Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Тау

Управляемость транспортного средства в симуляторе настраиваем коэффициенты модели

18.01.2021 22:06:54 | Автор: admin


Геймплей симулятора транспортного средства управление движением транспортного средства в пространстве с некоторым количеством степеней свободы. Действия игрока изменяют вектор мгновенного состояния системы в желаемом или не совсем желаемом направлении. Игра вряд ли сможет быть интересной, если объект слабо приспособлен к управлению игроком.

Приспособленность технической системы к управлению человеком (управляемость) довольно сложная и многогранная характеристика. Математической моделью поведения управляемого объекта занимается теория автоматического управления (ТАУ). Модели, принятые в ТАУ, могут описывать и поведение игрока человека-оператора, и поведение системы человек-машина.

Стоит отметить, что создаваемые модели человека всегда актуальны для ограниченного набора условий. По этой причине решение практических задач в области управляемости часто выходит за рамки ТАУ.

Управляемость машины относится к ее эргономическим свойствам, теряющим смысл в отрыве от контекста деятельности человека. Под катом представлен подход к настройке модели симулятора, основанный на экспериментальном исследовании процесса игры.

Для симуляторов, претендующих на точное моделирование существующих систем, важно сходство с прототипом, какой бы плохой ни была его управляемость. Оптимизация же характеристик актуальна для игр, в которых нет заданной модели, например, симуляторов фантастических объектов.

Оставляя в стороне задачу имитации реального объекта с заданным набором характеристик, отметим, что симулятор наверняка не проиграет от наличия субъективно определяемой физичности. Другими словами, даже объект, не существующий в природе, может соответствовать или не соответствовать ожиданиям игрока относительно его (объекта) поведения. Фактор естественности поведения объекта должен быть принят во внимание.

Постановка задачи


Для симулятора необходимо настроить коэффициенты математической модели транспортного средства так, чтобы обеспечивалась его наилучшая управляемость. Оптимизация должна выполняться на основе экспериментальных данных. Желательно получить модель, кажущуюся игроку естественной.

Описание системы


В экспериментах будем использовать симулятор с 3D-графикой.

Сложность математической модели реального транспортного средства ограничивается лишь принятым уровнем абстракции и грубостью используемых допущений. Сложность модели в решаемой здесь задаче определяется рациональным уровнем естественности игры.

Ниже будут применены следующие упрощения:

1. Направление движения объекта принимается совпадающим с его продольной осью.

2. Вращательное движение объекта может рассматриваться как сумма независимых составляющих вращательных движений относительно трех осей связанной с объектом системы координат (ССК).

3. Угловое ускорение в отдельном канале управления (вокруг отдельной оси ССК) определяется линейной комбинацией текущих значений управляющего действия и угловой скорости в этом канале.

Приемлемость первого упрощения в моделировании реальных объектов определяется свойствами системы и решаемой задачей. Например, общеизвестным свойством дротиков является их способность лететь после броска острием вперед. Этой простой модели достаточно, чтобы получить полезный вывод: не стоит подбрасывать дротик вверх над собой.



Но если необходима точная модель для определения последствий контакта дротика с целью, то следует учитывать, что в полете его вектор скорости составляет некоторый угол с продольной осью.

Постоянство направления вектора скорости в системе координат объекта соответствует биомеханике ходьбы: человеку проще всего идти, сохраняя состояние лицом вперед. Движение в непривычных направлениях, наоборот, ухудшает игроку обзор и требует от него дополнительных умственных усилий.

П. 2 устанавливает взаимную изолированность каналов управления, прикрепленных к осям ССК.



Оси ССК: продольная (X) направлена от хвоста к носу объекта, вертикальная (Y) направлена в плоскости симметрии объекта вверх при его начальном положении, боковая (Z) направлена перпендикулярно первым двум вправо. Соответственно, вращение вокруг оси X боковой канал, вокруг оси Y путевой канал, вокруг оси Z продольный канал.

В соответствии с п. 2 принятых упрощений между каналами управления объектом отсутствуют перекрестные связи. Реальные системы всегда соответствуют такой модели с некоторой ошибкой, обусловленной, например, наличием гироскопических моментов. Отсутствие перекрестных связей является преимуществом с точки зрения игрока.

П. 3 устанавливает наличие только двух крутящих моментов в каждом канале управления:

  • управляющий момент, пропорциональный сигналу от управления игрока;
  • момент демпфирования, пропорциональный текущей угловой скорости.

Дифференциальное уравнение вращения вокруг оси i выглядит следующим образом:



Здесь омега угловая скорость вращения, t время, x управляющий сигнал, а коэффициенты в правой части уравнения частные производные углового ускорения по управляющему сигналу и угловой скорости.

Первый коэффициент будем называть коэффициентом эффективности управления, второй коэффициентом демпфирования.

Угловое ускорение измеряется в [рад/с2], угловая скорость в [рад/с]. Управляющий сигнал обычно измеряется в единицах перемещения рычагов или усилий на них, реже в единицах положения промежуточных элементов системы управления, но для управления с клавиатуры примем эту величину безразмерной. Размерность коэффициента демпфирования [1/c], а коэффициента эффективности управления [рад/с2] с учетом принятой размерности управляющего сигнала.

Необходимые теоретические сведения
Система, описываемая уравнением (1), с точки зрения ТАУ является апериодическим звеном первого порядка. Ниже рассмотрим альтернативный набор параметров, определяющих свойства такого динамического звена. Роль всех параметров в поведении объекта оценим с помощью нескольких характеристик, принятых в ТАУ:

  • переходной функции;
  • амплитудной частотной характеристики (АЧХ);
  • фазовой частотной характеристики (ФЧХ).

Входной сигнал звена в уравнении (1) x, выходной угловая скорость. В стандартном виде уравнение апериодического звена первого порядка записывается следующим образом:



Здесь х(t) входной сигнал, y(t) выходной сигнал, точка над y производная по времени, k коэффициент усиления звена, T постоянная времени, характеризующая инерционность звена.

Сопоставление уравнений (1) и (2) приводит к следующим соотношениям:





Рассмотрим переходную функцию (переходный процесс) системы, описывающую ее реакцию на ступенчатый входной сигнал в виде функции Хевисайда. Значение такого сигнала равно нулю для отрицательных значений аргумента (времени) и единице для неотрицательных. Переходная функция зависимость от времени выходного сигнала.



Переходный процесс апериодического звена первого порядка описывается следующим уравнением:



Уравнение демонстрирует роли коэффициентов:

  • k соответствует установившемуся значению выходного сигнала;
  • T оправдывает название постоянная времени, например, за время t = 3T выходной сигнал достигает уровня 0,95k.

Переходному процессу можно дать следующее неформальное описание:

1. В начальный момент времени ускорение достигает максимального уровня (равно коэффициенту эффективности управления), скорость не успела получить приращения, и демпфирование на систему не влияет.

2. Скорость растет, рост скорости влечет за собой рост влияния демпфирования, суммарное ускорение снижается.

3. Демпфирование асимптотически приближается по своему уровню к управляющему действию, соответственно, ускорение становится пренебрежимо малым, а скорость приближается к значению коэффициента k.



Таким образом, ступенчатый входной сигнал управления приводит к плавному нарастанию угловой скорости до некоторого уровня. Достигаемое значение и плавность нарастания зависят от величин k и T.

Частотные характеристики описывают реакцию системы на входной сигнал в виде гармонических колебаний. АЧХ и ФЧХ являются функциями частоты входного сигнала.

При управлении игрой с клавиатуры входной сигнал звена является дискретным и имеет всего три возможных значения. Например, для продольного канала это следующие варианты: нажата кнопка подъема носа единица, ни одна из кнопок не нажата ноль, нажата кнопка опускания носа минус единица. Входной сигнал кусочно-постоянная функция, которая на первый взгляд не может иметь много общего с синусоидой.

Тем не менее, действия игрока могут рассматриваться как подобие широтно-импульсной модуляции, при которой промежуточные уровни сигнала подменяются суммарными длительностями импульсов на интервале времени. Рассмотрение частотных характеристик вполне способно улучшить понимание взаимодействия игрока и симулятора.

Если входной сигнал имеет форму гармонических колебаний, то с изменением их частоты у выходного сигнала изменится не только частота колебаний, но и их амплитуда. Изменится и сдвиг фазы между колебаниями входного и выходного сигналов.




При заданной частоте входного сигнала значение АЧХ соответствует амплитуде установившихся колебаний выходного сигнала, отнесенной к амплитуде колебаний входного сигнала. Значение ФЧХ равно сдвигу фазы колебаний выходного сигнала относительно колебаний входного.

Значение АЧХ апериодического звена первого порядка при отсутствии колебаний (значение частоты равно нулю) соответствует значению k. Это свойство легко выводится из рассмотренной выше переходной характеристики.



Снижение амплитуды выходного сигнала с ростом частоты входного определяется значением T (или значением коэффициента демпфирования). Звено с меньшим значением T лучше пропускает сигнал.

ФЧХ определяется только значением коэффициента демпфирования (или T).



Фазовое отставание растет с увеличением частоты, асимптотически приближаясь к уровню минус ПИ/2. Меньшее фазовое отставание при равных частотах входа соответствует моделям с меньшими значениями T.

Частотные характеристики наглядно показывают роли коэффициента демпфирования и постоянной времени звена: слабое демпфирование (большие значения T) ведет к потере амплитуды выходного сигнала и росту его фазового отставания.

Условия эксперимента и критерии качества модели


Лучшая управляемость объекта должна обеспечивать более эффективное решение задачи игроком. Но разные задачи требуют разной управляемости: точное выдерживание параметров заданного режима движения существенно отличается от интенсивного маневрирования.

Поиск универсальной модели для любых задач неизбежно связан с компромиссом. Условия проводимого эксперимента определяют субъективное смещение баланса в пользу тех или иных задач. Тем не менее, конкретные условия игры должны быть выбраны.

Для исследования будем использовать задачу посещения управляемым объектом максимального количества локаций из числа заданных за ограниченное время. Эффективное решение этой задачи требует интенсивного маневрирования.

Управление аппаратом будет осуществляться с ограничениями по углам крена и тангажа (60 градусов в обоих направлениях для обоих углов): выход за ограничения ведет к аварии. Также к аварии ведет столкновение с горизонтальной поверхностью, расположенной над объектом. Эта часть условий отвечает за составляющую выдерживания параметров в задаче игрока.

Значение модуля линейной скорости объекта принимается постоянным. Это означает, что управление акселератором, как и неравномерность сопротивления среды, в симуляторе отсутствует.

Показатель эффективности работы игрока количество локаций, посещенных до окончания времени (60 секунд) или до аварии. Чем больше посещено локаций, тем более качественной считается модель. С каждой моделью (набором значений коэффициентов) предусмотрено три прохождения игры с принятием в зачет медианного результата.

При планировании экспериментов важно минимизировать влияние фактора обучения. Для этого был определен порядок экспериментов, при котором каждая модель запускается в первой, второй и третьей третях исследования:

A, B, C N, O,
A, B, C N, O,
A, B, C N, O
.

Каждому экспериментальному прохождению предшествовала одна тренировочная игра с соответствующей моделью.

Симулятор


Экспериментировать с коэффициентами модели самостоятельно можно здесь.

Управление коэффициентами находится в правом верхнем углу экрана. Параметр efficiency коэффициент эффективности управления, параметр damping коэффициент демпфирования, взятый с обратным знаком.

Управление игрой:

  • Пробел старт игры;
  • W/S вращение вокруг оси Z ССК, нос вниз/нос вверх;
  • A/D вращение вокруг оси Y ССК, поворот влево/поворот вправо;
  • 4/6 на нумпаде вращение вокруг оси X ССК, крен левый/крен правый.

На индикаторе лобового стекла игрок видит искусственный горизонт, а также текущие значения курса (heading) и глубины (depth), то есть расстояния до опасной поверхности. Также показывается остаток времени игры и текущий результат (score) количество посещенных локаций.

Код симулятора написан на JavaScript с применением библиотеки Three.js. Значения параметров движения объекта обновляются в игровом цикле численным интегрированием уравнения (1) по методу Эйлера. В каждой итерации вызывается метод update() объекта vehicle, выполняющий вычисления для каждого канала управления:

vehicle.update = function () {    //определение интервала времени в секундах:    game.elapsed = (new Date() - game.time) / 1000;    game.time = new Date();    //другие действия...    //обновление значений угловой скорости в радианах в секунду:    vehicle.omegaX += (vehicle.epsilonX - vehicle.omegaX * vehicle.damping) * game.elapsed;    vehicle.omegaY += (vehicle.epsilonY - vehicle.omegaY * vehicle.damping) * game.elapsed;    vehicle.omegaZ += (vehicle.epsilonZ - vehicle.omegaZ * vehicle.damping) * game.elapsed;    //другие действия...}

Поля epsilonX, epsilonY и epsilonZ объекта vehicle содержат составляющие углового ускорения при отсутствии демпфирования. Значение каждого из этих полей получается умножением входного сигнала на коэффициент эффективности управления:

function init() {    //другие действия...    //ввод с клавиатуры:    document.addEventListener('keydown', function (event) {        if (game.state == "READINESS")            if (event.code == "Space") {                //запуск игры...            }        if (game.state == "RUN")            switch (event.code) {                case "KeyW":                    vehicle.epsilonZ = vehicle.efficiency;                    break;                case "KeyS":                    vehicle.epsilonZ = -vehicle.efficiency;                    break;                case "KeyA":                    vehicle.epsilonY = -vehicle.efficiency;                    break;                case "KeyD":                    vehicle.epsilonY = vehicle.efficiency;                    break;                case "Numpad4":                    vehicle.epsilonX = vehicle.efficiency;                    break;                case "Numpad6":                    vehicle.epsilonX = -vehicle.efficiency;                    break;            }    });    document.addEventListener('keyup', function (event) {        switch (event.code) {            case "KeyW":                vehicle.epsilonZ = 0;                break;            case "KeyS":                vehicle.epsilonZ = 0;                break;            case "KeyA":                vehicle.epsilonY = 0;                break;            case "KeyD":                vehicle.epsilonY = 0;                break;            case "Numpad4":                vehicle.epsilonX = 0;                break;            case "Numpad6":                vehicle.epsilonX = 0;                break;        }    });    //другие действия...}

Результаты эксперимента


Показатель качества модели будем рассматривать как функцию двух переменных. Соответственно, результаты исследования в графическом виде представляют собой 3D-поверхность, каждая точка которой определяет свою модель управляемого объекта.



Рассмотрим ключевые особенности некоторых моделей. На графике обсуждаемые модели обозначены латинскими буквами.

При минимальном значении коэффициента эффективности управления (0,5 рад/с2) существует модель с наилучшим значением коэффициента демпфирования (точка А). Модель А характеризуется слабой способностью объекта к динамичным маневрам.

Изменение модели А в сторону усиления демпфирования приводит к созданию моделей, имеющих крайне низкие максимальные значения угловой скорости. Объект окончательно теряет способность к маневрированию.

Изменение модели А в сторону снижения демпфирования частично улучшает маневренность объекта, но общее качество системы падает за счет ухудшения ее динамических свойств: возникает проблема раскачки, управление требует от игрока постоянных компенсирующих действий.

При отсутствии демпфирования существует модель с оптимальной эффективностью управления (В). Ее эффективность управления выше, чем у модели А, что обеспечивает хорошую маневренность. При этом проблема раскачки усугубляется по сравнению с моделью А, полностью лишенной демпфирования.

Изменение модели B в сторону повышения эффективности управления доводит проблему раскачки до уровня, когда борьбе с ней уделено все внимание игрока. Далее маневрирование без выхода за ограничения становится невозможным.

Модель C объединяет достоинства моделей A и B. Объект управляется достаточно эффективно, но без раскачки. Значение показателя результативности игры у модели C заметно выше, чем у предыдущих моделей. Тем не менее, эта модель не является наиболее результативной.

Форма изолиний результативности игры в окрестностях точки C показывает, что улучшению результата соответствует движение в направлении модели D.

Это движение соответствует снижению значения T при сохранении k на постоянном уровне (около 0,6 рад/с). Модели, расположенные между C и D, превосходят C по результативности игры. В игре с этими моделями объект управления более четко следует нажатиям клавиш.

При движении от модели C к модели D происходит еще одно изменение: ухудшение естественности поведения объекта. Постоянная времени приближается к уровню, при котором длительность переходного процесса и сдвиг фазы выходного сигнала перестают быть заметными для пользователя.

Изменение модели D в сторону дальнейшего снижения значения T при сохранении значения k уже не дает существенных улучшений, потому что сдвиг фазы выходного сигнала и длительность переходного процесса у модели D и без того достаточно малы для восприятия игрока.

Модели, получаемые дальнейшим улучшением D, с точки зрения игрока ничем не отличаются от реализации усилительного звена: в игре отсутствует угловое ускорение объекта, угловая скорость при нажатии клавиши мгновенно принимает установившееся значение.

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:

1. Оптимальные значения параметров модели соответствуют ее вырождению в усилительное звено (значение k составляет около 0,6 рад/с, T = 0 с) и потере естественности поведения объекта.

2. Модель, обеспечивающая хорошую управляемость при естественном поведении объекта, соответствует точке C на графике (коэффициент эффективности управления: от 2 до 3 рад/с2; коэффициент демпфирования: от -4,5 до -3,5 1/с).

3. Изменение модели C в направлении снижения значения T при k = const позволяет получить объект с улучшенной управляемостью за счет ухудшения естественности его поведения.

Неучтенные факторы


Вместе с упрощениями физики управляемого объекта на качество результатов исследования влияют и другие упрощения условий исследования:

1. Модель управляемости описывалась двумя значениями параметров, во всех каналах управления объект вел себя одинаково. Для получения точной картины следует варьировать значения шести параметров, поскольку нет оснований считать свойства игрока одинаковыми для всех каналов.

2. Полученные результаты актуальны для настроек поля зрения камеры, используемых в игре. Изменение этого параметра окажет заметное влияние на взаимодействие игрока с объектом.

Наиболее серьезный недостаток исследования отсутствие статистики. Любое эргономическое исследование должно ориентироваться на свойства целевой аудитории в целом. Более полные результаты могут быть получены при участии группы игроков.
Подробнее..

3. Частотные характеристики звеньев и систем автоматического упрвления (регулирования). ч. 3.2 Простейшие типовые звенья

11.01.2021 02:05:19 | Автор: admin

Лекции по курсу Управление Техническими Системами читает Козлов Олег Степанович на кафедре Ядерные реакторы и энергетические установки факультета Энергомашиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность!


Данные лекции готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.


В предыдущих сериях:
1. Введение в теорию автоматического управления.
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 2.3, 2.3 2.8, 2.9 2.13
3. ЧАСТОТНЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ (РЕГУЛИРОВАНИЯ)
3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ


Тема сегодняшней статьи:
3.2. Типовые звенья систем автоматического управления (регулирования). Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья.


Понятие типовые звенья в теории управления техническими системами, в основном, связано с описанием САУ (САР) в переменных вход выход, т.е. описание систем в передаточных функциях. Любую линейную САУ (САР) или линеаризованную САР можно структурно расчленить на простейшие элементы (звенья), соединенные между собой соответствующими последовательными, параллельными связями, местными и локальными обратными связями, сумматорами, сравнивающими устройствами и т.д.

Достигнуто общепринятое соглашение, что наиболее удобно расчленять структурную схему САР на звенья 1-го и 2-го порядков. Принято называть такие простейшие звенья типовыми.


С другой стороны реальная линеаризованная (линейная) система состоит из набора отдельных узлов и агрегатов, соединенных соответствующими связями, причем порядок уравнений динамики вышеуказанных узлов и агрегатов может быть и выше второго. В этом случае звенья (узлы и агрегаты) САР можно классифицировать по их свойствам.


Различают 3 типа звеньев:


  • позиционные;
  • интегрирующие;
  • дифференцирующие.

Существуют также особые звенья, которые будут рассмотрены позднее.


Учитывая, что передаточная функция линейного (линеаризованного) звена может быть записана как:

$W(s) = \frac{K \cdot N(s)}{L(s)}, $


где: $ N(s)$ и $L(s)$ полиномы по степеням s, причем коэффициенты при низшей степени s в полиномах $N(s)$, $L(s) $ равны 1), классификацию на типы звеньев можно объяснить видом полиномов $N(s); L(s)$ или (что эквивалентно) видом коэффициентов в соответствующих уравнениях динамики звена.
Подробнее о передаточной функции смотри здесь....

Позиционным звеном считают звено, полиномы N(s) и L(s) содержат свободные члены (равные 1). Например:

$W(s) = \frac{s^2+3s+1}{2s^3+5s^2+s+1}$

или в уравнении динамики (x(t) входной сигнал, y(t) выходной):

$2\cdot y'''(t)+5 \cdot y''(t)+y'(t)+y(t) = x''(t)+3 \cdot x'(t)+x(t) $


Из типовых звеньев (1-ого и 2-ого порядка) к позиционным звеньям относятся: идеальное усилительное звено, апериодические звенья 1-го и 2-го порядка, колебательное звено и форсирующее звено.


Дифференцирующим звеном считается звено, в котором полином L(s) содержит свободный член (равный 1), а полином N(s) не содержит свободного члена ($b_0=0$).
Например:

$W(s) = \frac{s^2+3s}{2s^3+5s^2+s+1}$

или в уравнении динамики:

$2\cdot y'''(t)+5 \cdot y''(t)+y'(t)+y(t)= x''(t)+3 \cdot x'(t)$

Из типовых звеньев к дифференцирующим звеньям относятся идеальное дифференцирующее звено, инерционно-дифференцирующее звено.

Интегрирующим звеном считается звено, в котором полином N(s) содержит свободный член ($b_0=1$), а полином L(s), не содержит свободного члена ($a_0=0$). Например:

$W(s) = \frac{s^2+3s+1}{2s^3+5s^2+s}$

или в уравнении динамики:

$2\cdot y'''(t)+5 \cdot y''(t)+y'(t)= x''(t)+3 \cdot x'(t)+x(t)$

Из типовых звеньев к интегрирующим звеньям относятся идеальное интегрирующее звено, инерционно интегрирующее звено.

Из типовых звеньев к интегрирующим звеньям относятся идеальное интегрирующее звено, инерционно интегрирующее звено.


Пример переходного процесса при единичном ступенчатом воздействи на три разных звена приведенных выше:


3.2.1. Идеальное усилительное звено


Уравнение динамики каждого звена имеет вид: $y(t)=k\cdot x(t)$, т.е. уравнение не является дифференциальным, следовательно, данное звено является безинерционным.


Переходя к изображениям $x(t) \rightarrow X(s); \ \ \ y(t) \rightarrow Y(s)$, получаем:
$Y(s)=k\cdot X(s)$ уравнение динамики звена в изображениях.
Передаточная функция идеального усилительного звена:

$W(s) = \frac{Y(s)}{X(s)}=k$


АФЧХ не зависит от , поскольку:

$W(iw) =W(s)\mid_{s = iw} =K$



Рисунок 3.2.1 АФЧХ идеального усилительного звена

Годограф АФЧХ вырождается в точку: U() =K; V() =0;
A() modW(i) =W(i)=K =>
Lm()=20lgA() =20lgK; =>
() = const = 0 т.е. фазового сдвига нет. Следовательно, данное звено является безынерционным чисто усилительным звеном.


