных систем
- •Методы построения фазовых портретов
- •Интегрирование уравнений фазовых траекторий
- •Метод изоклин
- •Метод припасовывания
- •Метод сшивания
- •Понятие об автоколебаниях
- •Методы исследования автоколебаний Критерий Бендиксона
- •Метод точечного преобразования y1
- •10.3 Анализ релейных систем. Понятие устойчивости по ляпунову. Устойчивость в малом, большом и целом Устойчивость в малом, большом и целом
- •Исследование устойчивости нелинейных систем. Второй метод Ляпунова
- •10.4 Абсолютная устойчивость положения равновесия. Критерий в.М. Попова Критерий в.М. Попова
- •Процедура проверки абсолютной устойчивости
- •Метод гармонической линеаризации
- •Основное уравнение метода гармонического баланса
- •Способ Гольдфарба
- •Коррекция автоколебаний
- •Условия применимости метода гармонического баланса
- •Вибрационная линеаризация
- •Раздел 11. Системы регулирования при случайных воздействиях
- •11.1 Случайные процессы в аср. Типовые случайные сигналы и их характеристики Случайные процессы в аср
- •Характеристики случайных сигналов
- •11.2 Преобразование случайных сигналов линейным звеном. Идентификация динамических характеристик при случайных процессах Преобразование случайного сигнала линейным динамическим звеном
- •Определение оптимальной передаточной функции системы управления
- •11.3 Задачи анализа и синтеза аср при случайных воздействиях. Расчет дисперсии ошибки, параметрический синтез аср по минимуму дисперсии Задачи анализа и синтеза аср при случайных воздействиях
- •Расчет ошибок с сау при случайных воздействиях
- •Вычисление и минимизация дисперсии сигнала ошибки замкнутой системы
- •Статистическая оптимизация систем управления
- •Раздел 12. Дискретные (цифровые) автоматические системы регулирования (цаср)
- •Импульсный элемент
- •Линейные разностные уравнения
- •Раздел 1. Основные понятия и определения та у 7
- •1.1 Цель и задачи дисциплины. Кибернетика. Основные понятия тау. Принципы автоматического регулирования 7
- •Раздел 7. Качество процессов управления 140
- •Раздел 8. Косвенные критерии качества 154
- •Раздел 9. Параметрический синтез типовых регуляторов 169
- •Раздел 10. Нелинейные системы. Общая характеристика нелинейных аср 173
- •Раздел 11. Системы регулирования при случайных воздействиях 214
- •Раздел 12. Дискретные (цифровые) автоматические системы регулирования (цаср) 245
- •Раздел 13. Анализ устойчивости дискретных систем 274
- •Раздел 14. Адаптивные системы 293
- •Решетчатые функции и z-преобразование
- •Определение z-преобразования
- •Основные свойства z-преобразования
- •Цифровые системы управления
- •Дискретное преобразование Лапласа и частотные характеристики
- •Связь между дискретным и непрерывным преобразованиями Лапласа и непрерывная модель дискретной системы
- •12.2 Уравнения элементов цифровой аср. Цифровой регулятор, идеальный импульсный элемент, формирующий фильтр, приведенная непрерывная часть Непрерывная модель дискретной системы
- •12.3 Преобразование сигналов идеальным импульсным элементом. Теорема Котельникова. Характеристики разомкнутых цаср
- •12.4 Частотные характеристики. Характеристики замкнутых систем Динамические характеристики
- •Раздел 13. Анализ устойчивости дискретных систем
- •13.1 Анализ устойчивости дискретных систем. Необходимые и достаточные условия устойчивости. Аналог критерия гурвица Характеристическое уравнение и основное условие устойчивости
- •Алгебраические критерии устойчивости
- •Исследование устойчивости, основанное на преобразовании единичного круга в левую полуплоскость
- •Критерий устойчивости Джури
- •13.2 Аналоги критериев михайлова, найквиста Частотный критерий устойчивости
- •Критерий Найквиста
- •13.3 Методы построения переходных процессов. Косвенные критерии качества
- •Показатели качества в переходном режиме
- •Прямые показатели качества
- •Косвенные показатели качества
- •Особенности переходного процесса дискретных систем
- •Раздел 1. Основные понятия и определения та у 7
- •1.1 Цель и задачи дисциплины. Кибернетика. Основные понятия тау. Принципы автоматического регулирования 7
- •Раздел 7. Качество процессов управления 140
- •Раздел 8. Косвенные критерии качества 154
- •Раздел 9. Параметрический синтез типовых регуляторов 169
- •Раздел 10. Нелинейные системы. Общая характеристика нелинейных аср 173
- •Раздел 11. Системы регулирования при случайных воздействиях 214
- •Раздел 12. Дискретные (цифровые) автоматические системы регулирования (цаср) 245
- •Раздел 13. Анализ устойчивости дискретных систем 274
- •Раздел 14. Адаптивные системы 293
- •13.4 Бесконечная степень устойчивости. Регуляторы Резвика, Смита Раздел 14. Адаптивные системы
- •14.1 Классификация адаптивных систем. Системы экспериментального регулирования (сэр). Сэр с запоминанием экстремума, градиентные сэр
- •Системы экстремального регулирования
- •Способ градиента
- •14.2 Системы с эталонной моделью. Алгоритмы идентификации Беспоисковые адаптивные системы управления
- •Идентификация и модель для получения оценки
- •Модель для получения оценки
Определение оптимальной передаточной функции системы управления
Назначение любой системы управления изменять выходную величину х(t) по определенному закону и устранять влияние возмущений на эту величину. В общем случае автоматическая система должна воспроизводить на своем выходе не само воздействие , а некоторый требуемый сигнал , связанный с сигналом , заданным соотношением
, (11.2.26)
где — заданный оператор идеального преобразования входного сигнала.
