![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •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
Расчет ошибок с сау при случайных воздействиях
Рассмотрим порядок расчета ошибок в системах управления при случайных воздействиях. Пусть задана система, приведенная на рис.11.3.3
Рис.11.3.3
Необходимо определить величину средней квадратичной ошибки - если заданы Sxx() и Szz().
Рассмотрим несколько случаев.
Пусть действует только полезный сигнал x(t) а помеха z(t) отсутствует.
Спектральная плотность ошибки определяется соотношением:
(11.3.8)
Величина средней квадратичной ошибки - определяется по формуле:
.
(11.3.9)
Значения интеграла от спектральной плотности табулированы и могут быть вычислены через коэффициенты полиномов выражения для спектральной плотности.
Пусть действует только помеха z(t) а полезный сигнал x(t) отсутствует.
Действие помехи рассматривается на выходе системы.
Спектральная плотность ошибки при этом определяется соотношением:
(11.3.10)
3. Пусть действует и полезный сигнал x(t) и помеха z(t) и они не коррелированны.
Суммарная спектральная плотность ошибки при этом определяется соотношением:
(11.3.11)
Пример 11.3.2. Для приведенной ниже системы (рис.11.3.4), определить величину средней квадратичной ошибки -, если заданы Sxx() = c2 и Szz() = 0.
Рис. 11.3.4
Если
сигнал и помеха некоррелированны, то
суммарная спектральная плотность
ошибки при этом определяется
соотношением:
.
Значения интеграла от спектральной плотности вычислим через коэффициенты полиномов выражения для спектральной плотности.
Величина средней квадратичной ошибки - определяется по формуле:
.
Пример
11.3.3. Для системы приведенной на рис.3
определить спектральную плотность
ошибки, вызванную действием помехи
-z(t) со спектральной плотностью
Р
y
ис. 11.3.5
Решение:
Спектральная плотность ошибки
определяется из соотношений:
Вычисление и минимизация дисперсии сигнала ошибки замкнутой системы
Обобщенная алгоритмическая схема которой показана на рис. 11.3.5, а.
Будем считать, что передаточная функция W (р), равная произведению передаточных функций объекта и управляющего устройства, известна. Не заданы могут быть лишь некоторые параметры управляющего устройства.
На
систему действуют случайные возмущения
хп
и
хв
с известными спектральными плотностями
и
.
Задающее воздействие
также является случайным сигналом со
спектральной плотностью
.Пусть
все три воздействия — центрированные
сигналы. Тогда и сигнал ошибки
будет центрированным.
Если указанные внешние воздействия не коррелированы между собой, то сигнал ошибки , возникающий в системе, может рассматриваться как сумма трех независимых составляющих (рис. 11.3.5, б):
(11.3.12)
Составляющая
обусловлена неточным воспроизведением
задающего воздействия, а составляющие
и
— неполным подавлением возмущений хп
и хв.
Соответственно и дисперсия сигнала ошибки может быть представлена в виде суммы трех дисперсий:
(11.3.13)
Каждая из этих дисперсий может быть вычислена по формуле (11.2.17) независимо друг от друга:
Рис.
11.3.5
(11.3.14)
(11.3.15)
(11.3.16)
Если
внешние воздействия коррелированы
между собой, то и составляющие (11.3.12)
сигнала ошибки будут коррелированы,
поэтому полную дисперсию
можно вычислить только путем интегрирования
общей спектральной плотности
,
найденной с учетом свойства (11.1.30).
При
подстановке в формулы (11.2.28) — (11.2.30)
конкретных функций
и
получаются
довольно сложные выражения, интегрирование
которых обычными методами затруднительно.
Поэтому используют методику для
вычисления квадратичных интегральных
оценок. В соответствии с этой методикой
каждую из трех дисперсий определяют
по формуле:
(11.3.17)
где
полиномы
,
и определители
и
составляются по формулам
и
.
В
простейших случаях, когда наибольшая
степень полинома
,
формула (11.3.17)
будет иметь вид:
(11.3.18)
В
полином
в виде сомножителя входит характеристическая
функция
замкнутой
системы. Поэтому при приближении системы
к границе устойчивости [при
]
интеграл (11.3.17)
резко возрастает.
Для
систем с запаздыванием подынтегральное
выражение нельзя привести к виду
(11.3.17)
и дисперсию можно вычислить только
приближенно, заменяя запаздывание
дробно-рациональной
функцией.
С
помощью формул (11.3.13)
— (11.3.18)
можно получить аналитическое выражение,
связывающее полную дисперсию сигнала
ошибки
с параметрами внешних воздействий и с
параметрами системы (например,
):
.
(11.3.19)
Минимизируя
функцию (11.3.19)
по параметрам
и
можно
определить их оптимальные значения.
Покажем,
что минимум функции (11.3.19),
как правило, существует. Пусть на систему
действуют задающее воздействие
и помеха хп.
Как правило, спектр задающего воздействия
находится в области низких частот (рис.
11.3.6,
а),
а спектр помехи равномерен
Рис 11.3.6 Влияние передаточного коэффициента разомкнутого контура на спектральную плотность сигнала ошибки
Рис. 11.3.7. График зависимости дисперсии сигнала ошибки от передаточного коэффициента разомкнутого контура
в
широкой полосе частот (рис. 11.3.6,
в).
С увеличением передаточного коэффициента
k
разомкнутого контура а. ч. х.
и
по
каналам
и
смещаются
в область более высоких частот, а
резонансный пик становится выше (см.
рис. 11.3.6,
а, в,
пунктирные кривые).
Так
как спектральные плотности равны
произведениям
и
на соответствующие а. ч. х. замкнутой
системы, то при увеличении k
ординаты функции
уменьшаются (рис. 11.3.6,
б), а ординаты функции
увеличиваются (рис. 11.3.6,
г).
Соответственно меняются и составляющие
полной дисперсии:
уменьшается при увеличении k,
a
—
увеличивается (рис. 11.3.7).
Очевидно, что суммарная дисперсия
при
некотором значении
k = koпm
будет иметь минимум.