Рисунок 3.2.2 ФЧХ идеального усилительного звена

Рисунок 3.2.3 АЧХ идеального усилительного звена

Рисунок 3.2.4 ЛАХ идеального усилительного звена

Найдем весовую w(t) и переходную h(t) функции звена (подробнее смотри здесь...)
весовая функция:

$w(t) = L^{-1} \cdot[W(s)] = L^{-1}\cdot[K] = K \cdot L^{-1}[1] =K\cdot \delta(t).$



Рисунок 3.2.5 Весовая функция идеального усилительного звена

Переходная функция:

$h(t) = L^{-1}[H(s)]=L^{-1}[\frac{W(s)}{s}]=L^{-1}[\frac{K}{s}] =K \cdot L^{-1}{\frac{1}{s}} = K\cdot 1(t)$



Рисунок 3.2.6 Переходная функция идеального усилительного звена

3.2.2. Идеальное дифференцирующее звено


Уравнение динамики звена имеет вид:

$y(x) = K \cdot\tau\cdot x'(t)$


где: $\tau $ постоянная времени.

Переходя к изображениям:

$x(t) \rightarrow X(s); \\ x'(t) \rightarrow s \cdot X(s) \\ y(t) \rightarrow Y(s) \Rightarrow \\$


Уравнение динамики звена в изображениях:

$\mathbf{Y(s) = K \cdot \tau \cdot X(s)}$


Передаточная функция идеального дифференцирующего звена:

$W(s) = \frac{Y(s)}{X(s)}= K \cdot \tau\cdot s$


АФЧХ:

$W(iw) = W(s) |_{s =i \cdot \omega} = i \cdot K \cdot \tau \cdot s \Rightarrow \\ U(\omega) =0; \\ V(\omega) =K \cdot \tau \cdot \omega; \Rightarrow \\ A(\omega) = \sqrt{U(\omega)^2+ V(\omega)^2} = K \cdot \tau \cdot \omega; \\ \phi(\omega) = arctg \left(\frac{V(\omega)}{U(\omega)}\right) = \frac{\pi}{2}$


Графики годографа АФЧХ, A() и () имеют вид:



Рисунок 3.2.7 АФЧХ идеального дифференцирующего звена

Рисунок 3.2.8 АЧХ идеального дифференцирующего звена

Рисунок 3.2.9 ФЧХ идеального дифференцирующего звена

Логарифмическая амплитудная характеристики ЛАХ:$Lm()=20 \cdot lg(A()) =20 \cdot lg (K \cdot \tau)+20 \cdot lg ( \omega)$:



Рисунок 3.2.10 ЛАХ идеального дифференцирующего звена

Из рисунка 3.2.9 видно, что данное звено обеспечивает опережение по фазе на $\pi$/2 (при любой частоте входного сигнала).


Чем выше частота единичного гармонического сигнала на входе в звено, тем выше амплитуда выходного сигнала в установившемся режиме.


Найдем весовую функцию звена:

$w(t) =L^{-1}[W(s)] =L^{-1}[K\cdot \tau \cdot s \cdot [1]] \Rightarrow \\ \mathbf{w(t) = K\cdot \tau \cdot \delta'(t)}$


Учитывая, что (t) имеет вид как на рис.3.2.11 (зависимость показана утрированно), а весовая функция пропорциональна производной от (t):



Рисунок 3.2.11 Качественный вид производной дельта-функции.

Рисунок 3.2.12 Весовая функция идеального дифференцирующего звена.

Найдем переходную функцию звена:

$h(t) =L^{-1}[H(s)] =L^{-1}\left[\frac{W(s)}{s}\right] = L^{-1}\left[\frac{K\cdot \tau \cdot s}{s} \cdot [1]\right] \Rightarrow \\ \mathbf{h(t) = K\cdot \tau \cdot \delta(t)}$



Рисунок 3.2.13 Переходная функция идеального дифференцирующего звена

Иногда идеальное дифференцирующее звено представляется в виде $W(s) =\tau \cdot s$ или $W(s) =K\cdot s$. В последнем варианте коэффициент К имеет смысл постоянной времени.


3.2.3. Идеальное интегрирующее звено


Уравнение динамики такого звена имеет вид:

$T \cdot \frac{dy(t)}{dt} = K \cdot x(t),$

или в изображениях:

$T \cdot s \cdot Y(s) = K \cdot X(s)$


передаточная функция идеального интегрирующего звена:

$W(s) = \frac{K}{T \cdot s}$


АФЧХ:

$W(i \cdot \omega) = W(s) |_{s=i\cdot \omega} = \frac{K}{i \cdot T \cdot \omega}$

Умножая числитель и знаменатель на i, получаем:

$W(i \cdot \omega) = - i \cdot \frac{K}{T \cdot \omega}; \\ U(\omega) =0 \\ V(\omega) = - \frac{K}{T \cdot \omega}$


Годограф АФЧХ имеет вид:



Рисунок 3.2.14 АФЧХ идеального интегрирующего звена

Рисунок 3.2.15 ФЧХ идеального интегрирующего звена

$\phi (\omega) = const = -\frac{\pi}{2}$

данное звено всегда дает отставание по фазе на угол $-\frac{\pi}{2}$.

$A(\omega) = \frac{K}{T \cdot \omega}$



Рисунок 3.2.16 АЧХ идеального интегрирующего звена

Рисунок 3.2.17 ЛАХ идеального интегрирующего звена

Найдем весовую функцию звена:

$w(t) =L^{-1}[W(s) \cdot [1]] =L^{-1}\left[\frac{K}{T \cdot s} \cdot [1] \right] \Rightarrow \\ \mathbf{w(t) = \frac {K}{T} \cdot 1(t)}$



Рисунок 3.2.18 Весовая функция идеального интегрирующего звена

Найдем переходную функцию звена:

$h(t) =L^{-1}\left[\frac{W(s)}{s} \cdot [1]\right] =L^{-1}\left[\frac{K}{T \cdot s^2} \cdot [1] \right] \Rightarrow \\ \mathbf{h(t) = \frac {K}{T} \cdot t}$



Рисунок 3.2.19 Переходная функция идеального интегрирующего звена

Примерами устройств, близкими к идеальному усилительному звену можно считать: широкополосный электронный усилитель (приближенно); механический редуктор без учета инерционности и нелинейных эффектов; жесткую механическую муфту и т.д.


Примером идеального дифференцирующего звена можно считать тахогенератор:

$u(t) = \tau \cdot \frac{d \phi(t)}{dt}$


где u(t) напряжение на клеммах тахогенератора; (t) угол поворота якоря (ротора) тахогенератора.

Примером идеального интегрирующего звена можно считать большинство электродвигателей (без учета инерционности якоря), где входным воздействием считать напряжение в обмотке возбудителя (двигателем постоянного тока), а выходным воздействием угол поворота выходного вала.


Пример интегрирующего и дифференцирующего звена на основе конденсатора


Один и тот же технический элемент, с точки зрения теории автоматического управления, может выступать как в качестве интегрирующего звена, так и дифференцирующего звена.


В качестве примера интегрирующего звена можно рассмотреть конденсатор, где входным воздействием является ток, а выходным результатом является напряжение на клеймах конденсатора. Действительно, при малом токе и большой емкости конденсатора, в случае ступенчатого изменения тока с 0, мы получаем график напряжения, совпадающий по форме с переходной функцией интегрирующего звена. На рисунке 3.2.20 представлена такая модель, где ток ступенькой меняется на 5 секунде расчета.



Рисунок 3.2.20 Интегрирующие звено на базе конденсатора.

Если построить с помощью гармонического анализатора ЛАХ и ФЧХ, мы увидим, что угол наклона ЛАХ составляет -20dB/dec, а угол сдвига фазы равен $-\frac{\pi}{2}$ или 90 градусов на графике. см. рис. 3.2.21



Рисунок 3.2.21 ЛАХ и ФЧХ интегрирующего звена на базе конденсатора.

Тот же самый конденсатор, при определенных параметрах сети, может выступать в качестве идеального дифференцирующего звена, если в качестве входного воздействия подавать напряжение, а в качестве результирующий величины использовать ток в цепи. Электрическая схема использования конденсатора в качестве дифференцирующего звена с гармоническим анализатором приведена на рисунке 3.2.22. На графиках гармонического анализатора видно, что угол наклона ЛАХ составляет 20dB/dec, а угол сдвига фазы равен $\frac{\pi}{2}$ или 90 градусов на графике.



Рисунок 3.2.22 ЛАХ и ФЧХ дифферцируещего звена на базе конденсатора.

В следующий лекции будет уже атомный реактор.


Примеры моделей, использованные в данной лекции можно взять в этом архиве...

Подробнее..

2. Математическое описание систем автоматического управления ч. 2.4 2.8

31.08.2020 02:06:24 | Автор: admin

Лекции по курсу Управление Техническими Системами, читает Козлов Олег Степанович на кафедре Ядерные реакторы и энергетические установки, факультета Энергомашиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.


Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика привествуется.


В предыдущих сериях:
1. Введение в теорию автоматического управления
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 2.3


В это части будут рассмотрены:
2.4 Основные виды входных воздействий
2.5. Основные положения и свойства интегральных преобразований Лапласа
2.6. Основные свойства преобразований Лапласа
2.7. Способы нахождения обратных преобразований Лапласа
2.8 Некоторые способы нахождения оригинала по известному изображению


Будет интересно познавательно и жестко.



На рисунке 3D график функции косеканс куба, к тебе лекции отношения не имеет, но чертовски красив.

2.4 Основные виды входных воздействий


Для того, что бы определить свойства системы нужно осуществить воздействие и посмотреть на реакцию.


В теории управления техническими системами принят ряд стандартных входных воздействий, по реакции на которые определяются динамические свойства (характеристики) системы управления (звена). К таким воздействиям относятся: единичное импульсное воздействие, единичное ступенчатое воздействие, единичное гармоническое воздействие, линейное воздействие и др. Рассмотрим их более подробно


2.4.1. Единичное ступенчатое воздействие


Данное воздействие является одним из наиболее жестких (неблагоприятных) воздействий, по реакции на которое сравниваются переходные свойства (переходной процесс) идентичных или близко идентичных систем.


Реакция системы (звена) на такое воздействие называется переходной функцией.


Единичное ступенчатое воздействие обозначается 1(t) и бывает 3-х видов: два асимметричных и одно симметричное.


$1(y) \Rightarrow \left[ \begin{gathered} 1_+(t)\\ 1(t)\\ 1_-(t) \end{gathered} \right. \ \ \ \mathbf{(2.4.1)}$


Рассмотрим каждый из этих видов воздействий:


$1(t)=\left \{ \begin{gathered} 1, \ если\ t>0\\ \frac{1}{2}, \ если\ t=0\\ 0, \ если\ t<0 \end{gathered} \right. \ \ \ \ 1_-(t) = \left \{ \begin{gathered} 1, \ если\ t\geq 0\\ 0, \ если\ t<0 \end{gathered} \right. \ \ \ \ 1_+(t) = \left \{ \begin{gathered} 1, \ если\ t> 0\\ 0, \ если\ t\leq0 \end{gathered} \right. $



Рисунок 2.4.1 Графики единичных ступенчатых воздействий

В теории управления наибольшее распространение имеет асимметричное воздействие 1+ (t), поскольку часто в анализе удобно рассматривать процесс, когда при t$\leq$0 САР находится в равновесии, и анализ переходных процессов ведется только при t > 0.


Для удобства представления будем в дальнейшем записывать воздействие 1+(t), опуская индекс. 1+ (t) 1(t).


Поскольку рассматриваемое входное воздействие имеет разрыв при t = 0 (что часто нежелательно в численных алгоритмах, использующих конечно-разностную схему), имеется формула, позволяющая приближенно описать единичное ступенчатое воздействие, в виде неразрывной функции:


$1(t) = \lim_{T\to0}(1 -e^{-\frac{t}{T}}) \ \ \ \mathbf{(2.4.2)}$


где Т постоянная времени, а текущее время $t \geq 0$


На рисунке 2.4.2 представлена графическая иллюстрация аппроксимации 1(t) по формуле (2.4.2).



Рисунок 2.4.1 Графики единичных ступенчатых воздействий

2.4.2. Единичное импульсное воздействие: функция Дирака


В математике различают три вида данного воздействия: одно симметричное и два асимметричных


$\delta (t) \Rightarrow \left[ \begin{gathered} \delta_+(t)\\ \delta(t)\\ \delta_-(t) \end{gathered} \right. $


Рассмотрим все эти воздействия:
Симметричное единичное импульсное воздействие (t) определено как:


$\delta (t) = \left\{ \begin{gathered} 0, если \ t >0\\ \infty, если \ t =0\\\ 0, если \ t <0 \end{gathered} \ \ \ \ \ \int_{-\infty}^{+\infty} \delta(t) dt = 0; \right.$


Графическая иллюстрация симметричного единичного импульсного воздействия представлена на рисунке 2.4.3. Фактически (t) импульс (с длительностью стремящейся к нулю и амплитудой, равной бесконечности), площадь которого равна 1.



Рисунок 2.4.3 Варианты представления симметричного импульсного воздействия

Для симметричного единичного импульсного воздействия (t) существует аналитическая форма представления:


$\int_{-\infty}^{+\infty} \delta(t)dt = \int_{-\infty}^{+\infty} \lim_{h \to \infty}\frac{h}{\sqrt{\pi}}e^{-h^2t^2} = \lim_{h \to \infty}\frac{1}{\sqrt{\pi}}\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-(ht)^2} d(ht)$


Введем новую переменную $u = h \cdot t$, тогда:


$\frac{1}{\sqrt{\pi}} \lim_{u \to \infty}\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-(u)^2} d(u) = \frac{1}{\sqrt{\pi}} \cdot \sqrt{\pi} = 1, \ \ поскольку \lim_{u \to \infty}\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-(u)^2} d(u) = \sqrt{\pi}$


Смещенные (асимметричные) единичные импульсные воздействия определяются как:


$\delta_- (t) = \left\{ \begin{gathered} 0, если \ t \leq 0\\ \infty, если \ t =-\epsilon \\\ 0, если \ t < \epsilon \end{gathered} \right. \ \ \ \ \ \ \delta_+ (t) = \left\{ \begin{gathered} 0, если \ t > \epsilon \leq 0\\ \infty, если \ t =\epsilon \\\ 0, если \ t \leq 0\ \end{gathered} \right. \ \ \ \ \ \int_{-\infty}^{+\infty} \delta(t) dt = 0;$


где $\epsilon -$сколь угодно малое положительное число ( 0)


Графическая иллюстрация смещенных единичных импульсных воздействий представлена на рисунке 2.4.4



Рисунок 2.4.4 Смещенные единичные импульсные воздействия.

В дальнейшем в нашем курсе будет использоваться только + (t). ==> Индекс + опускается ==> + (t) (t).


Поскольку смещенное единичное импульсное воздействие фактически имеет разрыва при t = 0 (что иногда нежелательно в численных алгоритмах, использующих конечно-разностную схему), имеется формула, позволяющая приближенно описать смещенное единичное импульсное воздействие:


$\delta(t) = \lim_{T \to 0} \frac{1}{T} e^{\frac{-t}{T}} \ \ \ \mathbf{(2.4.3)}$


где Т постоянная времени, а текущее время t>0!!!
На рисунке 2.4.5 представлена графическая иллюстрация аппроксимации (t) по формуле (2.4.3).



Рисунок 2.4.5 Графики аппроксимаций единичного импульсного воздействия

Реакция САУ (звена) на воздействие (t) называется весовой функцией.


2.4.3. Единичное гармоническое воздействие


Данное воздействие используется для анализа частотных характеристик САУ (звена) в установившемся режиме колебаний в системе, т.е. свойства САУ (звена) исследуются при больших значениях t (времени), когда влияние начальных условий пренебрежимо мало и движение (колебания) системы определяются только входным внешним воздействием.


$x(t) = sin (\omega \cdot t) \ \ \ \ \ \mathbf{(2.4.4)} $


где круговая частота, [1/с]; $\ \ \omega = 2 \cdot \pi\cdot f$, где $f$ частота в Герцах.


На рисунке 2.4.6 представлен график единичного гармонического воздействия.


Рисунок 2.4.6 Гармоничное воздействие

Поскольку при анализе частотных характеристик САУ рассматривается режим установившихся вынужденных колебаний САУ (при больших значениях времени t, когда собственная составляющая переходного процесса пренебрежимо мала), то удобнее представить x(t) в показательной форме.


$x(t) = e^{\omega \cdot i \cdot t} \ \ \ \ \ \mathbf{(2.4.5)}$


Необходимо отметить, что показательная форма комплексное воздействие, и оно выглядит так (действительная и мнимая части условно показаны на рисунке 2.4.7):


$x(t)=e^{i\cdot \omega \cdot t} = \underbrace{cos (\omega \cdot t)}_{Re}+ \underbrace{i \cdot sin(\omega \cdot t)}_{Im} \ \ \ \ \ \mathbf{(2.4.6)} $



Рисунок 2.4.7 Гармоничное воздействие действительна и менимая часть

Действительная часть комплексного воздействия (Re) на самом деле косинусоидальное воздействие. Но так как частотные характеристики САУ определяются в режиме установившихся гармонических колебаний (т.е. при очень-очень больших значениях t), то не важно, по какому закону вводилось единичное гармоническое воздействие по синусу или по косинусу.


2.4.4. Линейное воздействие


Данный вид входного воздействия используется для оценки точности систем управления, а именно, для определения скоростных ошибок.


$x(t)= a \cdot t \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.4.7)}$


где t 0, а при t < 0 входное воздействие всегда равно нулю.


На рисунке 2.4.8 представлен график линейного входного воздействия



Рисунок 2.4.8 Линейное входное воздействие

2.5. Основные положения и свойства интегральных преобразований Лапласа


Решение однородного обыкновенного дифференциального уравнения (ОДУ) усоб(t) записывается в виде (если нет повторяющихся корней):


$y_{соб.}(t) = \sum_{j=0}^nc_je^{\lambda_i}t$


т.е. все члены уравнения имеют одну и ту же форму. Этот результат наводит на мысль: а нельзя ли ввести какое-то преобразование, в результате которого уравнение динамики (дифференциальное) можно привести к чисто алгебраическому, решение которого не представляет проблем. А если затем сделать соответствующее обратное преобразование, то получим усоб (t), то есть получим цепочку:


Обыкновенное дифференциальное уравнение (ОДУ) $\Rightarrow$ Алгебраическое уравнение $\Rightarrow$ Решение $\Rightarrow$ Обратное преобразование $\Rightarrow$ Результат.


Именно такими соображениями руководствовался Лаплас, предлагая такое преобразование, называемое в настоящее время преобразованием Лапласа.


Предположим, что имеется нестационарный процесс f(t). Лаплас предложил ввести интегральное преобразование, которое отображает f(t) на комплексную плоскость согласно соотношению:


$F(s) = \int_0^{\infty}f(t) \cdot e^{-st}dt \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.1)}$



Рисунок 2.5.1

где s = c+i: ] -; + [; с абсцисса абсолютной сходимости
(обычно в курсе УТС с = 0); f(t) прообраз (оригинал); F(s) изображение (образ);


Символическое обозначение преобразования Лапласа:


$f(t) \Longrightarrow F(s)\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.2)}$


Преобразование Лапласа существует, если при t<0 f(t ) = 0 и выполняется условия сходимости:


$\int_0^\infty \mid f(t) \mid \cdot e^{-ct} dt < \infty\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.3)}$



Рис. 2.5.2

Рис. 2.5.3

В соответствии с соотношением (2.5.1) переходной процесс f(t) отображается на комплексную плоскость, где каждому значению оператора Лапласа s соответствует свой вектор. Линия, соединяющая концы векторов называется годографом.


Обратное преобразование Лапласа определяется следующим соотношением:


$f(t) = \lim_{\omega \to \infty} \frac{1}{2\pi \cdot i} \int_{c-i\cdot \omega}^{c+i \cdot\omega} F(s) \cdot e^{st}ds\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.4)}$


Необходимо подчеркнуть, что если условие сходимости выполняется, то любому оригиналу соответствует изображение. Обратное преобразование Лапласа не всегда существует, т.е. если известно F(s), это не означает, что ему соответствует оригинал f(t)!


Прямое преобразование Лапласа символически обозначается:


$f(t) \longrightarrow F(s) \ \ \ или \ \ \ L[f(t)] \equiv F(s)\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.5)}$


Обратное преобразование Лапласа обозначается:


$F(s) \longrightarrow f(t) \ \ \ или \ \ \ L^{-1}[F(s)] \equiv f(t)\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.6)}$


Существует двухстороннее преобразование Лапласа $L_B [f(t)]$, частным случаем которого является обычное преобразование Лапласа


$L_B[f(t)] = \int_{-\infty}^{+\infty}f(t) \cdot e^{- s t} dt\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.7)}$


Если при t 0 функция f(t) = 0, то $L_B [f(t)] L[f(t)]$


Частным случаем двухстороннего преобразования Лапласа (при с = 0, т.е. s = i) является преобразование Фурье, определяемое соотношениями:


$\Psi(i \cdot \omega) \equiv L_B[f(t)]_{s=i \cdot \omega} = \int_{ - \infty}^{+\infty}f(t) \cdot e^{-i \cdot \omega \cdot t} dt \\ f(t) = \frac{1}{2 \pi}\int_{ - \infty}^{+\infty}\Psi(i \cdot \omega) \cdot e^{-i \cdot \omega \cdot t} d \omega\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.8)}$


2.5.1. Использование преобразования Лапласа для операции дифференцирования


Пусть известно $f(t)$ и его изображение по Лапласу: $f(t) \longrightarrow F(s), $ выведем выражение для $ L[f(t) ]$.


Воспользуемся соотношением (2.5.1): $F(s) = \int_0^{\infty}f(t) \cdot e^{-st}dt$, тогда получаем:


$L[f'(t)] = \int_0^{\infty}[f(t)'] \cdot e^{-st}dt\Rightarrow \left \{ \begin{array} \ по \ частям \\ u = e^{-st}; \Rightarrow du = -s \cdot e^{-st} ;\\ d \nu = f'(t)dt; \Rightarrow \nu = f(t). \end{array} \right. \Rightarrow u \cdot v \mid_0^{\infty}-\int_0^{\infty} v \cdot dv \Rightarrow$


$\Rightarrow f(t) \cdot e^{-st} \mid_0^{\infty}+ \int_0^{\infty}f(t)s \cdot e^{-st} dt=[f(\infty) \cdot \underbrace{e^{-s\cdot \infty}}_{0}-f(0) \cdot e^0]+s \underbrace{\int_0^{\infty}f(t) \cdot e^{-st}}_{F(s)}=$

$=s \cdot F(s) - f(0) \Rightarrow L[f'(t)] = s \cdot F(s) - f(0),\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.9)}$


где: $f(0) $ начальное условия.
Если начальные условия равны нулю, то $f(0)=0$;


$L[f'(t)] = s \cdot F(s);\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.9.a)}$


Аналогичным способом найдем изображение 2-ой производной:


$L[f''(t)] = \int_0^{\infty}[f''(t)] \cdot e^{-st}dt\Rightarrow \left \{ \begin{array} cu = e^{-st}; \Rightarrow du = -s \cdot e^{-st} ;\\ d \nu = f''(t)dt; \Rightarrow \nu = f'(t). \end{array} \right. \Rightarrow \\ \Rightarrow f'(t) \cdot e^{-st} \mid_0^{\infty}+s \cdot \underbrace{\int_0^{\infty} f'(t) \cdot e^{-st} dt}_{L[f'(t)]} = -f'(0)+s \cdot F[f'(t)] \Rightarrow$

$ L[f''(t)] = s^2 \cdot F(s) -s \cdot f(0) - f'(0),\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.10)}$


Если при $t=0, f(t) \ и \ f'(0)$ равны нулю (нулевые начальные условия), то:

$L[f''(t)] = s^2 \cdot F(s)\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.10.a)}$


Обобщая на производную n-го порядка при нулевых начальных условиях, имеем:


$L[f^{(n)}(t)] = s^n \cdot F(s)\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.11)}$


2.5.2. Использование преобразования Лапласа для операции интегрирования


Пусть известно $f(t)$ и его изображение по Лапласу: $f(t) \longrightarrow F(s), $ выведем выражение для $ L[\int f(t) ]$.