Рис. 11.2.2 Алгоритмические схемы к задаче Винера
Вид оператора зависит от назначения системы. В системах воспроизведения, к которым относятся следящие и стабилизирующие системы, . Если обратная связь в системе воспроизведения неединичная с коэффициентом , то оператор равен постоянному числу .
Из-за того, что на входе системы кроме полезного сигнала действует помеха хп, идеальное преобразование согласно заданному оператору , как правило, невозможно. Сигнал х(t) на выходе реальной системы Ф(р) (рис. 11.2.2, а) почти всегда отличается от идеального выходного сигнала на величину сигнала ошибки . В связи с этим возникает задача синтеза такой структуры системы, которая обеспечивала бы наилучшее, в том или ином смысле, приближение к идеальному преобразованию Фи (р).
Критерием точности приближения реальной структуры к идеальной может служить условие минимума дисперсии сигнала ошибки е.
Задача синтеза структуры линейной системы, оптимальной по критерию (11.1.3) при стационарных случайных воздействиях, была впервые сформулирована и решена Н. Винером, поэтому она называется задачей Винера.
Рассмотрим упрощенное решение задачи Винера применительно к расчетной схеме (рис. 11.2.2,6), которая эквивалентна исходной (см. рис. 11.2.2, а). Будем полагать, что входные воздействия и не коррелированы между собой. Следовательно, и составляющие и сигнала ошибки будут независимы друг от друга. Поэтому спектральную плотность сигнала можно определить как простую сумму (11.1.31) [а не (11.1.30)!]:
(11.2.27)
Дисперсия сигнала ошибки равна интегралу спектральной плотности (11.2.27):
(11.2.28)
Задача Винера заключается в определении такой частотной передаточной функции замкнутой системы, которая обеспечивает минимум дисперсии Для решения этой задачи формулу (11.2.28) необходимо преобразовать: представить в форме, при которой искомая функция входит только в одно слагаемое подынтегрального выражения (выкладки здесь не приводятся):
(11.2.29)
где — спектральная плотность суммарного входного сигнала.
В первое слагаемое интеграла (11.2.29) не входит функция , и на него нельзя повлиять при выборе вида этой функции. Второе слагаемое можно изменять при выборе функции . Так как оба слагаемых неотрицательны, то условием минимума дисперсии является равенство
(11.2.30)
Отсюда оптимальная передаточная функция замкнутой системы
(11.2.31)
Оптимальная передаточная функция зависит от вида заданного оператора идеального преобразования и соотношения спектральных плотностей задающего воздействия и помехи.
При отсутствии помехи оптимальная функция равна заданному оператору идеального преобразования:
(11.2.32)
Если помеха представляет собой белый шум и ее интенсивность намного больше уровня полезного сигнала , то оптимальная частотная характеристика системы воспроизведения
(11.2.33)
т. е. повторяет форму кривой спектральной плотности задания.
Частотные функции, определяемые выражением (11.2.31), оказываются, как правило, физически нереализуемыми: им соответствуют весовые функции отличные от нуля при t<0.
Оптимальную частотную функцию, удовлетворяющую условию физической реализуемости при t<0, можно определить по формуле Колмогорова-Винера, которая вытекает из (11.2.31):
(11.2.34)
где — частотная функция формирующего фильтра, соответствующего спектральной плотности , т. е.
(11.2.35)
Квадратные скобки со знаком «+» означают, что второй сомножитель — функция, имеющая нули и полюсы только в верхней полуплоскости (или в левой полуплоскости р). Для того, чтобы найти этот сомножитель, необходимо разложить выражение в скобках на сумму простых дробей и отбросить все дроби, имеющие нули и полюса в нижней полуплоскости .
Если синтезируемая система должна включать в себя какую-либо неизменяемую часть, например, объект , то оптимальную функцию изменяемой части, например, регулятора, можно найти по общей функции .Так, оптимальная частотная функция регулятора типовой системы (см. рис. 4.7)
. (11.2.36)
Следует отметить, что степень числителя функции часто оказывается больше степени знаменателя. Это создает трудности технической реализации получаемых функций, особенно в тех случаях, когда объект содержит запаздывание . Как видно из формулы (11.2.36), регулятор при этом должен содержать идеальный упредитель с передаточной функцией . Такую функцию можно реализовать только приближенно.
Минимальная дисперсия , которая теоретически достижима при оптимальной передаточной функции, равна интегралу от первого слагаемого в выражении (11.2.29):
(11.2.37)
Из (11.2.37) следует, что предельно достижимая точность системы тем выше, чем меньше перекрываются спектры задающего воздействия и помехи.
В физически реализуемой системе из-за различия функций и дисперсия (11.2.37) возрастает на некоторую величину и становится равной
(11.2.38)
где знак «—» у квадратной скобки означает, что сомножитель имеет только нижние нули и полюса в плоскости .
Выражение (11.2.38) определяет предельную точность синтезируемой системы. Дисперсия принципиально неустранима никакими техническими средствами.
Если на стадии технической реализации передаточная функция будет изменена, то точность дополнительно ухудшится.
На предельную точность оказывает сильное влияние запаздывание объекта и помехи в канале измерения. Чем больше запаздывание и выше уровень помехи , тем ниже предельная точность. Например, в системе стабилизации (рис. 8.7, а) минимально достижимая дисперсия становится равной дисперсии DB возмущения хв (т. е. система становится бесполезной), когда
(11.2.39)
или
(11.2.40)
где DB и — параметры возмущения хв типа (11.1.36).
При совместном действии обоих факторов (запаздывания и помехи) система становится бесполезной при меньшем запаздывании и меньшем уровне