$L[\int f(t)dt] = \int_0^{\infty}[f(t)dt] \cdot e^{-st}dt \Rrightarrow \left \{ \begin{array} \ e^{-st}dt = dv; \Rightarrow v = - \frac{1}{s}e^{-st}; \\ \int f(t)dt = u; \Rightarrow du =f(t)dt;\\ \end{array} \right. \Rightarrow$


$[-1 \frac{1}{s}e^{-st} \cdot \int f(t) dt] \mid_0^{\infty} + \frac{1}{s} \underbrace{\int_0^{\infty}f(t) \cdot e^{-st} dt}_{F(s)} = \frac {1}{s}F(s)+\frac {1}{s}[\int f(t) dt ] \mid_0$


Окончательно:


$L[\int f(t)dt] =\frac {1}{s}F(s)+\underbrace{\frac {1}{s}[\int f(t) dt ] \mid_0}_{добавка \ \ н.у}\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.12)}$


Если начальные условия равные нулю, то:


$L[\underbrace{\ \int\int\int}_{n-раз} f(t)dt] =\frac {1}{s^n}F(s)\ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.5.13)}$


Таким образом, операция интегрирования в оригинале функции приводит появлению в её изображении добавке, равной 1/s.


2.6. Основные свойства преобразований Лапласа


2.6.1. Свойство линейности


Пусть есть процессы описываемые функциями $f_1(t)$ и $f_2(t)$, каждый из которых имеет свое изображение по Лапласу: $f_1(t) \longrightarrow F_1(s); f_2(t) \longrightarrow F_2(s);$. Если $f(t) = f_1(t) \pm f_2(t) $ то:


$L[f(t)]=L[f_1(t) \pm f_2(t)] = F_1(s) \pm F_2(s) \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.1)}$


Если $f(t)= a \cdot f_1(t)$, то:


$L[f(t)] = L[a \cdot f_1(t)] = a \cdot L[f_1(t)]= a \cdot F_1(s) \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.2)}$


2.6.2. Свойство подобия (свойство изменения масштаба)


Пусть $f(t) \longrightarrow F(s)$ известно, необходимо найти $L[f(a \cdot t)]$


$L[f(a \cdot t)] = \frac{1}{a} \int_0^{\infty} f(a \cdot t) \cdot e^{-st \cdot \frac{a}{a}}d(at) = \frac{1}{a} \int_0^{\infty} f(a \cdot t) \cdot e^{-\frac{s}{a} \cdot at}d(at) \Rightarrow$


$L[f(at)]= \frac{1}{a} F(\frac{s}{a}) \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.3)}$


2.6.3. Свойство запаздывания (теорема запаздывания)


Пусть $f(t) \longrightarrow F(s)$ известно, необходимо найти $L[f(t - \tau )]$



Рисунок 2.6.1 Иллюстрация переходного процесса с запаздыванием

$L[f(t - \tau)] = \int_0^ \infty f(t -\tau)e^{-s[t- \tau+ \tau]}d(t- \tau) = e^{-s \cdot \tau} \underbrace{\int_0^\infty f(t -\tau)e^{-s[t- \tau]}d(t- \tau)}_{F(s)} $


$L[f(t \pm \tau)] = F(s) \cdot e^{\pm s\cdot \tau} \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.4)}$


2.6.4. Свойство смещения в комплексной плоскости


$L[f(t) \cdot e^{\pm s_0 \cdot t}]= F(s \pm s_0) \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.5)} $


2.6.5. Первая предельная теорема


Если $f(t) \longrightarrow F(s)$ известно, а так же существует $\lim_{s \to \infty}f(t)$, то:


$ \lim_{t \to \infty}f(t) = \lim_{s \to 0}s \cdot F(s) \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.6)} $



Рисунок 2.6.2 Иллюстрация первой предельной теоремы

Это означает, что оси t и s формально направлены в противоположные стороны, т.е. чем больше t, тем меньше s и наоборот.


2.6.6.Вторая предельная теорема


$\lim_{t \to 0}f(t)= \lim_{s \to \infty}s \cdot F(s) \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.6.7)}$


2.7. Способы нахождения обратных преобразований Лапласа по известному изображению


Вычисление оригиналов по известному (данному) изображению можно выполнить:
по соответствующим таблицам преобразований Лапласа;
по формулам Хэвисайда;
разложением на элементарные дроби;
другими способами.


В математических справочниках приводятся обширные таблицы, по которым можно найти оригиналы большинства изображений. Приведем основыные преобразования:


Таблица основных преобразований Лапласа


Наименование функции Оригинал Изображение
1 Единичная импульсная ф-ция (t) 1
2 Единичное ступенчатое воздействие 1(t) $\frac{1}{s}$
3 Неединичные импульсное
и ступенчатое воздействия
a (t);
a 1(t)
$ a; \\ \frac{a}{s}$
4 Экспонента $e^{-at} \cdot 1(t)$ $ \frac{1}{s+a}$
5 Степенная функция $t^{n}$ $ \frac{n!}{s^{n+1}}$
6 Синусоида $sin(at)$ $ \frac{a}{s^{2}+a^2}$
7 Косинусоида $cos(at)$ $ \frac{s}{s^{2}+a^2}$
8 Смещенная экспонента $\frac{1}{a}(1-e^{-at})$ $ \frac{1}{s(s+a)}$
9 Затухающая синусоида $e^{-b \cdot t} \cdot sin (a \cdot t))$ $ \frac{a}{(s+b)^2+a^2}$
10 Затухающая косинусоида $e^{-b \cdot t} \cdot cos (a \cdot t))$ $ \frac{s+b}{(s+b)^2+a^2}$

Однако, нередко бывают и случаи, когда необходимое преобразование отсутствует в таблицах. В этом случае используются различные специальные способы.


Например, если изображение F(s) можно представить в виде отношения полиномов по степеням s, то наиболее общим и эффективным способом поиска оригинала является формула Хэвисайда.


Если $F(s) = \frac{D_1(s)}{D_0(s)}$, где $D_1(s)$ и $D_0(s)$ полиномы по степеням s, то:


$ f(t)=\sum_{j=1} \frac{1}{(k_j-1)!} \cdot \lim_{s \to s_j} \frac{d^{k_j-1}}{ds^{k_j-1}}[(s-s_j)^{k_j} \cdot F(s) \cdot e^{st}], \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(2.7.1)}$


где $s_j$ полюса изображения, т.е. те значения s при которых полином $D_0(s)$ обращается в ноль;
$k_j$ кратность j го полюса.


Если уравнение $D_0(s)=0$ имеет n различных корней, то это означает что полюса F(s) имеют кратность, равную единице, т.е. нет повторяющихся полюсов.


Необходимо отметить, что использование формулы (2.7.1) будет корректно только в том случае, когда степень полинома $D_0(s)$ выше степени полинома $D_1(s)$. Если степени равны, то необходимо выделить целую часть (разделив в столбик полиномы) и чисто дробную часть, после чего для чисто дробной части корректна формула (2.7.1).


2.8 Некоторые способы нахождения оригинала по известному изображению


В качестве иллюстрации возможностей формулы Хэвисайда рассмотрим следующий пример:


Пример 1. Предположим, что изображение F(s) некоторого неизвестного процесса f(t) равно:


$F(s) = \frac{A}{S^2(T \cdot S+1)}; \ \ \ \ \ \ F(s) \to f(t)=?$


$D_1(s) = A; \ \ \ \ \ D_0(s) = s^2(Ts+1)$


Найдем полюса:


$D_0(s) = s^2(Ts+1) \Rightarrow S_1 =-\frac{1}{T}; \ \ S_2=S_3=0; $


$ f(t) = S_1+S_2 \ \ для \ \ j=1; \ \ S_1=- \frac{1}{T} \ \ \Rightarrow \\ \lim_{s \to -\frac{1}{T}}[(s+\frac{1}{T})\cdot \frac{A}{S^2(T \cdot S+1)} \cdot e^{st}] \Rightarrow \frac{1}{T}\cdot \frac{A}{\frac{1}{T^2}} \cdot e^{-\frac{t}{T}}=A \cdot T \cdot e^{-\frac{t}{T}}; \\ для \ \ j =2,3 \\ \frac{1}{(2-1)!}\lim_{s \to 0} \frac{d}{ds}[(s-0)^2 \cdot \frac{A}{S^2(T \cdot S+1)} \cdot e^{st}] = \lim_{s \to 0}[-\frac{A}{(TS+1)^2} \cdot T \cdot e^{st}+t \cdot e^{st} \frac{A}{TS+1}] =\\ =[-AT +At] \Rightarrow \\ f(t) =A \cdot T \cdot e^{-\frac{t}{T}} - A \cdot T+A \cdot t = A[t - T(1 -e^{-\frac{t}{T}})]; $



Рисунок 2.8.1 График процесса построенный по изображению: $F(s) = \frac{A}{S^2(T \cdot S+1)}$.

Разложение на элементарные дроби.


$f(t) = ? \ \ \ \ \ F(s) = \frac{D_1(s)}{D_0(s)}$


Если корни уравнение уравнения $D_0(s) = 0$ различны, т.е. нет совпадающих, то:


$F(s) = \frac{D_1(s)}{D_0(s)}=\frac{a_1}{s -s_1}+\frac{a_2}{s -s_2}+ ..+\frac{a_k}{s -s_k} +R(s)$


где $S_i$ корни уравнения; $R(s)$ остаточный член (не разлагается на действительные дроби);


$s_1,s_2,...,s_k \in R \\ s_{k+1},s_{k+2},...,s_n \in C$


Используя свойства линейности преобразований Лапласа, мы можем представить $f(t) $ как сумму преобразований:


$f(t) = f_1(t)+f_2(t)+...+f_k(t)+f_{ост}(t)$



Пример 2


Имеем известное изображение:


$F(s)=\frac{s+3}{s^2+3s+2}$


$f(t)$ оригинал, при нулевых начальных условиях: $t =0, \ \ \ f(0)=0.$


Разложение на элементарные дроби:


$\left | \begin{gathered} s_1 = -1;\\ s_2 = -2; \end{gathered} \right. \ \ \Rightarrow F(s)=\frac{a_1}{s+1}+\frac{a_2}{s+2}.$


Используя метод неопределенных коэффициентов, приведем полученное выражение к общему знаменателю:


$a_1(s+2)+a_2(s+1) = s+3 \\ \left \{ \begin{gathered} a_1+a_2 =1\\ 2 \cdot a_1+a_2 = 3 \end{gathered} \right. \Rightarrow \left \{ \begin{gathered} a_1 =2\\ a_2 = -1 \end{gathered} \right. $


Тогда изображение разложенное на элементарные дроби принимает такой вид, что его решение можно получить из таблиц:


$F(s) = \frac{2}{s+1} - \frac{1}{s+2} \ \ \ и \\ L^{-1} \left[\frac{2}{s+1}\right] = 2 \cdot L^{-1} \left[\frac{1}{s+1}\right] = 2 \cdot e^{-t} \cdot 1(t) \\ L^{-1} \left[\frac{1}{s+2}\right] = e^{-2t} \cdot 1(t) \\ f(t) = f_1+f_2 =(2 \cdot e^{-t} -e^{-2t})\cdot 1(t) $



Рисунок 2.8.2 График процесса построенный по изображению:$F(s)=\frac{s+3}{s^2+3s+2}$.

В заключение несколько полезных ссылок теме описанной в этой лекции:


Подробнее..

Ударим ТАУ по пандемии COVID-19. Численное моделирования распространения инфекции

15.06.2020 00:20:27 | Автор: admin

В комментариях к предыдущему тексту Введение в теорию автоматического управления, один из читателей усомнился в необходимости изучать этот предмет и задал вопрос:
Кто такая ТАУ человек или лошадь? И зачем она нужна?


Такой принципиальный вопрос не может остаться без ответа принципиального ответа.


Прежде чем переходить от введения в ТАУ к зубодробительной математике, покажем на примере, что может ТАУ в очумелых руках специалиста. Спойлер: ТАУ может все!


В это тяжелое время, когда народ вырывается из самоизоляции и одновременно пытается понять, когда мы все умрём, кто-то ищет истину в вине, кто-то в религиозных текстах, кто-то в улучшении демографии. Но только тот, кто вооружен ТАУ и средствами моделирования, ничего не ищет, ибо познал истину. Такой счастливчик спокойно и уверенно смотрит вперед. Как белый цисгендерный гражданин США, который в момент паники покупает не дополнительные рулоны туалетной бумаги, а дополнительный автомат и коробки с патронами. Потому что умный американский гражданин знает, если у тебя есть автомат и достаточно патронов, то туалетная бумага понадобится другому. Так и с ТАУ: это инструмент позволяющий не гадать на кофейной гуще, а постигать истину путем математического моделирования.


Далее под катом простой пример применения средств динамического моделирования для расчёта распространения инфекции, а также методика получения неизвестных коэффициентов в эти уравнения из статистических данных по начальному периоду инфекции.


Ранее, в предыдущих статьях, мы показывали технологию создания физических моделей технических систем и настройку этих моделей по данным эксперимента:


Модельно-ориентированное проектирование. Создание достоверной модели на примере авиационного теплообменника


Цифровой двойник системы кондиционирования воздуха (СКВ) самолета


Здесь мы демонстрируем ту же технологию моделирования, только для модели распространения инфекции, а в качестве экспериментальных данных используем данные начального периода эпидемии. Поехали.


В биологии и медицине одной из важных задач является расчёт распространения инфекционных заболеваний. Это позволяет своевременно принимать профилактические меры для предотвращения вспышек инфекций, а также грамотно действовать в условиях эпидемии.


Изучение механизмов развития и распространения эпидемий является важным способом борьбы с заболеваниями наряду с поиском новых лекарств, вакцинацией и профилактическими мерами. На помощь медикам пришли математики: для этого им пришлось объединить дифференциальные уравнения, динамическое моделирование процессов и теорию вероятности.


Первую попытку использовать математический аппарат для исследования механизмов распространения заболеваний предпринял Даниил Бернулли, ранее открывший первые законы гидродинамики. Следующий шаг сделал Уильям Фарр, применивший в 1840 году нормальное распределение к анализу смертности от оспы.


Распространение заболеваний может быть описано системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Для примера мы рассмотрим модель распространения инфекции SIR (Susceptible (восприимчивые) Infected (инфицированные) Recovered (выздоровевшие), разработанную Андерсоном Кермаком и Уильямом Маккендриком), которая представляет собой систему дифференциальных уравнений, описывающую распространение инфекции с учётом выработки постоянного иммунитета. В частности, эта модель позволяет достаточно точно описывать эпидемии гриппа.


Система уравнений модели SIR выглядит следующим образом:


$\begin{cases} & \frac{dS(t)}{dt} = - \frac{\beta\times I(t) \times S(t)}{N} \\ & \frac{dI(t)}{dt} = \frac{\beta\times I(t) \times S(t)}{N} - \gamma \times I(t) \\ & \frac{dR(t)}{dt} = \gamma \times I(t) \end{cases}$


Где:
S(t) численность восприимчивых индивидов в момент времени t;
I(t) численность инфицированных индивидов в момент времени t;
R(t) численность переболевших индивидов в момент времени t;
коэффициент интенсивности контактов индивидов с последующим инфицированием;
$\gamma$ коэффициент интенсивности выздоровления инфицированных индивидов;
N базовое нормировочное число (если 1, то система рассчитывается в абсолютных значениях).


Решение подобной системы дифференциальных уравнений может быть произведено при помощи численного расчёта с применением теории автоматического управления и специализированных пакетов для моделирования динамики технических систем (например Simulink, MATLAB, SimInTech). Рассмотрим метод решения задачи при помощи ТАУ в среде SimInTech.


Чтобы задать систему уравнений, воспользуемся методом структурного моделирования, при котором уравнения описываются в виде функционально-блочной диаграммы, каждый блок которой представляет собой ту или иную математическую операцию. Коэффициенты и модели задаются при помощи блоков типа Константа, левые части дифференциальных уравнений описываются при помощи блоков Интегратор. Блок-схема динамической модели эпидемии представлена на рисунке 1.



Рисунок 1. SIR-модель эпидемии в виде структурной схемы.

Для моделирования примем коэффициент масштабирования времени равным 1 день = 1 секунда в программе и следующими значениями коэффициентов модели:
S(t=0) = 1000 численность восприимчивых индивидов в начальный момент времени;
I(t) = 1 численность инфицированных индивидов в начальный момент времени;
R(t) = 0 численность переболевших индивидов в начальный момент времени;
= 0.001
$\gamma$ =0.1
N = 1 расчёт в абсолютных значениях
Конечное время моделирования примем равным 100 дней.
Численное интегрирование будем производить методом Рунге-Кутты 4-го порядка с фиксированным шагом в 0.001 (день).
Результаты численного моделирования представлены на рисунке 2.



Рисунок 2 Результат моделирования распространение инфекции

Таким образом, зная начальное количество восприимчивых, начальное количество инфицированных и коэффициенты распространения, можно спрогнозировать развитие эпидемий.
Коэффициенты и данной модели могут быть рассчитаны на основе теории вероятности, но обычно они вычисляются на основе статистики заболеваемости в конкретных условиях, т.к. они в свою очередь зависят от большого количества разнообразных факторов (плотность населения, его мобильность, и т.п.). Имея статистику заболеваемости, можно выполнить подбор коэффициентов модели, используя минимизацию функционала качества методом градиентной оптимизации. Процесс подбора коэффициентов модели называется калибровкой.


Данные по начальному периоду заболевания помещается в файл. И модель калибруется методом оптимизации.


Чтобы осуществить калибровку модели, в исходную модель необходимо добавить расчёт критерия оптимизации. В данном случае мы можем использовать интеграл относительной ошибки по всем трем параметрам, поделенный на суммарное время расчёта. Вид оптимизационной модели представлен на рисунке 3.
Оптимизацию будем производить на синтетических данных, сформированных по результатам моделирования исходной модели в пределах 20 сек с шагом моделирования 1 сек. Эталонные результаты будут считываться из текстового файла данных. Настройки модуля оптимизации приведены на рисунке 4.



Рисунок 3 оптимизационная модель для подбора коэффициентов распространения

Рисунок 4 настройки блока оптимизации модели

Результат работы оптимизатора на фрагменте синтетических данных приводит к значениям коэффициентов, которые были использованы для получения этих данных, что говорит о её корректности применительно к задаче подбора коэффициентов распространения инфекции.


Все, кто хочет самостоятельно исследовать распространение инфекции в своем регионе, может взять модель здесь Как говорится, знания в массы.


Как мы видим, методы ТАУ и инструменты работают не только в технических системах, но и в биологии и медицине. Учение ТАУ всесильно, потому что оно верно.

Подробнее..

2.МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

29.06.2020 02:20:27 | Автор: admin

Публикую первую часть второй главы лекций по теории автоматического управления.
В данной статье рассматриваются:


2.1. Получение уравнений динамики системы. Статическая характеристика. Уравнение динамики САУ (САР) в отклонениях
2.2. Линеаризация уравнений динамики САУ (САР)
2.3. Классический способ решения уравнений динамики


Лекции по курсу Управление Техническими Системами, читает Козлов Олег Степанович на кафедре Ядерные реакторы и энергетические установки, факультета Энергомашиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.


Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.


Первая часть: Введение в теорию автоматического управления. Основные понятия теории управления техническим системами




2.1. Получение уравнений динамики системы. Статическая характеристика. Уравнение динамики САУ (САР) в отклонениях


При составлении уравнений, описывающих нестационарные процессы в САУ (САР) и которые в дальнейшем будем называть уравнениями динамики, система разбивается на отдельные элементы (звенья), для каждого из которых не существует проблем в записи соответствующего уравнения динамики.


На рис. 2.1.1 представлено схематичное представление САУ (звена) в переменных вход-выход, где x(t) (или u(t)) входное воздействие, а y(t) выходное воздействие, соответственно. Нередко входное воздействие будет называться управляющим, а выходное воздействие регулируемой величиной (переменной).



Рис. 2.1.1 Схематическое представление САУ (звена)

При составлении уравнений динамики используются фундаментальные законы сохранения из разделов Механики, Физики, Химии и др.


Например, при описании перемещения узла какого-то механизма силового привода используются законы сохранения: момента, энергии, импульса и др В теплофизических (теплогидравлических) системах используются фундаментальные законы сохранения: массы (уравнение неразрывности), импульса (уравнение движения), энергии (уравнение энергии) и др


Уравнения сохранения в общем случае содержат постоянные и нестационарные члены, причем при отбрасывании нестационарных членов получают так называемые уравнения статики, которые соответствуют уравнениям равновесного состояния САУ (звена). Вычитанием из полных уравнений сохранения стационарных уравнений получают нестационарные уравнения САУ в отклонениях (от стационара).


$\left[ \begin{gathered} y(t) =y_0 + \Delta y(t)\\ u(t) = u_0 + \Delta u(t)\\ \end{gathered} \right.$


где: $y_0,u_0$ стационарные значения входного и выходного воздействий;
$\Delta y, \Delta u$ отклонения от станционара, соотвесвенно.

В качестве примера рассмотрим технологию получения уравнений динамики для механического демпфера, схематическое изображение которого представлено на рис. 2.1.2.



Рис. 2.1.2 Механический демпфер

Согласно 2-му закону Ньютона, ускорение тела пропорционально сумме сил, действующих на тело:

$m \cdot \frac{d^2 y(t)}{dt} = \sum F_j \ \ \ \mathbf{(2.1.1)}$


где, m масса тела, Fj все силы воздействующие на тело (поршень демпфера)


Подставляя в уравнение (2.1.1) все силы согласно рис. 2.2, имеем:


$m \cdot \frac{d^2y(t)}{dt} = m\cdot g+ u(t) - k \cdot y(t) - c \cdot \frac{dy(t)}{dt} \ \ \ \mathbf{(2.1.2)}$

где $m\cdot g$ сила тяжести; $k \cdot y(t)$ сила сопротивления пружины, $c \cdot \frac{dy(t)}{dt}$ сила вязконо трения (пропорциональна скорости поршеня)


Размерности сил и коэффициентов, входящих в уравнение (2.1.2):

$m \cdot g \Rightarrow [\frac{кг \cdot м}{ с^2}]; c \Rightarrow [\frac{кг}{с}]; k \Rightarrow [\frac{кг}{с^2}]$

Предполагая, что при t 0 поршень демпфера находился в равновесии, то есть

$$display$$\left \{ \begin{eqnarray} t &\le 0 \\ u(t) &= u_0\\ y(t) &= y_0\\ \end{eqnarray} \right.$$display$$

перейдем к отклонениям от стационарного состояния:
Пусть при t>0 $\left[ \begin{gathered} y(t) =y_0 + \Delta y(t); u(t) = u_0 + \Delta u(t);\\ y'(t) = [\Delta y(t)]; y''(t) =[\Delta y(t)]'\\ \end{gathered} \right.$. Тогда, подставляя эти соотношения в уравнение (2.1.2), получаем:

$m \cdot \frac{d^2\Delta y(t)}{dt^2} = m \cdot g - k \cdot y_0- k \cdot \Delta y(t) - c\frac{d\Delta y(t)}{dt} \ \ \ \mathbf{(2.1.3)}$


если $t \le 0$, то уравнение принимает вид:

$0 = m \cdot g+u_0 - k \cdot y_0 \ \ \ \mathbf{(2.1.4)}$

или

$y_0 = \frac{1}{k} \cdot[u_0+m \cdot g] \ \ \ \mathbf{(2.1.5)}$


Соотношение (2.1.4) уравнение звена (демпфера) в равновесном (стационарном) состоянии, а соотношение (2.1.5) статическая характеристика звена демпфера (см. рисунок 2.1.3).



Рис. 2.1.3 Статическая характеристика механического демпфера

Вычитая из уравнения (2.1.3) уравнение (2.1.4), получаем уравнение динамики демпфера в отклонениях:

$m\cdot g \frac{d^2 \Delta y(t)}{dt^2} = \Delta u(t) - k \cdot \Delta y(t) - c \cdot \frac{d \Delta y(y)}{dt}, $


тогда, разделив на k, имеем:

$T_2^2 \cdot \frac{d^2 \Delta y(t)}{dt^2}+ T_1 \cdot \frac{d \Delta y(t)}{dt} + \Delta y(t) = k_1 \cdot \Delta u(t) \ \ \ \mathbf{(2.1.6)}$


где:

$T_2^2= \frac{m}{k}; T_1= \frac{c}{k}; k_1=\frac{1}{k}.$


Уравнение (2.1.6) это уравнение динамики в канонической форме, т.е. коэффициент при y(t) равен 1.0!


Легко видеть, что коэффициенты перед членами, содержащими производные, имеют смысл (и размерность!) постоянных времени. В самом деле:


$T_1 = \frac{c}{k} \Rightarrow [\frac{кг \cdot c^2}{c \cdot кг}] = [c]$


$T_2^2 = \frac{m}{k} \Rightarrow [\frac{кг \cdot c^2}{kg}] =[c^2]$


Таким образом, получаем, что:
коэффициент перед первой производной имеет размерность [c] т.е. смысл некоторой постоянной времени;
коэффициент перед второй производной: [$c^2$];
коэффициент в правой части ($k_1$): [$\frac{c^2}{кг}$].
Тогда уравнение (2.1.6) можно записать в операторной форме:


$(T_2^2 \cdot p^2 + T_1 \cdot p+1)\Delta y(t) = k_1 \Delta u(t)$, что эквивалентно

$L(p)\Delta y(t) = N(p) \Delta u(t) \ \ \ \mathbf{(2.1.6.а)}$

где: $p= \frac{d}{dt}$ оператор диффренцирования;
$L(p) = T_2^2 \cdot p + T \cdot p + 1$ -линейный дифференциальный оператор; $L(p)$
$N(p)$ линейный дифференциальный оператор, вырожденный в константу, равную $k_1$.

Анализ уравнения (2.1.6.а) показывает, что такое уравнение имеет размерные переменные, а также размерными являются все коэффициенты уравнения. Это не всегда удобно. Кроме того, если реальная САР (САУ) состоит из многих звеньев, выходными воздействиями которых являются различные физические переменные (скорость, температура, нейтронный поток, тепловой поток и т.д.), то значения коэффициентов могут различаться на большое число порядков, что ставит серьезные математические проблемы при численном решении уравнений динамики на компьютере (поскольку числа в компьютере всегда представляются с какой-то точностью). Одним из наилучших способов избежать численных трудностей является принцип нормализации, т.е. переход к безразмерным отклонениям, которые получены нормированием отклонения на стационарное значение соответствующей переменной.


Введем новые нормированные (безразмерные) переменные:

$\left[ \begin{gathered} \widetilde y(t) = \frac {y(t)-y_0}{y_0} = \frac {\Delta y(t)}{y_0}\\ \widetilde u(t) = \frac {u(t)-u_0}{u_0} =\frac {\Delta u(t)}{u_0}\\ \end{gathered} \right. \Rightarrow \left[ \begin{gathered} y(t) =y_0 \cdot [1+ \widetilde y(t)]\\ u(t) = u_0 \cdot [1+ \widetilde u(t)]\\ \end{gathered} \right. \Rightarrow \left[ \begin{gathered} y'(t) =y_0 \cdot \widetilde y(t)\\ y''(t) = y_0 \cdot \widetilde y(t)''\\ \end{gathered} \right. $


Подставляя эти соотношения в уравнение (2.1.2), имеем:

$m \cdot y_0 \cdot \frac{d^2 \widetilde y(t)}{dt^2} = m \cdot g +u_0 \cdot[1+\widetilde u(t)] -k \cdot y_0 \cdot[1+\widetilde y(t)] - c \cdot y_0 \cdot \frac{d \widetilde y(t)}{dt}; или$

$m \cdot y_0 \cdot \frac{d^2 \widetilde y(t)}{dt^2} = \underline {m \cdot g} + \underline {u_0} +u_0 \cdot \widetilde u(t) - \underline {k \cdot y_0} - k \cdot y_0 \cdot \widetilde y(t) - c \cdot y_0 \cdot \frac{d \widetilde y(t)}{dt}.$


Поддчеркнутые члены выражения в сумме дают 0 (см. 2.1.4) Перенося в левую часть члены, содержащие $\widetilde y(t)$, и, разделив на $k \cdot y_0$, получаем:

$\frac{m \cdot y_0}{k \cdot y_0} \cdot \frac{d^2 \widetilde y(t)}{dt^2} + \frac {c \cdot y_0}{k \cdot y_0} \cdot \frac{d \widetilde y(t)}{dt} +\widetilde y(t)= \frac{u_0}{k \cdot y_0} \cdot \widetilde u(t) \Rightarrow $

$(T_2^2 \cdot p + T \cdot p + 1) \cdot \widetilde y(t) = k_x \cdot \widetilde u(t) \ \ \ \mathbf{(2.1.7)}$


где: $T_2^2= \frac{m}{k}; T_1= \frac{c}{k}; k_x=\frac{u_0}{k \cdot y_0} $ коэффициент усиления, причем безразмерный.

Проверим размерность коэффициента $k_x$

$\left[\frac{кг \cdot м}{с^2} \cdot \frac{c^2}{кг} \cdot \frac{1}{м}\right] =[1].$


Использованный выше технический прием позволяет перейти к безразмерным переменным, а также привести вид коэффициентов в уравнении динамики к легко интерпретируемому виду, т.е. к постоянным времени (в соответствующей степени) или к безразмерным коэффициентам усиления.


На рис. 2.1.4 представлены статические характеристики для механического демпфера:



Рис. 2.1.4 Статические характеристики механического демпфера

Процедура нормировки отклонений позволяет привести уравнения динамики к виду:

$L(p) \cdot \widetilde y(t) = N(p) \cdot \widetilde u(t) \ \ \ \mathbf{(2.1.8)}$

где $L(p), N(p) - $ дифференциальные операторы.

Если дифференциальные операторы $L(p), N(p) - $линейные, а статическая характеристика САУ (звена) тоже линейна, то выражение (2.1.8) соответствует линейному обыкновенному дифференциальному уравнению (ОДУ).


А если $L(p), N(p) - $ нелинейные дифференциальные операторы, или $\widetilde y_{stat} \neq k \cdot \widetilde u_{stat}$, то уравнение динамики нелинейное. Под нелинейными действиями понимаются все математические действия, кроме сложения (+) и вычитания (-).


Пример создания модели демпфера можно посмотереть здесь: Технология получения уравнений динамики ТАУ



2.2. Линеаризация уравнений динамики САУ (САР)


Практически все реальные системы автоматического управления (САУ) являются нелинейными, причем нелинейность САУ может определяться различным причинами:


  1. Нелинейностью статической характеристики.
  2. Нелинейностью динамических членов в уравнениях динамики.
  3. Наличием в САУ принципиально нелинейных звеньев.

Если в замкнутой САУ (САР) нет принципиально нелинейных звеньев, то в большинстве случаев уравнения динамики звеньев, входящих в систему, могут быть линеаризованы. Линеаризация основана на том, что в процессе регулирования (т.е. САУ с обратной связью) все регулируемые величины мало отклоняются от их программных значений (иначе система регулирования или управления не выполняла бы своей задачи).


Например, если рассмотреть управление мощностью энергетического ядерного реактора, то главная задача САР поддержание мощности на заданном (номинальном) уровне мощности. Существующие возмущения (внутренние и внешние) отрабатываются САР и поэтому параметры ядерного реактора незначительно отличаются от стационарных. На рис. 2.2.1 представлена временная зависимость мощности ядерного реактора, где нормированные отклонения мощности N /N0 << 1, и поэтому уравнения динамики ядерного реактора, в принципе, могут быть линеаризованы.



Рис. 2.2.1 Пример изменения мощности реактора

Рассмотрим некоторое звено (или САР в целом), описание динамики которого можно представить в переменных вход-выход:



Рис. 2.2.2 Звено САР

Предположим, что динамика данного звена описывается обыкновенным дифференциальным уравнением n-го порядка:

$L(p) \cdot y(t) = N(p) \cdot u(t) \ \ \ \mathbf{(2.2.1)}$


Перенесем $N(p) u(t)$ в левую часть уравнения и запишем уравнение в виде%

$F(y,y',y'',...y^{n}, u, u',u'', ...u^m,t)=0 \ \ \ \mathbf{(2.2.2)}$


где $F$ - функция регулируемой переменной и ее производных, а также управляющего (входного) воздействия и его производных, причем F обычно нелинейная функция.


Будем считать, что при t 0 САУ (звено) находилось в равновесии (в стационарном состоянии). Тогда уравнение (2.2.2) вырождается в уравнение статической характеристики:

$y'=y''=...y^n=u'=u''=...u^m=0 \Rightarrow F(y_0,u_0)=0 \ \ \ \mathbf{(2.2.3)}$


Разложим левую часть уравнения (2.2.2) в ряд Тейлора в малой окрестности точки равновесного состояния $(y_0, u_0)(y0, u0)$.


Напомним, что разложение в ряд Тейлора трактуется следующим образом: если $y = f(x)$, то простое разложение функции в ряд Тейлора в окрестности точки $x = x_0$ будет выглядеть так:


$ \begin{eqnarray} y(x) = f(x) = f(x_0)+ \frac{1}{1!} \cdot \left( \frac{df}{dx}\right)_{x=x_0} \cdot (x-x_0)+ \frac{1}{2!} \cdot \left( \frac{d^2f}{dx^2} \right)_{x=x_0} \cdot (x-x_0) +\\ ...+\frac{1}{n!} \cdot \left( \frac{d^nf}{dx^n} \right)_{x=x_0} \cdot (x-x_0) \end{eqnarray}$


C учетом вышеприведенного разложение принимает вид:


$ \begin{eqnarray} F(y,y',y'',...y^{n}, u, u', ...u^m,t) = F(y_0,u_0)+\frac{1}{1!}\cdot \left( \frac{dF}{dy}\right)_{ y=y_0;u =u_0 } \cdot (y-y_0)+\\ + \frac{1}{2!} \cdot \left( \frac{d^2F}{dy^2}\right)_{y=y_0;u =u_0}\cdot (y-y_0)^2+\frac{1}{3!} \cdot \left( \frac{d^3F}{dy^3}\right)_{y=y_0;u =u_0}\cdot (y-y_0)^3 +..\\+\frac{1}{k!} \cdot \left( \frac{d^kF}{dy^k}\right)_{y=y_0;u =u_0}\cdot (y-y_0)^k+ \frac{1}{1!}\cdot \left( \frac{dF}{dy'}\right)_{ 0 } \cdot (y') +\frac{1}{2!}\cdot \left( \frac{d^2F}{d(y')^2}\right)_{ 0 } \cdot (y')^2+\\ ..+\frac{1}{1!}\cdot \left( \frac{dF}{dy^{(n)}}\right)_{ 0 } \cdot (y^{(n)})+ \frac{1}{2!}\cdot \left( \frac{d^2F}{d(y^{n})^2}\right)_{ 0 } \cdot (y^{(n)})^2+..\\ ..+\frac{1}{1!}\cdot \left( \frac{dF}{du}\right)_{ 0 } \cdot (u-u_0)+\frac{1}{2!} \cdot \left( \frac{d^2F}{du^2}\right)_{0}\cdot (u-u_0)^2+..\\ ..+\frac{1}{k!}\cdot \left( \frac{d^kF}{d(u^{m})^k}\right)_{ 0 } \cdot (u^{(m)})^k+.. \end{eqnarray}$


Предполагая, что отклонения выходных и входных воздействий незначительны, (т.е.:$\frac{\Delta y(t)}{y_0} <<1; \frac{\Delta u(t)}{u_0} <<1;$), оставим в разложении только члены первого порядка малости (линейные). Поскольку $[y(t)-y_0] \equiv \Delta y(t); y'(t) = [y_0+\Delta y(t)]' = (\Delta y(t))'$, получаем:


$ F(y,y',y''..y^{(n)},u,u',u''..u^{m})\simeq \left( \frac{\partial F}{\partial y} \right)_0\cdot \Delta y+\left(\frac{\partial F}{\partial y'}\right)_0 \cdot (\Delta y)' +\left(\frac{\partial F}{\partial y''}\right)_0 \cdot (\Delta y)''+..\\ ..+\left(\frac{\partial F}{\partial u}\right)_0 \cdot \Delta u+ \left(\frac{\partial F}{\partial u'}\right)_0 \cdot (\Delta u)' + \left(\frac{\partial F}{\partial u''}\right)_0 \cdot (\Delta u)''+..+ \left(\frac{\partial F}{\partial u^{m}}\right)_0 \cdot (\Delta u)^{(m)}\ \ \ \mathbf{(2.2.4)}$


Подставляя соотношение (2.2.4) в уравнение (2.2.2), и перенося множители при у и u в разные части получаем уравнения:

$a_n^0 \cdot \frac{d^{(n)}}{dt^n} \Delta y +a_{n-1}^0 \cdot \frac{d^{(n-1)}}{dt^{n-1}} \Delta y +..+a_{1}^0 \cdot \frac{d}{dt} \Delta y +a_{0}^0\cdot\Delta y = \\ =b_m^0 \cdot \frac{d^{(m)}}{dt^m} \Delta u +b_{m-1}^0 \cdot \frac{d^{(m-1)}}{dt^{m-1}} \Delta u +..+b_{1}^0 \cdot \frac{d}{dt} \Delta u +b_{0}^0\cdot\Delta u \ \ \ \mathbf{(2.2.5)}$

где:

$a_0^0= \left( \frac{\partial F}{\partial y} \right)_{y =y_0;u =u_0};a_1^0= \left( \frac{\partial F}{\partial y'} \right)_{y =y_0;u =u_0}; ...a_n^0= \left( \frac{\partial F}{\partial y^{(n)}} \right)_{y =y_0;u =u_0} ; \\ b_0^0= \left( \frac{\partial F}{\partial u} \right)_{y =y_0;u =u_0};b_1^0= \left( \frac{\partial F}{\partial u'} \right)_{y =y_0;u =u_0}; ...b_m^0= \left( \frac{\partial F}{\partial u^{(m)}} \right)_{y =y_0;u =u_0}.$


Коэффициенты $a_i^0, b_j^0$ постоянные коэффициенты, поэтому уравнения 2.2.5 линейное дифференциальное с постоянными коэффициентами.


В дальнейшем нами будет часто использоваться операторная форма записи уравнений динамики:

$L(p)\cdot\Delta y(t) = N(p) \cdot \Delta u(t)\ \ \ \mathbf{(2.2.6)}$


где $p = \frac{\partial }{\partial t}$ оператор дифференцирования;
$L(p)$ линейный дифференциальный оператор степени n;
$N(p)$ линейный дифференциальный оператор степени m, причем обычно порядок оператора $L(p)$ выше порядка оператора $N(p)$: $ n m.$

Уравнения (2.2.5) и (2.2.6) уравнения динамики системы (звена) в отклонениях.


Если исходное уравнение (2.2.1) дифференциальное уравнение в физических переменных (температура, скорость, поток и т.д.), то размерность коэффициентов $a_i^0, b_j^0$ может быть произвольной (любой).


Переход к нормализованным отклонениям позволяет упорядочить размерность коэффициентов. В самом деле, разделив уравнение (2.2.5) на $(y_0, u_0)$ и выполнив некоторые преобразования, получаем:


$a_n^* \cdot \tilde{y}^{(n)} +a_{(n-1)}^* \cdot \tilde{y}^{(n-1)} +..+a_1^* \cdot \tilde{y}'+a_0^* \cdot \tilde{y} = \\ =b_m^* \cdot \tilde{u}^{(m)} +b_{(m-1)}^* \cdot \tilde{u}^{(m-1)} +..+b_1^* \cdot \tilde{u}'+b_0* \cdot \tilde{u} \ \ \ \mathbf{(2.2.7)}$


Приведение уравнения динамики САУ (звена) к нормализованному виду позволяет унифицировать размерность коэффициентов уравнений: ==>


$$display$$[a_0^*] = [1] ;\ \ [a_1^*]= [c];\ \ [a_2^*]= [c^2];\ \ [a_3^*]= [c^3];...[a_n^*]= [c^n]\\ [b_0^*] = [1] ;\ \ [b_1^*]= [c];\ \ [b_2^*]= [c^2];\ \ [b_3^*]= [b^3];...[b_m^*]= [c^m]$$display$$


Если вынести в правой части (2.2.7) коэффициент $b_0^*$ за общую скобку и разделить все уравнение на $a_0^*$, то уравнение принимает вид:


$a_n \cdot \tilde{y}^{(n)} +a_{(n-1)}\cdot \tilde{y}^{(n-1)} +..+a_1\cdot \tilde{y}'+\tilde{y} = \\ =k \cdot [b_m \cdot \tilde{u}^{(m)} +b_{(m-1)} \cdot \tilde{u}^{(m-1)} +..+b_1 \cdot \tilde{u}'+ \tilde{u}] \ \ \ \mathbf{(2.2.8)}$


где:

$a_n = \frac{a_n^*}{a_0^*};\ a_{n-1} = \frac{a_{n-1}^*}{a_0^*}; \ ...a_{1} = \frac{a_{1}^*}{a_0^*}; \ k = \frac{b_0^*}{a_0^*} \\ b_n = \frac{b_n^*}{b_0^*};\ b_{n-1} = \frac{b_{n-1}^*}{b_0^*}; \ ...b_{1} = \frac{b_{1}^*}{b_0^*}; $

или в операторном виде:

$(a_n \cdot p^{(n)} +a_{(n-1)}\cdot p^{(n-1)} +..+a_1\cdot p'+1) \cdot \tilde{y} = \\ =k \cdot (b_m \cdot p^{(m)} +b_{(m-1)} \cdot p^{(m-1)} +..+b_1 \cdot \tilde{u}'+ 1)\cdot \tilde{u}\\ L(p)\cdot \tilde{y} =k \cdot N(p) \cdot \tilde{u} \ \ \ \mathbf{(2.2.9)}$


Линеаризация уравнений динамики и нормализация переменных позволяют привести уравнения динамики САУ (звена) к виду, наиболее удобному для использования классических методов анализа, т.е. к нулевым начальным условиям.


$$display$$Если \ t 0 \Rightarrow \left[ \begin{gathered} \tilde {y}(t) = \tilde {y}(0) =0;\\ \tilde u(t) = \tilde u(0) = 0.\\ \end{gathered} \right.$$display$$


Пример


Выполнить линеаризацию уравнения динамики некоторой абстрактной САР в окрестности состояния (x0, y0), если полное уравнение динамики имеет вид:


$a_3^0 \cdot y'''(t) +a_2^0 \cdot y''(t)+a_1^0 \cdot y'(t) \cdot[y(t)-d]+ a_2^0 \cdot y^2(t)=b_1^0 \cdot x'(t) +b_0^0 \cdot x(t); $


Нелинейность полного уравнения динамики проявляется в следующем:


во-первых, в нелинейности статической характеристики:


$a_0^0 \cdot y^2(0) = b_0^0 \cdot x(0); \Rightarrow y_0 = \sqrt{\frac{b_0^0}{a_0^0} \cdot x_0} = \sqrt {k_0 \cdot x_0}$



Рис. 2.2.3 Линеаризации статической характеристики

во-вторых, слагаемое в левой части $a_1^0 \cdot y'(t) \cdot[y(t)-d]$ чисто нелинейное, так как действие умножения является нелинейным.


Выполним процесс линеаризации исходного уравнения, динамики без разложения я ряд Тейлора, основываясь на том, что в окрестности состояния (x0, y0) нормированные отклонения управляющего воздействия и регулируемой величины намного меньше 1.


Преобразования выполним в следующей последовательности:


  1. Перейдем к безразмерным переменным (нормализованным);
  2. Выполним линеаризацию, отбросив нелинейные члены 2-го и выше порядков малости.

Перейдем к новым безразмерным переменным:


$\tilde{y}(t) = \frac{y(t) - y_0}{y_0};\ \Rightarrow y(t) = y_0 \cdot [1+ \tilde{y}(t)]; \\ \tilde{x}(t) = \frac{x(t) - x_0}{x_0};\ \Rightarrow x(t) = x_0 \cdot [1+ \tilde{x}(t)].$


Заметим, что:
$x(t) = x_0+ \Delta x(t) = x_0+ x_0 \cdot \tilde{x}(t) \ и \ y(t) = y_0+ \Delta y(t) = y_0+ y_0 \cdot \tilde{y}(t)$.


Подставляя значения x(t) и y(t) в исходное уравнение:


$ a_3^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y'''(t) +a_2^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y''(t)+a_1^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y'(t) \cdot[y_0+y_0 \cdot \tilde y(t) -d]+a_0^0 \cdot y_0^2 \cdot[1+ \tilde y(t)]^2 = \\ = b_1^0 \cdot x_0 \cdot \tilde x'(t) + b_0^0 \cdot х_0 \cdot[1+\tilde x(t)]; \ \Rightarrow \ раскрыв \ скобки \Rightarrow \\ a_3^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y'''(t)+a_2^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y''(t)+a_1^0 \cdot y_0^2 \cdot \tilde y'(t) + a_1^0 \cdot y_0^2 \cdot \tilde y'(t) \cdot \tilde y(t)-a_1^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y'(t) \cdot d + \\ +a_0^0 \cdot y_0^2 +2 \cdot a_0^0 \cdot y_0^2 \cdot\tilde y(t) +a_0^0 \cdot y_0^2 \cdot\tilde y(t)^2 = b_1^0 \cdot x_0 \cdot \tilde x'(t) + b_0^0 \cdot х_0+ b_0^0 \cdot х_0 \cdot \tilde x(t)];$


Удаляем полученного уравнения уравнения стационара: $a_0^0 \cdot y_0^2= b_0^0 \cdot х_0$, а так же пренебрегая слагаемыми второго прядка малости: $\ a_1^0 \cdot y_0^2 \cdot \tilde y'(t) \cdot \tilde y(t)$, получаем следующее уравнение:


$ a_3^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y'''(t)+a_2^0 \cdot y_0 \cdot \tilde y''(t)+(a_1^0 \cdot y_0^2 -a_1^0 \cdot y_0 \cdot d) \cdot \tilde y'(t)+2 \cdot a_0^0 \cdot y_0^2 \cdot\tilde y(t) =\\ = b_1^0 \cdot x_0 \cdot \tilde x'(t) + b_0^0 \cdot х_0 \cdot \tilde x(t);$


Вводим новые обозначения:

$a_3^* = a_3^0 \cdot y_0 ; \ \ a_2^* = a_2^0 \cdot y_0; \ \ a_1^* = a_1^0 \cdot y_0^2 -a_1^0 \cdot y_0 \cdot d; \ \ a_0^* =2 \cdot a_0^0 \cdot y_0^2; \\ b_1^* = b_1^0 \cdot x_0; \ \ b_0^*=b_0^0 \cdot х_0 \ $


Получаем уравнения в почти классическом виде:


$a_3^* \cdot \tilde y'''(t)+a_2^* \cdot \tilde y''(t)+a_1^* \cdot \tilde y'(t)+ a_0^* \cdot\tilde y(t) = b_1^* \cdot \tilde x'(t) + b_0^* \cdot \tilde x(t);$


Если в правой части вынести за общую скобку $b_0^*$ и разделить все уравнение на $a_0^*$, то уравнение (линеаризованное) принимает вид:


$a_3 \cdot \tilde y'''(t)+a_2 \cdot \tilde y''(t)+a_1 \cdot \tilde y'(t)+ \tilde y(t) = k \cdot[ b_1 \cdot \tilde x'(t) + \tilde x(t)]$


где:

$a_3 = \frac{a_3^*}{a_0^*}; \ \ a_2 = \frac{a_2^*}{a_0^*}; \ \ a_1 = \frac{a_2^*}{a_0^*}; \ \ k = \frac{b_o^*}{a_0^*}; \ \ b_1 = \frac{b_1^*}{b_0^*}; $


Процедура нормализации позволяет более просто линеаризовать уравнение динамики, так как не требуется выполнять разложение в ряд Тейлора (хотя это и не сложно).


2.3. Классический способ решения уравнений динамики


Классический метод решения уравнений динамики САУ (САР) применим только для линейных или линеаризованных систем.


Рассмотрим некоторую САУ (звено), динамика которой описывается линейным дифференциальным уравнением вида:


$L(p) \cdot y(t) = N(p)*x(t), \ \ \ \mathbf{(2.3.1)}\\ где: L(p) = a_n\cdot p^n + ..+a_1 \cdot p + a_0 \\ N(p) = b_m \cdot p^m+..+b_1 \cdot p+b_0 $


Переходя к полной символике, имеем: $\Rightarrow$


$a_n \cdot y^{(n)}+a_{n-1} \cdot y^{(n-1)}+..+a_1 \cdot y'+a_{0} = b_m \cdot x^{(m)}+b_{n-1} \cdot x^{(n-1)}+..+b_1 \cdot y'+b_{0} \ \ \mathbf{(2.3.2)};$


Выражение (2.3.2) обыкновенное дифференциальное уравнение (ОДУ), точнее неоднородное ОДУ, так как правая часть 0.


Известно входное воздействие x(t), коэффициенты уравнения и начальные условия (т.е. значения переменных и производных при t = 0).


Требуется найти y(t) при известных начальных условиях.


Известно, что


$y(t) = y_{общ.}(t)+y_{част.}(t),\ \ \ \mathbf{(2.3.3)}$


где: $y_{общ.}(t)$ решение однородного дифференциального уравнения $L(p) y(t) = 0; $y_{част.}(t) $inline$ - частное решение. $inline$


Будем называть решение однородного дифференциального уравнения $y_{общ.} = y_{собств.}$, собственным решением, так как его решение не зависит от входного воздействия, а полностью определяется собственными динамическими свойствами САУ (звена).


Вторую составляющую решения (2.3.3) будем называть $y_{част.} = y_{вын.}$, вынужденным, так как эта часть решения определяется внешним воздействием $x(t)$, поэтому САУ (САР или звено) вынуждена отрабатывать это воздействие:


$y(t) = y_{собств.}(t)+y_{вын.}(t),\ \ \ \mathbf{(2.3.4)}$


Напомним этапы решения:


1) Если имеется уравнение вида $L(p) \cdot y(t) = N(p)*x(t)$, то сначала решаем однородное дифференциальное уравнение:


$a_n \cdot y^{(n)}+a_{n-1} \cdot y^{(n-1)}+..+a_1 \cdot y'+a_{0} =0 $


2) Записываем характеристическое уравнение:


$L(\lambda) =0; \ \Rightarrow \ a_n \cdot \lambda^{n}+a_{n-1} \cdot \lambda^{n-1}+..+a_1 \cdot \lambda+a_{0} =0 \ \ \ \mathbf{(2.3.5)}$


3) Решая уравнение (2.3.5), которое является типичным степенным уравнением, каким-либо способом (в том числе и с помощью стандартных подпрограмм на компьютере) находим корни характеристического уравнения $\lambda_i$
4) Тогда собственное решение записывается в виде:


$y_{собств.}(t)=\sum_{j=1}^n C_j \cdot e^{\lambda_j \cdot t}, \ \ \ \mathbf{(2.3.6)}$


если среди $\lambda_i$ нет повторяющихся корней (кратность корней равна 1).


Если уравнение (2.3.5) имеет два совпадающих корня, то собственное решение имеет вид:


$y_{собств.}(t)=\sum_{j=1}^{n-2} C_j \cdot e^{\lambda_{j} \cdot t} +C_{n-1} \cdot e^{\lambda_{n-1} \cdot t}\cdot [1+C_n\cdot t]. \ \ \ \mathbf{(2.3.7)}$


Если уравнение (2.3.5) имеет k совпадающих корней (кратность корней равна k), то собственное решение имеет вид:


$y_{собств.}(t)=\sum_{j=1}^{n-k} C_j \cdot e^{\lambda_{j} \cdot t} +C_{n+1-k} \cdot e^{\lambda_{n+1-k} \cdot t}\cdot [1+C_{n+2-k}\cdot t+C_{n+3-k}\cdot t^2+.. \\ ..+C_{n}\cdot t^{k-1}]. \ \ \ \mathbf{(2.3.8)}$


5) Вынужденную часть решения можно найти различными способами, но наиболее распространены следующие способы:
а) По виду правой части.
б) Методом вариации постоянных.
в) Другие методы


Если вид правой части дифференциального уравнения относительно несложная функция времени, то предпочтительным является способ а): подбор решения. $y_{вын.}(t) = f_{вын}(t)$.


6) Суммируя полученные составляющие (собственную и вынужденную), имеем: $\Rightarrow$


$y_{полн.}(t)=\sum_{j=1}^n C_j \cdot e^{\lambda_j \cdot t} + f_{вын}(t).$


7) Используя начальные условия (t = 0), находим значения постоянных интегрирования $C_j$. $\Rightarrow$ Обычно получается система алгебраических уравнений. $\Rightarrow$ Решая систему, находим значения постоянных интегрирования $C_j$


Пример


Найти аналитическое выражение переходного процесса на выходе звена, если


$\left\{ \begin{gathered} 2 \cdot y''(t)+5 \cdot y'(t)+2 \cdot y(t) =1- e^{-t}\\ Начальные \ условия \ t = 0; \Rightarrow y(0) = 0; y'(0) =0.\ \end{gathered} \right.$


Решение. $\Rightarrow$ Запишем однородное ОДУ: $2 \cdot y''(t)+5 \cdot y'(t)+2 \cdot y(t) =0$
Характеристическое уравнение имеет вид: $2 \cdot \lambda ^2+5 \cdot \lambda+2 = 0$; Решая, имеем: $\lambda_1 = -2; \ \ \lambda = 0.5,$ тогда:

$y_{соб} = С_1 \cdot e^{-2 \cdot t}+С_2 \cdot e^{-0.5 \cdot t},$


где $С_1, С_2$ неизвестные (пока) постоянные интегрирования.

По виду временной функции в правой части запишем $y_{вын}(t)$ как:


$у_{вын}(t) =A+B \cdot e^{-t} \Rightarrow у_{вын}'(t) = -B\cdot e^{-t} \Rightarrow у_{вын}''(t) = B\cdot e^{-t} $


Подставляя в исходное уравнение, имеем:


$2\cdot B \cdot e^{-t} - 5 \cdot B \cdot e^{-t}+2\cdot A +2 \cdot B \cdot e^{-t} =1 - e^{-t} \Rightarrow \left\{ \begin{gathered} 2 \cdot A =1\\ -B = -1\ \end{gathered} \right. \Rightarrow\\ \Rightarrow \left\{ \begin{gathered} A = \frac{1}{2}\\ B = 1\ \end{gathered} \right. \Rightarrow y_{вын.}(t) = \frac{1}{2} -e^{-t};$


Суммируя $y_{соб}, y_{вын}$, имеем: $y(е) = С_1 \cdot e^{-2 \cdot t}+С_2 \cdot e^{-0.5 \cdot t}+\frac{1}{2}+ e^{-t}.$


Используя 1-е начальное условие (при t = 0), получаем: $0 =C_1+C_2+0.5+1$, а из 2-го начального условия имеем: $0 = -2 \cdot C_1 - 0.5 \cdot C_2 -1.$


Решая систему уравнений относительно $С_1$ и $С_2$, имеем: $С_1 = -1/6; \ \ \ C_2 = -4/3. $
Тогда окончательно:


$y(t) = - \frac{1}{6} e^{-2t}- \frac{4}{3} e^{-0.5t}+\frac{1}{2}+e^{-t};$


Что бы проверить результ, выполним моделирование процесса в SimInTech, для этого преобразуем исходное уравнение к виду:


$2 \cdot y''(t)+5 \cdot y'(t)+2 \cdot y(t) =1- e^{-t} \Rightarrow \\ \Rightarrow y''(t) = 0.5 - 0.5\cdot e^{-t} - 2.5 \cdot y'(t)- y(t)$


Создадим модель SimInTech, содержащую исходное динамическое уравнение и полученное аналитическое решение, и выведем результаты на один график (см. рис. 2.3.1).



Рис. 2.3.1 структурная схема для проверки решения


На рис. 2.3.2 приведено решение по вышеприведенному соотношению и численное решение задачи в среде SimInTech (решения совпадают и линии графиков наложены друг на друга).



Рис. 2.3.2 Решение уравнения динамики

Ссылки по теме:


  1. Википедия про ряд Тейлора
  2. Дифференциальные уравнения на Match24.ru
  3. Пример создания модели груза на пружине.
  4. Начало лекций здесь: Введение в теорию автоматического управления. Основные понятия теории управления техническим системами
Подробнее..

2. Математическое описание систем автоматического управления ч. 2.9 2.13

21.10.2020 00:21:19 | Автор: admin

Лекции по курсу Управление Техническими Системами, читает Козлов Олег Степанович на кафедре Ядерные реакторы и энергетические установки, факультета Энергомашиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.


Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.


В предыдущих сериях:
1. Введение в теорию автоматического управления
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 2.3
3. Математическое описание систем автоматического управления 2.3 2.8


В это части будут рассмотрены:
2.9. Использование обратных преобразований Лапласа для решения уравнений динамики САР (звена).
2.10. Весовая и переходная функции звена (системы).
2.11. Определение переходного процесса в системе (САР) (звене) через весовую и переходную функции.
2.12. Mетод переменных состояния.
2.13. Переход от описания переменных вход-выход к переменным состояния.


Попробуем применить, полученные знания на практике, создавая и сравнивая расчетные модели в разных видах. Будет интересно познавательно и жестко.




2.9. Использование обратных преобразований Лапласа для решения уравнений динамики САР (звена).


Рассмотрим динамическое звено САР изображенное на рисунке 2.9.1



Рис. 2.9.1 Звено САР

Предположим, что уравнение динамики имеет вид:

$T_2^2\cdot y''(t)+T_1\cdot y'(t)+y(t)=k\cdot[\tau \cdot x'(t)+x(t)];$


где: $T_2,T_1, \tau$ постоянные времени;
$k$ коэффициент усиления.

Пусть известны отображения:

$x(t) \to X(t)\\ y(t) \to Y(t)$


Найдем изображения для производных: $x',y',y'':$

$x'(t) \to s \cdot X(s) + добавка\\ y'(t) \to s \cdot Y(s) + добавка\\ y''(t) \to s^2 \cdot Y(s) + добавка$


Подставим полученные выражения в уравнение динамики и получим уравнение динамики в изображениях:

$T_2^2 \cdot s^2\cdot Y(s) + T_1 \cdot s \cdot Y(s) + Y(s) + \sum добавок = k \cdot[s \cdot \tau \cdot X(s) +X(s)] +k \cdot добавки\\ (T_2^2 \cdot s^2 + T_1 \cdot s + 1) \cdot Y(s)+ \sum добавок =k \cdot(s \cdot \tau +1)\cdot X(s) +k \cdot добавки\\ Y(s) = \underbrace{\frac{k \cdot(s \cdot \tau +1)}{T_2^2 \cdot s^2 + T_1 \cdot s + 1}}_{W(s)}\cdot X(s) + \underbrace{\frac{k \cdot добавки-\sum добавок}{T_2^2 \cdot s^2 + T_1 \cdot s + 1}}_{B(s)} $


B(s) слагаемое, которое определяется начальными условиями, при нулевых начальных условиях B(s)=0.
W(s) передаточная функция.

$Y(s) = W(s) \cdot X(s); \ \ \ \ W(s) = \frac{Y(s) - изображение \ выходного \ сигнала} {X(s)- изображение\ входного \ воздействия}$


Передаточной функцией САР (звена) называется отношение изображений выходного сигнала к входному воздействию при нулевых н.у.


После того, как в явном виде найдено изображение для неизвестной выходной величины, нахождение оригинала не представляет сложностей. Либо по формуле Хэвисайда, либо разложением на элементарные дроби, либо по таблице из справочника.


Пример


Построить выходной сигнал звена САР при единичном входном воздействии и нулевых начальных условиях, если уравнение динамики звена имеет следующий вид:

$T \cdot y'(t)+y(t) = k \cdot x(t) $


начальные условия:

$ при \ t \le0: x(0)=0,y(0)=0. $


входное воздействие: $x(t) = 1(t)$ единичное ступенчатое воздействие.

Выполним преобразование Лапласа:

$x(t) \to X(s) = \frac{1}{s} \\ y(t) \to Y(s) \\ y' \to s \cdot Y(s)$


Подставим в уравнение динамики и получим уравнение динамики в изображениях:

$(T \cdot s+1) \cdot Y(s) = k \cdot X(s) \\ Y(s) = \frac{k}{T\cdot s+1} \cdot X(s) = \frac{k}{T\cdot s+1} \cdot \frac{1}{s}\\ Y(s) = \frac{k}{s(T\cdot s+1)}$


Для получения выходного сигнала из уравнения в изображениях выполним обратное преобразования Лапласа:

$y(t) = L^{-1}[Y(s)] = L^{-1}\left[\frac{k}{s(T\cdot s+1)}\right] =\frac{1}{T}k \cdot L^{-1}\left[\frac{1}{s(s+\frac{1}{T})}\right] \Longrightarrow \\ y(t) = \frac{k}{T}(1-e^{-\frac{t}{T}}) \cdot T = k \cdot(1-e^{-\frac{t}{T}}).$



Рисунок 2.9.2 График переходного процесса.

2.10. Весовая и переходная функции звена (системы).


Определение: Весовой функцией звена (системы) называется реакция системы при нулевых н.у. на единичное импульсное воздействие.



Рисунок 2.10.1 Весовая функция.

Определение: Переходной функцией звена (системы) при н.у. называется реакция на единичное ступенчатое воздействие.



Рисунок 2.10.2 Переходная функция.

Рисунок 2.10.3 Пример весовой функции.

Рисунок 2.10.4 Пример перходной функции.

На этом месте можно вспомнить, что преобразование Лапласа это интеграл от 0 до бесконечности по времени (см. предыдущий текст), а импульсное воздействие при таком интегрировании превращается в 1 $L[\delta(t)] =1$ тогда в изображениях получаем что:

$Y(s) =W(s) \cdot \underbrace{X_{имп}(s)}_1 \Rightarrow Y(s) = W(s)$


Передаточная функция играет роль изображения реакции звена или системы на единичное импульсное воздействие.

Рисунок 2.10.5 Весовая функция как передаточная в изображениях.

Рисунок 2.10.6 Ступенчатое воздействие.

Для единичного ступенчатого воздействия преобразование Лапласа тоже известно (см. предыдущий текст):

$L[1(t)] = \frac{1}{s}$


тогда в изображениях получаем, что реакция системы $Н(s)$ на ступенчатое воздействие, рассчитывается так:

$Н(s) =W(s) \cdot \underbrace{X_{ступ}(s)}_{1/s} \Rightarrow Н(s) = \frac {W(s)}{s},$


Реакция системы на единичное ступенчатое воздействие рассчитывается обратным преобразованием Лапласа:

$h(t) = L^{-1}\left[\frac{W(s)}{s}\right]$

2.11. Определение переходного процесса в системе (САР) (звене) через весовую и переходную функции. Формула Дюамеля-Карсона


Предположим, что на вход системы поступает произвольное воздействие x(t), заранее известное. Найти реакцию системы y(t), если известны входное воздействие x(t) и весовая функция w(t).



Рисунок 2.11 Демонстрация расчета по формуле Дюамеля-Карсона

Решение.


Представим, что входное воздействие представляет собой последовательность прямоугольных импульсов до времени t и ступеньки высотой x(t) в момент времени t. см.рис. 2.11 Для каждого импульса мы можем записать реакцию системы через весовую функциию:

$Y_k \approx Y_{k-1}+x(t) \cdot w(t-\Delta\tau) \cdot\Delta\tau$

где:
$Y_{k-1} $ значение отклика по завершению предыущего импульса;
$t= k \cdot \Delta\tau$ время завершения текущего импульса;
$w(t-\Delta\tau) $ значение весовой функции в начале текущего импульса.

Тогда для определения занчения отклика в произвольный момент времени необходимо сложить все импульсы и ступенчатое воздействие в момент времени t:

$Y(t) = h(0)x(t)+ \sum_{k=0}^{n}x(k\cdot \Delta\tau)\cdot w(t-k\cdot \Delta\tau) \cdot \Delta\tau;$


Переходя к пределам

$n \to \infty, \Delta\tau \to0$

получаем интеграл:

$y(t) = h(0)x(t)+\int_0^t x(\tau)\cdot w(t-\tau)d\tau$


если перейти от t к бесконечности мы получим формулу интеграла Дюамеля-Карсона, или по другому интеграла свертки который обеспечивает вычисление оригинала функции по произвдению изображения двух функций:

$Y(s) = L[y(t)];\\ W(s) =L[w(t)];\\ X(s) = L[x(t)];\\ если \ \ Y(s) = W(s)\cdot X(s),\ \ то\\ y(t) =\int_0^\infty x(\tau)\cdot w(t-\tau)d\tau $


где $\tau$ вспомогательное время


Для вывода аналогичной зависмости от переходной функции вспомним что изображение весовой и переходной функции связаны соотношением: $H(s) =\frac{W(s)}{s} $ запишем выражение изображения для отклика в операторной форме:


$y(t) = L^{-1} [W(s) \cdot Y(s)]=L^{-1} \left[s \cdot \frac{W(s)}{s} \cdot Y(s) \right] \\ свойства\ \ преобразований \ \ Лапласа \ \ x(t) \to X(s), \ \ \frac {d}{dt}x(t) \to s \cdot X(s)\ \ to \\ y(t)= \frac {d}{dt}L^{-1} \left[ H(s) \cdot Y(s)\right]$


Используя интеграл свертки получаем, что при известной переходной функции (h(t)) и известному входному воздействию х(t) выходное воздействие рассчитывается как:

$y(t) = \frac{d}{dt} \int_0^\infty x(t)\cdot h(t-\tau)d\tau$


2.12. Mетод переменных состояния.


До этого мы рассматривали системы с одной передаточной функцией, но жизнь всегда сложнее и как правило в системах есть несколько передаточных функций несколько входных воздейстий и несколько реакций системы. (см. рис. 2.12.1)



Рисунок 2.12.1 Моногомерная система автоматического управления.

В этом случае наиболее удобной формой пердставления систем для их анализа и расчета оказался метод переменных состояния. Для этого метода, вместо передаточных функций связывающих вход с выходом используются дополнительные переменные состояния, которые описывают систему. В этом случае можно говорить, что состояние системы это та минимальная информация о прошлом, которая необходима для полного описания будущего поведения (т.е. выходов) системы, если поведение ее входов известно. см. рис. 2.12.2


Рисунок 2.12.2 Перменные состояния в многомерной системе.

В методе состояний, производные всех переменных состояния, в общем случае зависит от всех переменных и всех входных воздействия, и могут быть записаны в представленной ниже системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первой степени. Эта система уравнений называю системой ОДУ в форме Коши:

$\left \{ \begin{gathered} x_1'(t) = a_{11}\cdot x_1(t)+ a_{12}\cdot x_1(t)+..+a_{1n}\cdot x_n(t)+b_{11}\cdot u_1(t)+..b_{1m}u_m(t)\\ x_2'(t) = a_{21}\cdot x_1(t)+ a_{22}\cdot x_2(t)+..+a_{2n}\cdot x_n(t)+b_{21}\cdot u_1(t)+..b_{2m}u_m(t)\\ ...................................................................\\ x_n'(t) = a_{n1}\cdot x_1(t)+ a_{n2}\cdot x_n(t)+..+a_{nn}\cdot x_n(t)+b_{21}\cdot u_1(t)+..b_{nm}u_m(t)\\ \end{gathered} \right. $


Выход из системы зависит от переменных состояния и, в общем случае от входных воздействий и описывается следующей системой уравнений:

$\left \{ \begin{gathered} y_1(t) = c_{11}\cdot x_1(t)+ c_{12}\cdot x_1(t)+..+c_{1n}\cdot x_n(t)+d_{11}\cdot u_1(t)+..d_{1m}u_m(t)\\ y_2(t) = c_{21}\cdot x_1(t)+ c_{22}\cdot x_2(t)+..+c_{2n}\cdot x_n(t)+d_{21}\cdot u_1(t)+..d_{2m}u_m(t)\\ ...................................................................\\ y_p(t) = c_{p1}\cdot x_1(t)+ c_{p2}\cdot x_n(t)+..+cp_{pn}\cdot x_n(t)+d_{p1}\cdot u_1(t)+..d_{pm}u_m(t)\\ \end{gathered} \right.$


где:
n количество перемнных состояния,
m количество входных воздействий,
p количество выходных переменных;


Данная система уравнений может быть записана в матричной форме:

$\left \{ \begin{gathered} x'= A\cdot x+B\cdot u\\ y= C\cdot x+D\cdot u\ \end{gathered} \right. $


где:
$u=\left[ \begin{gathered} u_1(t)\\ u_2(t)\\ ..\\ u_m(t)\\ \end{gathered} \right]$ вектор входа (или вектор управления);
$x'=\left[ \begin{gathered} x'_1(t)\\ x'_2(t)\\ ..\\ x'_n(t)\\ \end{gathered} \right]$ вектор столбец производных переменных состояния;
$x=\left[ \begin{gathered} x_1(t)\\ x_2(t)\\ ..\\ x_n(t)\\ \end{gathered} \right]$ вектор столбец переменных состояния;
$y=\left[ \begin{gathered} y_1(t)\\ y_2(t)\\ ..\\ y_p(t)\\ \end{gathered} \right]$ вектор выхода;
$А=\left[ \begin{gathered} а_{11} \ \ а_{12} \ \ ... \ \ a_{1n}\\ а_{21} \ \ а_{22} \ \ ... \ \ a_{2n}\\ .. .. .. ........ \\ а_{n1} \ \ а_{n2} \ \ ... \ \ a_{nn}\\ \end{gathered} \right]$ собственная матрица системы [n x n],
$a_{ij} $ постоянные коэффициенты;
$B=\left[ \begin{gathered} b_{11} \ \ b_{12} \ \ ... \ \ b_{1m}\\ b_{21} \ \ b_{22} \ \ ... \ \ b_{2m}\\ .. .. .. ........ \\ b_{n1} \ \ b_{n2} \ \ ... \ \ b_{nm}\\ \end{gathered} \right]$ матрица входа [n x m],
$b_{ij} $ постоянные коэффициенты;
$C=\left[ \begin{gathered} c_{11} \ \ c_{12} \ \ ... \ \ c_{1n}\\ c_{21} \ \ c_{22} \ \ ... \ \ c_{2n}\\ .. .. .. ........ \\ c_{p1} \ \ c_{p2} \ \ ... \ \ c_{pn}\\ \end{gathered} \right]$ матрица выхода а [p x n],
$c_{ij} $ постоянные коэффициенты;
$D=\left[ \begin{gathered} d_{11} \ \ d_{12} \ \ ... \ \ d_{1m}\\ d_{21} \ \ d_{22} \ \ ... \ \ d_{2m}\\ .. .. .. ........ \\ d_{p1} \ \ d_{p2} \ \ ... \ \ d_{pm}\\ \end{gathered} \right]$ матрица обхода [p x m],
$d_{ij} $ постоянные коэффициенты;


В нашем случае почти всегда все элементы матрицы D будут нулевыми: D = 0.


Такое описание системы позволяет с одной стороны стандартным образом описывать различные технические системы. Явная формула для расчета производных позволяет достаточно просто осуществлять численное интегрирование по времени. И это используется в различных программах моделирования


Другое использование данного представления для простых систем, описанных в переменных вход-выход, зачастую позволяет устранить технические трудности, связанные с решением ОДУ высокой степени.

Еще одним преимуществом данного описания, является то, что уравнения в форме Коши можно получить из законов физики


Пример решения задачи в форме коши.


Рассмотрим задачу моделирования гидравлического привода, при следующих условиях:


Дано:
Цилиндрический плунжер диаметром 10 мм, с приведенной массой 100 кг, работает на пружину жесткостью 200 Н/мм и демпфер с коэффициентом вязкого трения 1000 Н/(м/с). Полость начальным объемом 20 см3 соединяется с источником давлния дросселем диаметром диаметр которого 0,2 мм. Коэффициент расхода дросселя 0.62. Плотность рабочей жидкости = 850 кг/м3.
Определить:
Перемещение дросселя, если в источнике давление происходит скачек 200 бар. см. рис. 2.12.13



Рисунок 2.12.3 Гидравлическая система.

Уравенение движение плунжера:

$m \cdot \frac{d^2x}{dt}=p \cdot Ap - c_{pr} - b_{tr} \cdot \frac{dx}{dt}$


Где: $A_p$ площадь плунжера, $c_{pr}$ жесткость пружины, $b_{tr}$ коэффициент вязкого трения, p давление в камере.

Поскольку дифференциальное движения это уравнение второго порядка, превратим его в систему из двух уравнений первого порядка, добавив новую переменную скорость $v = \frac{dx}{dt}v = $, тогда $\frac{d^2x}{dt} = v'$

$$display$$\left \{ \begin{align} x' &= v \\ v' &=\frac{A_p}{m}\cdot p-\frac{c_{pr}}{m}\cdot x-\frac{b_{tr}}{m}\cdot v) \end{align} \right.$$display$$


Уравнение давления в камере, для упрощения принимаем что изменениям объема камеры из-за перемещения плунжера можно пренебречь:

$p'=\frac{E}{V}(Q - A_p \cdot x')$


Где: Q расход в камеру, V объем камеры.

Расход через дроссель:

$Q = \mu\cdot f \sqrt{\frac{2}{\rho}(p_n-p)}$

\Где: f площадь дросселя, $p_n$ давление в источнике, p давление в камере.
Уравнение дросселя не линейное, по условию задачи, давление входное изменяется скачком, от 0 до 200 бар, проведем линеаризацию в окрестности точки давления 100 бар тогда:

$Q_{100} = \mu\cdot f \sqrt{\frac{2}{\rho}(p_{100}-0)} \ \ K_{100} =\frac{Q_{100}}{p_{100}} \\ Q\approx \frac{Q_{100}}{p_{100}}(p_n-p) = K_{100}(p_n-p), \ \ где: K_{100} =\frac{Q_{100}}{p_{100}}$


Подставляем линеаризованную формул расхода в формулу давления:

$p'=\frac{E}{V}(K_{100} (p_n-p)- A_p \cdot v)\\ p' = - \frac{E}{V}A_p \cdot v - \frac{E}{V}K_{100} \cdot p + \frac{E}{V}K_{100} \cdot p_n$


Таким образом общая система уравнений в форме Коши, для рис 2.12.3 привода принимает вид:

$$display$$\left \{ \begin{align} x' &= v \\ v' &=-\frac{c_{pr}}{m}\cdot x-\frac{b_{tr}}{m}\cdot v+\frac{A_p}{m}\cdot p\\ p' &= - \frac{E}{V}A_p \cdot v - \frac{E}{V}K_{100} \cdot p + \frac{E}{V}K_{100} \cdot p_n \end{align} \right.$$display$$


Матрицы A, B, С, В для матричной формы системы уравнений принимают вид:


$$display$$\left \{ \begin{align} x' &= v \\ v' &=-\frac{c_{pr}}{m}\cdot x-\frac{b_{tr}}{m}\cdot v+\frac{A_p}{m}\cdot p\\ p' &= - \frac{E}{V}A_p \cdot v - \frac{E}{V}K_{100} \cdot p + \frac{E}{V}K_{100} \cdot p_n \end{align} \right.\\ A =\left[ \begin{array}{cccc} 0& 1 & 0\\ -\frac{c_{pr}}{m}& -\frac{b_{tr}}{m} &\frac{A_p}{m}\\ 0& - \frac{E}{V}A_p & - \frac{E}{V}K_{100} \end{array} \right]; B = \left[ \begin{array}{cccc} &0 \\ &0\\ & \frac{E}{V}K_{100} \end{array} \right]; C= \left[ 1,0,0 \right]; D =[0].$$display$$


Проверим моделированием в SimInTech составленную модель. На рисунке 2.12.13 представлена расчетная схема содержащая три модели:
1 Честная модель со всеми уравнениями без упрощений.
2 Модель в блоке Переменные состояние (в матричной форме).
3 Модель в динамическом блоке с линеаризованным дросселем.



Рисунок 2.12.4 Расчетная схема .

Все условия задачи задаются как глобальные константы проекта, в главном скрипте проекта, там же расчитываются на этапе инициализации расчета, площади плунжера и проходного сечения дросселя см. рис. 2.12.5:



Рисунок 2.12.5 Глобальный скрипт проекта.

Модель на внутреннем языке программирования представлена на рис. 2.12.6. В данной модели используется описание модели в форме Коши. Так же выполняется учет изменения объема дросселя на каждом шаге расчета, за счет перемещения плунжера (Vk = V0+Ap*x.)



Рисунок 2.12.6 Скрипт расчета модели в форме Коши.

Модель в матричном форме задается с использованием глобальных констант в виде формул. (Матрица в SimInTech задается в виде последовательности из ее столбцов) см. рис. 2.12.7



Рисунок 2.12.7 Настройка блока расчета системы уравнений в пременных состояния в матричной форме.

Результаты расчета показывают, что модель в матричной форме и модель на скриптовом языке в форме Коши, практически полностью совпадают, это означает, что учет изменения объема полости практически не влияют на результаты. Кривые 2 и З совпадают.
Процедура линеаризация расхода через дроссель вызывает заметное отличие в результатах. 1-й график c честной моделью дросселя, отличается от графиков 2 и 3. (см. рис. 2.12.8)



Рисунок 2.12.8 Результаты расчета трех моделей гидравлического плунжера.

Сравним полученные модели, с моделью созданной из библиотечных блоков SimInTech, в которых учитываются так же изменение свойств реальной рабочей жидкости масла АМГ-10. Сама модель представлена на рис. 2.12.9, набор графиков на рисунке 2.12.10



Рисунок 2.12.9 Модель демпфера из библиотечных блоков.

Рисунок 2.12.10 Результаты рассчета моделей демпфера. График 4 модель из библиотечных блоков.

На графиках видно, что уточненная модель отличается от предыдущих, однако погрешность модели составлят наших упрощенных моделей составляют примерно 10%, в лишь в некоторые моменты времени.


2.13. Переход от описания переменных вход-выход к переменным состояния и обратно


Рассмотрим несколько вариантов перехода от описания вход-выход, к переменным состояния:

$L(p)\cdot y(t)=N(p)\cdot u(t)$


Вариант прехода зависит от правой части уравнения с переменными вход-выход:


$a_n\cdot y^{(n)}(t)+...+a_1\cdot y'(t)+a_0\cdot y(t)=b_m\cdot u^{(m)}(t)+...b_1\cdot u'(t)+b_0\cdot u(t)$


2.13.1. Правая часть содержит только b0*u(t)


В этом варианте, в уравнениях в правой части отсутствуют члены с производными входной величины u(t). Пример с плунжером выше так же относится к этому варианту.


Что бы продемонстрировать технологию перехода рассмотрим следующее уровнение:

$a_3 \cdot y'''(t)+ a_2 \cdot y''(t)+a_1 \cdot y'(t)+a_0 \cdot y(t) = b_0 \cdot u(t)$


Для перехода к форме Коши ведем новые переменные:

$x_1(t) = y(t);\\ x_2(t) =y'(t) = x_1'(t);\\ x_3(t) = y''(t) =x_2'(t);$

И перепишем уравнение относительно y'''(t):

$ y'''(t) = x_3'=- \frac{a_2}{a_3} \cdot \underbrace{y''(t)}_{x_3} - \frac{a_1}{a_3} \cdot \underbrace{y'(t)}_{x_2} - \frac{a_0}{a_3} \cdot \underbrace{y(t)}_{x_1}+ \frac{b_0}{a_3} \cdot u(t) $


Используя эти переменные можно перейти от дифференциального уравнения 3-го прядка, к системе из 3-х уравнений первого порядка в форме Коши:

$$display$$\left \{ \begin{align} x_1' &= x_2 \\ x_2' &= x_3\\ x_3' &=-\frac{a_0}{a_3}\cdot x_1-\frac{a_{1}}{a_3}\cdot x_2-\frac{a_2}{a_3}\cdot x_3+ \frac{b_0}{a_3}\cdot u(t)\\ \end{align} \right.$$display$$


Соотвественно матрицы для матричного вида уравнений в переменных сосотяния:


$$display$$A =\left[ \begin{array}{cccc} 0& 1 & 0\\ 0& 0 &1\\ -\frac{a_0}{a_3}& -\frac{a_1}{a_3} & -\frac{a_2}{a_3} \end{array} \right]_{[3 \times 3]}; B = \left[ \begin{array} {}&0 \\ &0\\ & \frac{b_0}{a_3} \end{array} \right]_{[3 \times 1]}; C= \left[ 1,0,0 \right]_{[1 \times 3]}; D =[0].$$display$$


2.13.2. Правая часть общего вида


Более сложный случай, когда в уравнениях есть производные от входных воздействий и уравнение в общем случае выглядит так:

$a_n\cdot y^{(n)}(t)+...+a_1\cdot y'(t)+a_0\cdot y(t)=b_m\cdot u^{(m)}(t)+...b_1\cdot u'(t)+b_0\cdot u(t)$


Сделаем преобразования: перейдем к уравнениям динамики в изображениях:

$\left[ \begin{gathered} y(t) \to Y(s)\\ y'(t) \to s \cdot Y(s)\\ y''(t) \to s^2\cdot Y(s)\\ ..\\ y^{n}(t) \to s^{n} \cdot Y(s)\\ \end{gathered} \right] ; \left[ \begin{gathered} u(t) \to U(s)\\ u'(t) \to s \cdot U(s)\\ u''(t) \to s^2\cdot U(s)\\ ..\\ u^{m}(t) \to s^{m} \cdot U(s)\\ \end{gathered} \right]$


Тогда можно представить уравнение в изображениях в виде:

$L(s) \cdot Y(s) =N(s) \cdot U(s)$

где:

$L(s) = a_n\cdot s^{n}+a_{n-1}\cdot s^{n-1}_....+a_1\cdot s+a_0;\\ N(s)=b_m\cdot s^{m}(t)+b_{m-1}\cdot s^{m-1}+...b_1\cdot s+b_0;$


Разделим уравнение в изображениях на произведение полиномов $L(s) \cdot N(s)$, получим:

$\frac{Y(s)}{N(s)} = \frac{U(s)}{L(s)} =X_1(s)$


Где: $X_1(s) $ некоторая комплексная величина (отношение двух комплексных величин). Можно считать, что $X_1(s) $ отображение величины $x_1(t) \to X_1(s) $. Тогда входная величина может быть в изображениях представлена как:

$\frac{U(s)}{L(s)} = X_1(s) \Rightarrow U(s) = X_1(s) \cdot L(s);$


Вренемся к оригиналу от изображений получим: $u(t) = \alpha (p) x_1(t)$,
где: $\alpha (p) $ дифференциальный оператор.


$u(t) = a_n \cdot\underbrace{ x_1^{(n)}}_{x_n'}+ a_{n-1} \cdot \underbrace{x_1^{(n-1)}}_{x_n}+...+a_2 \cdot \underbrace{ x_1''}_{x_3}+a_1 \cdot \underbrace{x_1'}_{x_2}+ a_0 \cdot x_1$


А это дифференциальное уравнение n-го порядка мы можем преобразовать к системе из n дифференциальных уравнений первого порядка, как это мы делали выше:

$$display$$\left \{ \begin{eqnarray} x_1'&=& x_2\\ x_2'&= &x_3\\ &.....\\ x_n'&=&-\frac{1}{a_n}[a_0 \cdot x_1+a_1 \cdot x_2+a_2\cdot x_3+..+a_{n-1}\cdot x_n]+\frac{u(t)}{a_n} \ \end{eqnarray} \right.$$display$$


Таким образом, мы получили систему уравнение в форе Коши, относительно переменных состояния $X_1$:

$ X_1=\left[ \begin{gathered} x_1(t)\\ x_2(t)\\ ..\\ x_n(t)\\ \end{gathered} \right]$


А регулируемую величину (выход системы) мы так же можем выразить через эти переменные, в изображениях:

$\frac{Y(s)}{N(s)} = X_1(s) \Rightarrow Y(s) =N(s) \cdot X_1(s);$


Перейдем от изображения к оригиналам:

$y(t)=N(p) \cdot X_1(t)\\ y(t) = b_m \cdot\underbrace{ x_1^{(m)}}_{x_{m+1}}+ b_{m-1} \cdot \underbrace{x_1^{(m-1)}}_{x_m}+...+b_2 \cdot \underbrace{ x_1''}_{x_3}+b_1 \cdot \underbrace{x_1'}_{x_2}+ b_0 \cdot x_1\\ y(t) = b_m \cdot x_{m+1}+ b_{m-1} \cdot x_{m}+...+b_2 \cdot x_3+b_1 \cdot x_1+ b_0 \cdot x_1\\$


Если обозначить вектор $С = [b_{m+1},b_m, ..b_2,b_1,b_0]$, то мы получим уравнения переменных состояниях в матричной форме, где D = 0:

$$display$$\left \{ \begin{eqnarray} x'&=& A\cdot x+B\cdot u\\ y&=& C\cdot x +D \cdot u\end{eqnarray} \right. $$display$$


Пример:



Рисунок 2.13.1 Передаточная функция.


Имеется передаточная функция (рис. 2.13.1) в изображениях :

$W(s) = \frac{s+1}{2 \cdot s^3+s^2+3 \cdot s+1}$

Необходимо преобразовать передаточную функцию к системе уравнений в форме Коши

В изображения реакция системы связана с входным воздействие соотношением:

$Y(s) = W(s) \cdot U(s); \Rightarrow Y(s) = \frac{N(s)}{L(s)} \cdot U(s) \Rightarrow \\ \Rightarrow Y(s) \cdot L(s) = U(s) \cdot N(s)$


Разделим в последнем правую и левую часть на произведения $L(s) \cdot N(s)L $, и введем новую перменную $Х_1$:

$X_1(s) = \frac {Y(s)}{N(s)} = \frac{U(s)}{L(s)} \Rightarrow \\ \Rightarrow U(s) = X_1(s) \cdot L(s)$

Полиномы N(s) и L(s) равны:

$ N(s)= s+1\\ L(s)=2 \cdot s^3+s^2+3 \cdot s+1 \\ \Rightarrow U(s) = X_1(s) \cdot (2 \cdot s^3+s^2+3 \cdot s+1) $


Перейдем в последнем выражении от изображения к оригиналам и ведем новые переменные (состояния):

$u(t) = 2 \cdot \underbrace{x_1'''(t)}_{x'_3} + \underbrace{x_1''(t)}_{x_3} +3 \cdot \underbrace{x_1'(t)}_{x_2}+\underbrace{x_1(t)}_{x_1}$


Переходим от уравнения третьего порядка к системе трех уравнений первого порядкак:

$$display$$\left \{ \begin{eqnarray} x_1'&=&x_2\\ x_2'&=&x_3\\ x_3'&=&- \frac{1}{2} \left[ x_1+3 \cdot x_2+x_3 \right]+\frac {1}{2} \cdot u(t) \end{eqnarray} \right. $$display$$


Или в матричной форме:

$$display$$x' = A \cdot x+ B \cdot u\\ А=\left[ \begin{gathered} 0&\ \ 1&\ \ 0\\ 0&\ \ 0&\ \ 1\\ - \frac{1}{2}& \ \ - \frac{3}{2}& \ \ - \frac{1}{2}\\ \end{gathered} \right]; B = \left[ \begin{gathered} 0 \\ 0\\ \frac{1}{2} \\ \end{gathered} \right];\\ $$display$$


Для получения второго матричного уравнения воспользуемся соотношением для новых переменных в отображениях:

$X_1(s) = \frac {Y(s)}{N(s)} = \frac{U(s)}{L(s)} \Rightarrow \\ \Rightarrow Y(s) = X_1(s) \cdot N(s) = X_1(s) \cdot (s+1)$

Перейдем от изображений к оригиналу:

$y(t) = \underbrace {x_1'(t)}_{x_2}+\underbrace {x_1(t)}_{x_1} = x_1(t)+x_2(t)$



Таким образом второе уравнение матричной системы выглядит так:

$y =C \cdot x+ D \cdot u;\\ C=[1 \ \ 1 \ \ 0]; \ \ D = 0;$


Проверим в SimInTech сравнив передаточную функцию и блок переменных состояния, и убедимся, что графики совпадают см. рис. 2.13.2



Рисунок 2.13.2 Сравнение переходного процеса у блока передаточной функции и блока переменных состояния.


Полезные ссылки:


Модель демпфера из лекции можно взять здесь...
Волченко Ю.М. Теоремы операционного исчисления.
Интеграл Дюамеля и физический смысл функции веса
Лекция. Векторно-матричные модели систем управления в непрерывном времени
Л. С. Шихобалов. Учебное пособие МАТРИЦ И ОПРЕДЕЛИТЕЛИ
Характеристическое уравнение матрицы
Подробное описание моделирования гидравлического демпфера.
Подробнее..

3. Частотные характеристики систем автоматического управления. ч. 3.3 Апериодическое звено 1го порядка

25.01.2021 00:11:48 | Автор: admin

3.3. Апериодическое звено 1го порядка (инерционное звено)

Вывод свойств(характеристик) апериодического звена сделаем на примере фрагмента (части) ядерного реактора, а именно входной камеры смешения.

Рисунок 3.3.1 Расчетная схема камеры смешенияРисунок 3.3.1 Расчетная схема камеры смешения

Сделаем следующие допущения:

  1. расход теплоносителя постоянен: G = const;

  2. теплоемкость теплоносителя C_p = const;

  3. входящий в камеру смешения теплоноситель полностью перемешивается в камере смешения, т.е. температура жидкости, поступающей в каждый тепловыделяющий канал, одинакова;

  4. теплообмен камеры смешения с окружающей средой пренебрежимо мал.

Уравнение теплового баланса:

\rho \cdot C_p \cdot V \cdot \frac{dT(t)}{dt} = G \cdot C_p \cdot \left[T_{ВХ}(t) -T_{ВХ}(t) \right] \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.1)}

где: \rho - плотность теплоносителя, кг/м^3
C_p удельная теплоемкость, Дж/(кг \cdot K)
V объем камеры смешения, м^3 ;
G расход теплоносителя, кг/с ;
T_{ВХ}(t), T_{ВХ}(t) температура теплоносителя на входе и выходе, K соответственно;
T(t) температура (перемешанного) теплоносителя в камере смешения T(t) T_{ВХ}(t) .

Условие стационара когда левая часть уравнения равна нулю:

\frac{dT(t)}{dt} =0 \Rightarrow T_{ВХ}=T_{ВХ} =T_0 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.2)}

Введем новые переменные:

\tilde{T}_{ВХ} = \frac{T_{ВХ}(t)-{T}_{ВХ}(0)}{{T}_{ВХ}(0)}=\frac{T_{ВХ}(t)-T_0}{T_0}; \Rightarrow T_{ВХ}(t)= T_0 \left[1+ \tilde{T}_{ВХ}\right];\\ \tilde{T}=\tilde{T}_{ВХ} = \frac{T_{ВХ}(t)-{T}_{0}}{{T}_{0}}; \Rightarrow T_{ВХ}(t)= T_0 \left[1+ \tilde{T}_{ВХ}\right]=T(t);

Подставляя эти соотношения в (3.3.1), получаем:

\rho \cdot C_p \cdot V \cdot T_0 \cdot \frac{d\tilde{T} }{dt} = G \cdot C_P \left[ T_0+T_0 \cdot \tilde{T}_{ВХ}(t) - T_0 - T_0 \cdot \tilde{T}(t)\right] = \\ =G \cdot C_P \cdot T_0 \left[ \tilde{T}_{ВХ} - \tilde{T}(t)\right];

Сокращая на T_0 и C_p , получаем:

\rho \cdot V \cdot \frac{d\tilde{T} }{dt} = G \cdot \left[ \tilde{T}_{ВХ}(t) - \tilde{T}(t)\right] \Rightarrow \\ \frac{\rho \cdot V}{G} \cdot \frac{d\tilde{T} }{dt}+ \tilde{T}(t) = \tilde{T}_{ВХ}(t)

Введем новую переменную \tau - постоянная времени:

\tau = \frac{\rho \cdot V}{G}\tau \cdot \frac{d\tilde{T}(t)}{dt} +\tilde{T}(t) = \tilde{T}_{ВХ}(t) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.3)}

Таким образом получили линейное дифференциальное уравнение, причем переменные {T}_{ВХ}(t) и \tilde{T}(t) - нормализованные, что обеспечивает равенство их нулю при t 0

\tau постоянная времени;
\frac{d\tilde{T}(t)}{dt} аналог y(t);
\tilde{T}(t) аналог y(t);
\tilde{T}_{ВХ}(t) аналог x(t);

Уравнение (3.3.3) соответствует типовому апериодическому звену 1-го порядка, в котором коэффициент K = 1. В общем случае уравнение динамики апериодического звена 1-го порядка имеет вид:

T \cdot y'(t)+y(t) = K \cdot x(t) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.4)}

Если начальные условия нулевые, томожно перевести в изображения:

y(t) \rightarrow Y(s) \\ y'(t) \rightarrow s \cdot Y(s) \\ x(t) \rightarrow X(s)

Уравнение динамики в изображениях:

 [ T \cdot s +1 ] \cdot Y(s) = K \cdot X(s) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.5)}

Уравнение динамики в изображениях:

W(s) = \frac{Y(s)}{X(s)} = \frac{K}{T \cdot s+1}\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.6)}

Найдем выражение для АФЧХ:

s = i \cdot \omega \Rightarrow W(i \cdot \omega) = W(s)\mid_{s = i \cdot w} = \frac{K}{T \cdot i \cdot \omega+1} \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.7)}

Умножим на комплексно сопряженное значение (1 - i \cdot T \cdot \omega) :

W(i \cdot \omega) =\frac{K \cdot(1- i\cdot T \cdot \omega)} {(1+ i \cdot T \cdot \omega)(1 - i \cdot T \cdot \omega)} = \underbrace {\frac{K}{1+T^2 \cdot \omega^2}}_{Re =u(\omega)} - i \cdot \underbrace {\frac{K\cdot T \cdot \omega}{1+T^2 \cdot \omega^2}}_{Im =v(\omega)}\Rightarrow u(\omega) = \frac{K}{1+T^2 \cdot \omega ^2} \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.8.a)}\\ v(\omega)= -\frac{K \cdot T \cdot \omega}{1+ T^2 \cdot \omega^2}\ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.8.b)}

Анализируя поведениеu()иv()при \omega \rightarrow 0 и при \omega \rightarrow \infty , получаем:

\omega \rightarrow 0 \Rightarrow \left \{ \begin{gathered} u(\omega) \rightarrow K \\ v(\omega) \rightarrow 0\ \end{gathered} \right.\omega \rightarrow \infty \Rightarrow \left \{ \begin{gathered} u(\omega) \rightarrow 0 \\ v(\omega) \rightarrow 0\ \end{gathered} \right.

Подставляя в формулы (3.3.8) различные значения частоты , найдем соответствующие значенияu() иv(). Построим эти вектора на комплексной плоскости:

Рисунок 3.3.2 Годограф АФЧХ апериодического звена 1-го порядкаРисунок 3.3.2 Годограф АФЧХ апериодического звена 1-го порядка

Анализ показывает, что годограф АФЧХ полукруг радиусомK/2. Формулы для дейстивительной части вектора u(\omega) и мнимой части вектораv(\omega), позволяют вычислить частоту, на которой вектор находится в нижней точке окружности \omega_3 (см. рис. 3.3.2).

\omega_3 = \frac{1}{T} \Rightarrow \left \{ \begin{gathered} u(\omega_3) = \frac{K}{2} \\ v(\omega_3) = - \frac{K}{2} \ \end{gathered} \right.

Угол сдвига фазы при данной частоте: \phi_3 = \phi(\omega_3)=\frac{\pi}{2}

Найдем зависимость амплитуды от частоты:

A(\omega) = \sqrt{ \left( \frac{K}{1+T^2 \cdot \omega^2} \right)^2+\left( \frac{K\cdot T \cdot \omega}{1+T^2 \cdot \omega^2} \right)^2} = \frac{K}{\sqrt{1+T^2\cdot \omega^2}}\ \ \ \ \mathbf{(3.3.9)}

Учитывая, что годограф АФЧХ находится вIV-ой квадранте:

\phi(\omega)= - arctg \frac{v(\omega)}{u(\omega)} =-arctg\frac{K \cdot T\cdot \omega \cdot(1+T^2\cdot \omega^2)}{K \cdot(1+T^2 \cdot \omega^2)} \Rightarrow\\\phi(\omega) =-arctg(T \cdot\omega) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.3.10)} Рисунок 3.3.3 АЧХ апериодического звена 1-го порядкаРисунок 3.3.3 АЧХ апериодического звена 1-го порядкаРисунок 3.3.4 ФЧХ апериодического звена 1-го порядкаРисунок 3.3.4 ФЧХ апериодического звена 1-го порядка

Логарифмическая амплитудная характеристика (ЛАХ) и фазочастотная характеристика (ФЧХ).

Lm(\omega) = 20\cdot lg (A(\omega))=20 \cdot lg \frac{K}{\sqrt{1+T^2\cdot \omega^2}} \Rightarrow \\Lm(\omega)=20\cdot lg(K) - 20 \cdot lg \sqrt{1+T^2 \cdot \omega^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{3.3.11}Рисунок 3.3.5 ЛАХ и ЛФЧХ апериодического звена 1-го порядкаРисунок 3.3.5 ЛАХ и ЛФЧХ апериодического звена 1-го порядка

Анализируя частотные свойства данного звена, видим, что

  1. при << \frac{1}{T} свойства звена приблизительно совпадают со свойствами идеального усилительного звена, т.е.W(i\cdot \omega) \ \approx K \Rightarrow W(s) \approx K K=> W(s) K.

  2. при >>\frac{1}{T}свойства звена приблизительно совпадают со свойствами идеального интегрирующего звена, т.е.W(i\cdot \omega) \ \approx \frac{K}{i \cdot \omega \cdot T} \Rightarrow W(s) \approx \frac{K}{T \cdot s}.

  3. при \approx \frac{1}{T} на свойства звена оказывают примерно равное влияние свойства идеального усилительного и идеального интегрирующего звена.

Принято называть частоту, при которой происходит излом ЛАХ

\omega_{сопр} = \frac{1}{T}сопрягающей частотой,

причем не трудно показать, что присопр величина амплитуды А(сопр) меньше амплитуды при нулевой частоте A(0) = Kв\sqrt{2}раз:

A(\omega_{сопр}) = \frac{K}{\sqrt{2}}

Частотой срезасрназывают такое значение частоты, при которой модуль (амплитуда) выходного сигнала (воздействия) равна 1.

A(\omega_{ср})=\frac{K}{\sqrt{1+T^2 \cdot \omega_{ср} ^2}}=1 \Rightarrow\\ \omega_{ср} =\frac{\sqrt{K^2-1}}{T}

ЕслиK>>1 , то частота среза  \omega_{ср} = \frac{K}{T}

Если K<1 , то частоты среза не существует !

Найдем переходную функцию звена (реакция на единичное ступенчатое воздействие):

h(t) = L^{-1} \left[ H(s)\right] = L^{-1} \left[ \frac{ W(s)}{h}\right] = L^{-1} \left[ \frac{K}{s \cdot (T\cdot s+1)}\right]

Используя обратное преобразования Лапласа (см. пример в разделе 2) получим:

h(t) = K \cdot \left[ 1- e^{-\frac{t}{T}}\right]

Тогда, дифференцируя по времени, получаем весовую функцию(t):

w(t) = \frac{K}{T} \cdot e^{-t/T} \cdot1(t)

Множитель 1(t) обеспечивает равенство нулю приt 0

Рис.3.3.6 Переходная функция апериодического звена 1-го порядкаРис.3.3.6 Переходная функция апериодического звена 1-го порядкаРис.3.3.7 Весовая функция апериодического звена 1-го порядкаРис.3.3.7 Весовая функция апериодического звена 1-го порядка

Постоянная времени Т характеризует инерционность переходных процессов в звене. Чем больше Т, тем инерционнее звено (т.е. медленнее идет переходной процесс).

Примерами апериодического звена 1- го порядка являются:

1) пассивныеRLилиRCцепочки (см. рисунок 3.3.8);

Рисунок 3.3.8 Примеры апериодических звеньев 1-го порядкаРисунок 3.3.8 Примеры апериодических звеньев 1-го порядка

2) упрощенная модель гидротурбины, гдеx(t) - приводной момент;y(t) скорость вращения ротора турбины;

3) электродвигатель (постоянного тока или асинхронный) с учетом инерционности якоря (ротора), гдеx(t) напряжение в обмотке возбуждения, аy(t) скорость вращения якоря (ротора) выходного вала;

4) тепловые датчики, например, термопара, где:x(t) температура одного (горячего) спая, аy(t) термо Э.Д.С.

5) выходная камера смешения в реакторе (приближенно)

6) различные элементы реактора, описываемые в рамках точеных моделей (например, активная зона или ядерное горючее) с использованиемзакона Фурье:

c \frac{dT(t)}{dt} = N_{out}(t)-\alpha_{v}[T(t)-T_*]

где: T(t) температура топлива;

\alpha_v объемный коэффициент теплоотдачи;

N_{out} выделяющаяся энергия;

T_* температура кипения теплоносителя.

Пример

Лично мне всегда было интересно, насколько теория совпадает с практикой, особенно для элемента ядерного реактора. Идеальный вариант это разобрать туалетный бачок и сделать из него модель реактора, но, боюсь, домашние не одобрят, поэтому сравнивать будем с цифровым двойником.

Рассмотрим расчет характеристик камеры смешения, в которую подается вода при температуре 20 С и атмосферном давлении.

В качестве единичного воздействия будем считать изменение температуры на 1 C.

Свойства воды при 20 градусах и атмосферном давлении:

  • теплоёмкость:C_p= 4183 \frac{Дж}{кг \cdot град} ;

  • плотность:\rho = 998.2 \frac{кг}{м^3} .

Параметры системы:

  • объем камеры смешения:V= 0.1 м^3 ;

  • массовый расход воды: G = 50 \frac{кг}{с} .

Решим задачу в двух приближениях:

  • В первом случае используем стандартный блок Инерционное звено первого порядка, который есть в любой системе структурного моделирования, и модель общего вида.

  • Во втором воспользуемся расчетным тепло-гидравлическим кодом НS, который используется для создания профессиональных моделей в атомной отрасли.

Параметры блока Инерционное звено первого порядка задаем с помощью скриптового языка при инициализации проекта, где рассчитывается постоянная времени. (см. рис. 3.3.9). В качестве входного воздействия задаем ступеньку на пятой секунде расчета величиной 0.05, что соответствует повышению на 1 C от начальных 20 C .

На схеме присутствует также блок Построение частотных характеристик, обеспечивающий расчет ЛАХ и ФЧХ в заданном диапазоне 0.1 1000 1/с.

Расчетная схема и результаты расчета приведены на рисунке 3.3.9:

Рисунок 3.3.9 Частотный анализ модели камеры смешения в виде стандартного апериодического звенаРисунок 3.3.9 Частотный анализ модели камеры смешения в виде стандартного апериодического звена

Видно, что расчетные характеристики в модели совпадают с теоретическими:

1)Постоянная времениT= 1.996

2)Сопрягающая частотаwсп= 1/T= 0,5009

Годограф звена, построенный с помощью Гармонического анализатора, представлен на рисунке 3.3.10, Видно, что получена полуокружность с центром в точке(0, 0.5) и диаметром К = 1, как и предсказано в теоретической части.

Рисунок 3.3.10 Годограф модели камеры смешения в виде Инерционного звена первого порядка.Рисунок 3.3.10 Годограф модели камеры смешения в виде Инерционного звена первого порядка.

Второй вариант модели в камере смешения моделируется с помощью тепло-гидравлическогорасчетного кода - НS. Данный код входит в состав Среды динамического моделирования технических системSimTech. В коде решается более подробная система уравнений теплофизики, описание можно посмотреть здесь. Модель камеры смешения будет состоять из 4 элементов:

  1. Блок Подпитка обеспечивает подачу теплоносителя с заданными параметрами и заданным расходом. В нашем случае это вода при атмосферном давлении и температурой 20 C.

  2. Блок Внутренний узел (Node_1), - модель камеры смешения.

  3. Блок Канал общего вида моделирует обобщенно каналы отвода теплоносителя от камеры смешения (состоит из 10 участков).

  4. Блок Граничный узел задает температуру и давление на выходе из каналов. В нашем случае атмосферное давление и температуру.

Общий вид модели приведен на рисунке 3.3.11 Цветовая шкала показывает распределение давления в канале, который идет после камеры смешения. Исходя из уравнений физики, система рассчитывает перепад давления, соответствующий заданному расходу по каналу (50 кг/с) с учетом его геометрии, свойств жидкости, шероховатости и т.п.

Рисунок 3.3.11 Модель камеры смешения в коде НS.Рисунок 3.3.11 Модель камеры смешения в коде НS.

Если вывести график температуры в узле, то можно увидеть, что в начальный момент расчёта происходит какой-то переходной процесс, несмотря на то что никакого внешнего воздействие на систему нет (см. рис. 3.3.12).

Рисунок 3.3.12 Температура в узле в начальный период расчета.Рисунок 3.3.12 Температура в узле в начальный период расчета.

Все дело в том, что система у нас динамическая, и распределение расхода и температур по узлам модели в начале расчёта не соответствует стационарному состоянию. И некоторое время происходят колебания расходов и, соответственно, температур до достижения равновесия.

Чтобы в расчётах не учитывать данные колебания, и не заставлять пользователя задавать вручную состояние каждой точки системы, используется специальный инструмент Файл рестарта. В этот файл сохраняются состояния системы в конце расчета или с заданным шагом.И эти состояния можно загрузить при старте системы. Если сохранить состояние системы, находящейся в стационаре один раз, то потом можно использовать его для начала расчёта, тем самым избегая колебаний системы. Для этого необходимо:

  1. В настройках проекта задать имя файла, в который мы хотим сохранить стационарное состояние в конце расчета.

  2. В следующих расчетах указать этот файл как начальное состояние при старте нового расчета, и изменить в нем модельное время на 0 (см. рис. 3.3.13).

  3. Не забываем снять галочку Сохранять рестарт при останове, если мы не хотим каждый раз получать новое состояние после каждого расчета.

Рисунок 3.3.13 Настройка файлов рестартов.Рисунок 3.3.13 Настройка файлов рестартов.

Теперь если загрузить систему из файла рестарта, созданного в стационарном состоянии, то колебания температуры на начальном этапе исчезнут. И можно проводить эксперименты с воздействием.

Для того, чтобы сравнить модель в виде динамического звена и модель в тепло-гидравлическом коде, сделаем пакет из двух проектов:

  • гидравлическая модель в коде НS;

  • модель виде одного звена.

Обмен данными будет идти через базу данных сигналов. Передадим результаты расчета из гидравлического кода в модель с одним звеном и выполним сравнение результатов. Вид пакета представлен на рисунке 6.

В главном скрипте гидравлической схемы пропишем переменнуюT_input температуру на входе в камеру, на 5 секунде расчёта увеличим эту температуру на C. А температуру в узле будем записывать в базу данных сигналов в категориюnodе_HS, переменнаяT_out.

В модели общего вида прочитаем значение сигнала в базе данныхnodе_HS_T_out.

Сравним с выходом из апериодического звена (модель камеры смешения) и выведем на один график.

Рисунок 3.3.13 Пакет для сравнения моделей узла смешения.Рисунок 3.3.13 Пакет для сравнения моделей узла смешения.

Результаты совместного расчета представлены на рисунке 3.3.14

Если на общем графике в масштабе 20 21 C графики практически совпадают, то анализ графика сравнения показывает наличие расхождения в момент ступенчатого изменения температуры. Причем максимальное расхождение 0.0085 C отмечено именно в момент переключения, а потом происходит выравнивание температуры (см. рис. 3.3.14).

Рисунок 3.3.14 Сравнение переходного процесса для разных моделей камеры смешения.Рисунок 3.3.14 Сравнение переходного процесса для разных моделей камеры смешения.

Разница связанна как раз с более сложной и детализированной моделью в тепло-гидравлическом коде НS. Дело в том, что в реальности и плотность и теплоёмкость воды не являются постоянными, а зависят от параметров давления и температуры, и даже изменение температуры на один градус ведет к изменению подведения.

Если в масштабе посмотреть на поведение давления в камере смешения и расхода из нее, мы увидим, что несмотря на то, что расход в камеру задавался постоянным, увеличение температуры скачком привело к возникновению колебательного процесса в давлении и массовом расходе из камеры (см. рис. 3.3.15).

Рисунок 3.3.15 Колебания давления и расхода при ступенчатом изменении температуры.Рисунок 3.3.15 Колебания давления и расхода при ступенчатом изменении температуры.

Колебания незначительны по времени и по амплитуде, но тем не менее они влияют на расчетный процесс и хорошо наблюдаемы при масштабировании графиков.

Проведем исследования с помощью блока "Гармонический анализатор". Создадим пакет проектов, состоящий из:

  1. тепло-гидравлической модели (см. рис. 3.3.11);

  2. модели частотного анализа. (см. рис. 3.3.16).

Рисунок 3.3.16 Модель частотного анализа внешней системы.Рисунок 3.3.16 Модель частотного анализа внешней системы.

В предыдущей лекции у нас блок гармонического анализа и анализируемая модель были в одном проекте. В данном проекте блок гармонического анализа передает воздействие в базу сигналов и забирает из нее отклик температуру в камере смешения.

Особенностью данной модели является то, что в начале расчёта на низких частотах нам нужен большой шаг интегрирования, чтобы считать медленный процессы быстрее. В начале анализа у нас частота 0.001 Гц.

А в конце процесса частота 1000 Гц, и нам нужно сократить шаг интегрирования, чтобы получить достаточное количество точек в синусоидальном сигнале при высокой частоте.

Поэтому в базу данных записывается не только тестовое воздействие, но и текущая частота (см. рис. 3.3.17).Это позволяет при увеличении частоты воздействия уменьшить минимальный шаг расчета тепло-гидравлической схемы.Скрипт модели приведен на рисунке 3.3.17.

Рисунок 3.3.17 Скрипт гидравлической модели.Рисунок 3.3.17 Скрипт гидравлической модели.

Как работает этот скрипт?

Начальное значение температуры 20 C.

Если частота воздействия больше 100, то минимальный шаг модели 0.00001, иначе (при частоте воздействия меньше 100) минимальный шаг модели 0.0001.

Температура в блоке подпиткиT_inputрассчитывается как сумма начальной температуры 20C и величины воздействияnode_inputиз базы данных сигналов, которое формирует блок гармонического анализатора в диапазоне -1 +1 C.

Температура в узле передаётся в базу данных для гармонического анализатора.

Результат длительного расчёта представлен на рисунке 3.3.18.

Рисунок 3.3.18. Результаты анализа частотного анализа гидравлической модели. Рисунок 3.3.18. Результаты анализа частотного анализа гидравлической модели.

Мы видим, что несмотря на различия в математических моделях, частотные характеристики камеры смешения в тепло-гидравлическом коде отлично совпадают в диапазоне частот 0.001 до 50 Гц. Сравни с рисунком 3.3.9

Однако на частотах выше 70 ФЧХ ведет себя не так, как в идеальном апериодическом звене. Если открыть график давления в камере смешения и график массового расхода в канале, можно наблюдать увеличение амплитуды колебаний с ростом частоты воздействия (см. рис. 3.3.19).

Рисунок 3.3.19 Давление в узле и расход в выходном канале с ростом частоты воздействия по температуре.Рисунок 3.3.19 Давление в узле и расход в выходном канале с ростом частоты воздействия по температуре.

Таким образом изначальная модель, в которой можно было пренебречь колебаниями давления и массового расхода, с ростом частоты воздействий выше 50 Гц превращается в модель, где принятые допущения уже не работают.

Выводы.

Теория автоматического управления действительно работает, и даже ядерный реактор можно представить в виде набора динамических звеньев.

Однако нужно внимательно смотреть за параметрами процессов, и определять диапазоны, где принятые упрощения настолько изменяют систему, что делают модель не верной .

Примеры моделей из лекции для самостоятельного изучения.

Предыдущая лекция.

Ссылки по теме моделирования систем:

Подробнее..

3. Частотные характеристики звеньев и систем автоматического регулирования. 3.5 Колебательное звено

07.04.2021 08:12:05 | Автор: admin

Колебательное звено является наиболее интересным случаем из всех типовых звеньев, во-первых,за счет сильной похожести по своим динамическим свойствам на более сложные реальные САУ (САР), во-вторых, близкой идентичности переходных процессов в звене к аналогичным в реальных САР, и, в-третьих, существенной зависимости динамических свойств от величины параметра звена.

Выведем формулу колебательного звена на примере электрического колебательного контура, который изучают в курсе школьной физики. Пример такого контура приведен на рисунке 3.5.1

Рисунок 3.5.1 Модель электического колебательного контураРисунок 3.5.1 Модель электического колебательного контура

Электрическая цепь содержит источник напряжения и последовательно соединённые индуктивность, сопротивление, конденсатор.

Входное ступенчатое воздействиеx(t), формирующее внешнюю Э.Д.С в цепи, подключено к блоку источнику напряжения х(t) =Uвх(t).

Результирующий отклик звена - напряжение на конденсатореy(t) =Uс(t) =Uвых(t).

Согласно второму закону Кирхгофа для замкнутого контура, сумма Э.Д.С равна сумме напряжения на резистивных элементах контура.

U_R+U_C =U_{вх} +\xi_L \Rightarrow \\ \Rightarrow -\xi_L+U_R+U_C= U_{вх}

где:

\xi_L = -L \cdot \frac{dI}{dt}- ЭДС индукции на катушке, (направлено против изменения тока);

U_R=R \cdot I- падение напряжении на сопротивлении.

Поскольку в замкнутом контуре сила тока одинакова на всех элементах, перепишем уравнения, выразив силу тока через напряжение на конденсаторе. Сила тока в цепи равна изменению заряда конденсатора:

I =\frac{dq}{dt} где:

q=C\cdot U_C- заряд кондесатора.

Тогда сила тока в цепи связана с напряжение на конденсаторе соотношением:

I = C \cdot \frac{ dU_c}{dt}

После замены силы тока, ее выражением через U_C получим следующие выражение:

L \cdot C \cdot \frac{d^2U_c}{dt^2} +R\cdot C \cdot \frac{d U_c}{dt}+U_c = U_{вх}

Заменив U_C=y(t) и U_{ВХ} = x(t) получим уравнение колебательного звена:

\underbrace{L \cdot C}_{T_2^2} \cdot y''(t)+\underbrace{R \cdot C}_{T_1} \cdot y'(t) +y(t) =\underbrace{1 \cdot }_Kx(t)

Уравнение динамики звена описывается уравнением, аналогичным рассмотренном в предыдущем разделе (апериодическое звено второго порядка):

T^2_2 \cdot y''(t)+T_1 \cdot y'(t)+ y(t) =K\cdot x(t) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.1)}

причем T_1<T_2 , т.е. D= T_1^2-4 \cdot T_2^2 \leq 0

Учитывая, что D \leq0 , удобнее представить уравнение динамики в другой форме, а именно:

Введем новые параметры: T\equiv T_2 и \beta = \frac{T_1}{2 \cdot T_2} , где \beta - параметр (коэффициент) затухания (демпфирования).

Подставляя новые параметры в (3.5.1):

T^2 \cdot y''(t)+2 \cdot \beta \cdot T\cdot y'(t)+y(t) = K \cdot x(t) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.2)}

Уравнение 3.5.2 - наиболее удобная форма представления уравнения динамики.

Перейдем к изображениям: x(t) \rightarrow X(s) и y(t) \rightarrow Y(s) уравнение динамики в изображениях Лапласа:

(T^2_2 \cdot s^2+2 \cdot \beta \cdot T \cdot s+1) \cdot Y(s)=K \cdot X(s)

Передаточная функции колебательного звена:

W(s) =\frac{Y(s)}{X(s)}= \frac{ K}{ T^2 \cdot s^2+2 \cdot \beta \cdot T \cdot s + 1} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.3)}

Еще раз подчеркнем, что параметр (коэффициент) затухания (демпфирования) 0 \le \beta \le 1 , причем при \beta > 1 свойства колебательного звена совпадают с аналогичными свойствами соответствующего апериодического звена 2-го порядка, а при \beta = 0 звено выражается вконсервативное, в котором могут существовать незатухающие гармонические колебания.

Выражение для АФЧХ получается после подстановки в (3.5.3) значения s=i\cdot \omega :

W(i \cdot \omega)=\frac{K}{T^2 \cdot (i \cdot \omega)^2+2 \cdot \beta \cdot T \cdot i \cdot \omega+1}=\\= \frac{K}{(1-T^2\cdot \omega^2)+2 \cdot \beta \cdot T \cdot i \cdot \omega} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.4)}

Домножим числитель и знаменатель формулы 3.5.4 на компексно сопряженное выражения для знаменателя (1-T^2\cdot \omega^2) - 2 \cdot \beta \cdot T \cdot i \cdot \omega :

W(i \cdot \omega) = \frac{K(1-T^2\cdot \omega^2) - K \cdot 2 \cdot \beta \cdot T \cdot \omega \cdot i}{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4 \cdot \beta^2 \cdot T^2 \cdot \omega^2}

Выражения для вещественной и мнимой частей принимают вид:

u( \omega) = \frac{K(1-T^2\cdot \omega^2) }{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4 \cdot \beta^2 \cdot T^2 \cdot \omega^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.5)}v(\omega) = \frac{ - 2 \cdot K \cdot \beta \cdot T \cdot \omega }{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4 \cdot \beta^2 \cdot T^2 \ \cdot \omega^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.6)}

Амплитуда АФЧХ

A(\omega) = \sqrt{u(\omega)^2+v(\omega)^2} =\sqrt{\frac{K^2 \left( (1-T^2\cdot \omega^2)+4\cdot K^2 \cdot \beta^2 \cdot T^2 \cdot \omega^2 \right)}{((1-T^2\cdot \omega^2)^2+4 \cdot \beta^2 \cdot T^2 \cdot \omega^2)^2}}A(\omega) = \frac{K }{\sqrt{(1-T^2\cdot \omega^2)^2+4 \cdot \beta^2 \cdot T^2 \cdot \omega^2}} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.7)}

Сдвиг фазы

\varphi (\omega) = \left \{ \begin{gathered} -arctg \frac{2 \cdot \beta \cdot T \cdot \omega}{1- T^2 \cdot \omega^2}, \ если \ \omega \le \frac{1}{T}; \\ -\pi- arctg \frac{2 \cdot \beta \cdot T \cdot \omega}{1- T^2 \cdot \omega^2}, \ \ если \ \ \omega > \frac{1}{T}. \ \end{gathered} \right. \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.8)}

Анализ формул (3.5.5 3.5.8) показывает, что:

\omega \rightarrow 0 \Rightarrow \left \{ \begin{gathered} u(\omega) \rightarrow K; \\ v(\omega) \rightarrow 0; \\ A(\omega) \rightarrow K; \\ \varphi(\omega) \rightarrow 0; \end{gathered} \right. \ \ \ \ \ \ \ \omega \rightarrow \infty \Rightarrow \left \{ \begin{gathered} u(\omega) \rightarrow 0; \\ v(\omega) \rightarrow 0; \\ A(\omega) \rightarrow 0; \\ \varphi(\omega) \rightarrow - \pi; \end{gathered} \right. \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.9)}

Одной из главных особенностей АФЧХ является возможность существования экстремума в зависимостиA(). Выполним исследование на экстремум:

\frac{dA(\omega)}{d\omega}=\frac{d}{d\omega} \left( \frac{K}{\sqrt{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4\cdot\beta^2\cdot T^2\cdot \omega^2}}\right)=0\frac{\frac{d}{d\omega}K\cdot\sqrt{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4\cdot\beta^2\cdot\omega^2}-K \cdot \frac{d}{d\omega}\sqrt{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4\cdot\beta^2\cdot\omega^2}}{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4\cdot\beta^2\cdot\omega^2} = \\ =\frac{-0.5\cdot K\cdot((1-T^2\cdot\omega^2)^2+4\cdot\beta^2\cdot\omega^2)^{-1.5}\cdot[2\cdot(1-T^2\cdot\omega^2)\cdot(-2)\cdot T^2\cdot \omega+8 \cdot \beta^2\cdot\omega]}{(1-T^2\cdot\omega^2)^2+4\cdot\beta^2\cdot\omega^2}

Очевидно что, для того, что бы выражение равнялось нулю необходиом равенство нлую следующего выражения:

-4\cdot(1-T^2\cdot \omega^2)\cdot T^2 \cdot \omega+8 \cdot \beta^2\cdot T^2 \cdot \omega = 0

Отсюда вырражение для экстермума:

\omega_m=\frac{1}{T}\sqrt{1-2\cdot \beta^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.10)}

Очевидно, что \omega_m существует если (1- 2 \cdot \beta^2)\ge 0 \Rightarrow \beta \le\frac{\sqrt2}{2}

Если \beta < \frac{\sqrt{2}}{2} , то заивисмость A(\omega) имеет экстремум.

Если \beta >\frac{\sqrt{2}}{2} , экстремума в заивсимости A(\omega) нет.

Вычислим максимальное значение A(\omega) , под ставим выражение для \omega_m 3.5.10 в формулу 3.5.7, получим:

A(\omega_m) =\frac{K}{\sqrt{\left [1 -T^2 \frac{1}{T^2}(1-2\beta^2) \right ]^2+4\beta^2T^2\frac{1}{T^2}(1- 2\beta^2)}} \RightarrowA(\omega_m) = \frac{K}{2 \cdot\beta \sqrt(1- \beta^2)} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.11)}

Анализ вышеприведенных соотношений показывает, что при \beta < \frac{\sqrt{2}}{2} графикA(\omega)имеет горб, который при уменьшении \beta растет и при \beta \rightarrow 0 \ \ \ \ \ \ A(\omega) \rightarrow \infty , что означает разрыв в зависимостиA(\omega).

Частоту мбудем отождествлять с тем значением частоты входного гармонического воздействия, при которой имеет местомаксимальноезначение амплитуды выходного сигнала.

Поскольку \beta = \frac{T_1}{T_2} , то очевидна роль постоянных времени :

T_2 раскачивает колебания, а T_1 демпфирует их. Рассмотрим соответствующие графики:

Рисунок 3.5.2 АЧХ колебательного звенаРисунок 3.5.2 АЧХ колебательного звенаРисунок 3.5.3 ФЧХ колебательного звенаРисунок 3.5.3 ФЧХ колебательного звена

Данные графики аналогичны для случаев резонансов в теоретической механике, физике, электротехнике и т.д.

Величину \omega = \frac{1}{T} принято называть частотой свободных колебаний и обозначать 0.

Рассмотрим колебательное звено в котором = 0. Очевидно, что в данном звене при ступечатом воздействии устанавливаются незатухающие колебания, а само звено вырождается в консервативное. При этом согласно формуле 3.5.10 выражение экстремума для такого звена:

\omega_m=\frac{1}{T}\sqrt{1-2\cdot 0^2} = \frac{1}{T}

Величину \omega = \frac{1}{T} принято называть частотой свободных колебаний и обозначать 0.

Подставляя различные значения в формулу (3.5.5) или (3.5.6) построим годограф АФЧХ на комплексной плоскости:

Рисунок 3.5.4 АФЧХ колебательного звенаРисунок 3.5.4 АФЧХ колебательного звенаРисунок 3.5.5 Годограф АФЧХ консервативного звенаРисунок 3.5.5 Годограф АФЧХ консервативного звена

Построение ЛАХ Lm() не может быть сделано так же просто, как для предыдущих позиционных звеньев, т.е. она не сводится к комбинации отрезков прямых.

Будем использовать для построения графика ЛАХнормированную(безразмерную) частоту\tilde{\omega} = \frac{\omega}{\omega_0}, где \omega_0 - частота свободных колебаний, имеющим место в консервативном звене со следующим уравнением динамики:

T^2 \cdot y''(t)+y(t) = K \cdot x(t)

Решим данное уравнение динамики, используя корни характеристического уравнения L(\lambda )=0 :

T^2\cdot \lambda^2+1=0 \Rightarrow \lambda_{1,2} = \pm i\cdot\frac{1}{T} = \pm i \cdot \omega_0y_{собств} = С_1\cdot e^{i \cdot \omega_0\cdot t}+C_2\cdot e^{-i\cdot \omega_0 \cdot t} \approx sin(\omega_0\cdot t)

На этом месте у меня всегда выносится мозг, как могут прыгающие на пружинке шарике, и электроны в электрическом контуре, описаны с помощью одиникового выражения, формулы синуса - соотношения стороно в прямоугольном треуголнике. Как это работает?!

Введя новую переменную\tilde{\omega}в выражение дляLm() = 20 lg (А()):

Lm(\omega) =20\cdot lg(K) - 20 \cdot lg(\sqrt{(1-T^2\cdot \omega^2)^2+4 \cdot \beta^2\cdot T^2\cdot \omega^2}) = =20\cdot lg(K) - 20 \cdot lg(\sqrt{\left (1-\frac{\omega^2}{\omega_0^2} \right)^2+4 \cdot \beta^2\cdot \frac{\omega_2}{\omega_0^2}} \RightarrowLm(\omega) =20\cdot lg(K) - 20 \cdot lg(\sqrt{\left (1-\tilde{\omega}^2 \right)^2+4 \cdot \beta^2\cdot \tilde {\omega}^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.12)}

Таким образом мы получаем выражение, которое не зависит от Т. Такая форма представления позволяет свести различные ЛАХ при различныхТк автомодельному (универсальному) виду графиков.

На рисунке ниже представлен графикLm() в форме (3.5.12), построенный фактически в логарифмических координатах, причем коэффициент усиленияK=1.

Рисунок 3.5.6 ЛАХ колебательного звенаРисунок 3.5.6 ЛАХ колебательного звена

Подчеркнем, что при такой форме представления все ЛАХ при различныхT1иT2можно собирать вместе.

ВеличинаHm(см. рис. 3.5.6) называетсяпревышением:

H_m=20\cdot lg \frac{1}{2\cdot\beta\cdot \sqrt{1-\beta^2}} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.13)}

Если, \beta <<1, \ \ \beta \approx 0 то в упрощенных расчетах величину превышенияHmможно оценить, как:

H_m = 20 \cdot lg \frac{1}{2\cdot \beta}=-20lg(2\cdot \beta) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.14)}

при =m(эта формула работает для ярко выраженных горбов).

Вычислим переходную функцию звенаh(t):

h(t)= L^{-1}[H(s)] =L^{-1}\left[\frac{W(s)}{s}\right] = L^{-1}\left[ \frac{K}{s(T^2\cdot s^2+2 \cdot \beta \cdot s+1)} \right] \Rightarrowh(t) =\frac{K}{T^2}L^{-1} \left[ \frac{1}{s(s^2+\frac{2\cdot \beta}{T}\cdot s)+\frac{1}{T^2}} \right]

Для вычисления переходной функции воспользуемся формулой Хэвисайда сначала найдем полюса s_1,s_2,s_3:

s \cdot \left(s^2+\frac{2 \cdot \beta}{T}+ \frac{1}{T^2} \right) =0 \Rightarrow \\ s_1 =0;\\s_2 = -\frac{\beta}{T}+i \cdot \frac{1}{T}\sqrt{1- \beta^2} \\s_3 = -\frac{\beta}{T}-i \cdot \frac{1}{T}\sqrt{1- \beta^2}

По формуле Хэвисайда

h(t)= \frac{K}{T^2} \sum_1^3 \lim_{s \to s_j } \left[ \frac{(s-s_j)}{s \cdot(s^2+\frac{2 \cdot \beta}{T}\cdot s+\frac{1}{T^2})} \cdot e^{st} \right]\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.15)}

Разберем отдельно каждый предел:

\lim_{s \to 0} \left [ \frac{(s-0)}{s \cdot(s^2+\frac{2 \cdot \beta}{T}\cdot s+ \frac{1}{T^2})} \cdot e^{st}\right]=\frac{1}{0+0+\frac{1}{T^2}}\cdot1=T^2

Для вычисления 2-го и 3-го предела в формуле Хэвисайда более удобно использовать новые переменные m и n:

m=-\frac{\beta}{T}; \ \ \ \ \ \ \ n = \frac{1}{T}\sqrt{1-\beta^2}

Тогда корни s_1, s_2 выраженные через переменные m и n будут записаны как:

s_2 =m+i\cdot n; \ \ \ \ \ \ \ \ s_3=m-i\cdot n

Разложим квадратный трех член в скобках в занаментели на множетели и использованием корней s_2, s_3 :

s^2+\frac{2\cdot\beta}{T} \cdot s+\frac{1}{T^2} =(s-s_2)\cdot(s-s_3)

тогда 2-й предел в фомуле Хевисайда можно записать как:

\lim_{s \to (m+i \cdot n)} \left [ \frac{s -m-i\cdot n}{s (s - m-i\cdot n)(s-m+i \cdot n)} \cdot e^{s\cdot t}\right] =\\ = \frac{1}{(m+i\cdot n)(m+i\cdot n-m+i \cdot n)} \cdot e^{(m+i \cdot n)\cdot t} = \\ = \frac{1}{(m +i\cdot n)\cdot 2 \cdot i\cdot n} \cdot e^{m\cdot t}\cdot e^{i\cdot n\cdot t}

домножая на комплексно сопряженное число (m-i \cdot n)\cdot i числитель и знаменатель получим значение второго предела:

-\frac{n+m \cdot i}{(m^2+n^2)\cdot 2 \cdot n}\cdot e^{m\cdot t}\cdot e^{i\cdot n \cdot t }

Анологично 3-й предел в формуле Хевисайда можно записать как:

\lim_{s \to (m-i \cdot n)} \left [ \frac{s -m+i\cdot n}{s (s - m-i\cdot n)(s-m+i \cdot n)} \cdot e^{s\cdot t}\right] =\\ = \frac{1}{(m-i\cdot n)(m-i\cdot n-m-i \cdot n)} \cdot e^{(m-i \cdot n)\cdot t} = \\ = -\frac{1}{(m -i\cdot n)\cdot (-2) \cdot i\cdot n} \cdot e^{m\cdot t}\cdot e^{i\cdot n\cdot t}

домножая на комплексно сопряженное число (m+i \cdot n)\cdot i , числитель и знаменатель получим значение третьего предела:

\frac{-n+m\cdot i}{(m^2+n^2)\cdot 2\cdot n}e^{m\cdot t}\cdot e^{-i\cdot n\cdot t}

Отдельно сложим второе и третье слогаемое в формуле Хевисайда:

\sum_2^3 =-\frac{e^{m\cdot t}}{2 \cdot n \cdot (m^2+n^2)} \left [ (n+i \cdot m)\cdot e^{i \cdot n \cdot t}+(n-i \cdot m)\cdot e^{-i \cdot n \cdot t} \right ]==-\frac{e^{m\cdot t}}{2 \cdot n \cdot(m^2+n^2)}\left[ n \cdot e^{i \cdot n \cdot t} +i \cdot m \cdot e^{i \cdot n \cdot t}+n \cdot e^{-i \cdot n \cdot t}-i \cdot m \cdot e^{-i \cdot n \cdot t} \right] == -\frac{e^{m \cdot t}}{2 \cdot n \cdot (m^2+n^2)} \left [ n\cdot(\underbrace{e^{i \cdot n \cdot t}+ e^{-i\cdot n \cdot t}}_{2 \cdot cos(n \cdot t)})+ i \cdot m \cdot(\underbrace{e^{i \cdot n \cdot t}-e^{-i \cdot n \cdot t}}_{2\cdot i \cdot sin(n \cdot t)})\right ]== -\frac{e^{m \cdot t}}{2 \cdot n \cdot(m^2+n^2)}\left [n \cdot cos (n \cdot t)- m \cdot sin(n \cdot t)\right ] == -\frac{e^{m \cdot t}}{2 \cdot n \cdot(m^2+n^2)}\left [cos (n \cdot t)- \frac{m}{n} \cdot sin(n \cdot t)\right ]

подставляя значения n и m:

(m^2+n^2)=\frac{\beta^2}{T^2}+\frac{1-\beta^2}{T^2}=\frac{1}{T^2}\\ \frac{m}{n}=-\frac{\beta}{T}\cdot \frac{T}{\sqrt{1-\beta^2}}

и собирая все слагаемые формулы 3.5.15 получаем:

h(t)=\frac{K}{T^2}\left [T^2 - T^2 \cdot e^{m \cdot t} (cos(n \cdot t)+\frac{\beta}{\sqrt{1-\beta^2}}\cdot sin(n \cdot t)) \right] \Rightarrow h(t) = K \left [ 1 -e^{-\frac{\beta}{T}\cdot t} \left(cos \frac{\sqrt{1-\beta^2}}{T}\cdot t+\frac{\beta}{\sqrt{1-\beta^2}}sin\frac{\sqrt{1-\beta^2}}{T} \cdot t \right) \right ] \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.16)}

Введем новую переменную \omega_c = \frac{1}{T}\sqrt{1-\beta^2} и перепишем формулу для переходной функции:

h(t) = K \left [1 -e^{-\frac{\beta}{T} \cdot t} \left( cos(\omega_c \cdot t)+\frac{\beta}{\sqrt{1 -\beta^2}}sin(\omega_c \cdot t)\right) \right ] \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.16.a)}

Величина \omega_c = \frac{1}{T}\sqrt{1-\beta^2} называется частотой собственной колебаний при 0<\beta< 1 .

Таким образом в описании колебательного звена появилосьтриновых частоты \omega_m < \omega_m <\omega_c

  • \omega_0 - частота свободных колебаний;

  • \omega_m- частота, соответствующая максимальной амплитуде;

  • \omega_c- частота собственных колебаний.

Причем \omega_m < \omega_m <\omega_c

Рассмотрим предельные случаи для (т.е. = 1 и = 0):

Если \beta \to 0 , то \omega_c \to \omega_0=\frac{1}{T} :

h(t) = K \left [1 -e^{0\cdot t} \left ( cos \frac{t}{T} +0 \cdot sin \frac{t}{T} \right ) \right]h(t) = K \left [ 1 - cos \frac{t}{T}\right ] \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.17)}

3.5.17 - переходная функция консервативного звена.

Рисунок 3.5.6 Переходная функция консервативного звенаРисунок 3.5.6 Переходная функция консервативного звена

Если \beta \to 1 , то \omega_c \to 0 , т.е. собственных колебаний в звененет, процесс без колебательный.В этом случае возникают трудности со вторым слагаемым в круглых скобках формулы (3.5.16).

Раскрываем неопределенность типа\frac{0}{0}:

\lim_{\beta \to 1 } \left[ \frac{\beta}{\sqrt{1-\beta^2}} \cdot sin \left (\frac{\sqrt{1-\beta^2}}{T} \cdot t \right ) \right ] = \lim_{\beta \to 1} \left [ \frac{\beta \cdot t}{T} \cdot \frac{sin(\frac{\sqrt{1-\beta^2}}{T}\cdot t)}{\underbrace{\frac{\sqrt{1-\beta^2}}{T}}_{\approx \frac{sin x}{x}}} \right ]=\frac{t}{T}h(t)_{\beta=1} = K \left [ 1 - e^{-\frac{t}{T}}\cdot \left (1 +\frac{t}{T} \right)\right] \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.18)}

эта формула соответствует также аналогичной формуле для апериодического звена 2-го порядка приD= 0 (совпадающиеполюса).

Рисунок 3.5.8 Переходная функция колебательного звена (при = 1)Рисунок 3.5.8 Переходная функция колебательного звена (при = 1)Рисунок 3.5.9 Переходная функция колебательного звена (при 0 < < 1)Рисунок 3.5.9 Переходная функция колебательного звена (при 0 < < 1)

Если 0<\beta<1 , то \beta =T\cdot \frac{\omega_c}{\pi} \cdot \ln \frac{A_1}{A_2}

Дифференцируя во времени формулы (3.5.16 3.5.18), найдем соответствующие весовые функции для крайних значений \beta (w(t)):

Если \beta =0 \Rightarrow

 w(h)_{\beta =0} = h'(t)= \frac{K}{T} sin \left ( \frac{t}{T} \right ) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.19)}Рисунок 3.5.10 Весовая функция колебательного звена при = 0.Рисунок 3.5.10 Весовая функция колебательного звена при = 0.

Если \beta =1 \Rightarrow

 w(h)_{\beta =1} = h'(t)= K \left [ \frac{1}{T} \cdot e^{-\frac{t}{T}}\cdot \left( 1+ \frac{t}{T} \right) - e^{-\frac{t}{T}} \cdot \frac{t}{T} \right ]w(h)_{\beta =1} = \frac{K}{T^2} \cdot t \cdot e ^{-\frac{t}{T}} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.20)}Рисунок 3.5.11 Весовая функция колебательного звена при = 1.Рисунок 3.5.11 Весовая функция колебательного звена при = 1.

Если 0<\beta <1 \Rightarrow

w(t) = h'(t) = \frac{K}{T\cdot \sqrt{1 -\beta^2}}\cdot e^{-\frac{\beta \cdot t}{T}} \sin \left ( \frac{\sqrt{1-\beta^2}}{T} \cdot t \right) \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.5.21)}\beta = T\cdot \frac{\omega_c}{\pi}\cdot \ln\frac{B_1}{B_2}Рисунок 3.5.12 Весовая функция колебательного звена при 0 < < 1.Рисунок 3.5.12 Весовая функция колебательного звена при 0 < < 1.

Примерами колебательного звена можно считать:

  1. RCL цепь см. начало статьи;

  2. Упругиемеханические передачи;

  3. Гироскопический маятник;

  4. Управляемый двигатель постоянного тока (при некоторых условиях).

Пример

В качестве примера для исследования колебательного звена возьмем электрический колебательный контур, который был рассмотрен в начале статьи и сравним его с моделью колебательного звена.Модель контура представлена на рисунке 3.5.13:

Рисунок 3.5.13 Модель колебательного контураРисунок 3.5.13 Модель колебательного контура

Схема модели содержит в себе:

  1. модель электрического контура в виде электрической схемы;

  2. модель контура в виде колебательного звена.

Параметры электрической схемы задаются в виде общих сигналов проекта. См. рис. 3.5.14:

Рисунок 3.5.14 Общие сигналы проекта.Рисунок 3.5.14 Общие сигналы проекта.Рисунок 3.5.15. Вычисление параметров для колебательного звена.Рисунок 3.5.15. Вычисление параметров для колебательного звена.

В общем скрипте проекта выполняется вычисление постоянной времениTи коэффициента демпфирования \beta

Для сравнения модели в виде электрической схемы и модели в виде колебательного звена, выполним моделирование ступенчатого возрастания напряжения, с 0 до 1 В.

Рисунок 3.5.16. Графики напряжений источника и на конденсаторе.Рисунок 3.5.16. Графики напряжений источника и на конденсаторе.

Выполним гармонический анализ данной модели, аналогично тому, как мы это делали для модели демпфера и камеры смешения реактора демпфера.

Рисунок 3.5.17 Сравнение модели контура и колебательного звенаРисунок 3.5.17 Сравнение модели контура и колебательного звена

На графике рис. 3.5.16 видно возникновение колебательного процесса и его затухание с течением времени. График на рис. 3.5.17 показывает практически полное совпадение модели в виде электрической схемы и модели в виде колебательного звена:

Выполним гармонический анализ данной модели, аналогично тому, как мы это делали для модели демпфера и камеры смешения реактора демпфера (см. разделы 3.3 Апериодическое звено 1-го порядка. и 3.1 Амплитудно-фазовая частотная характеристика). Расчетная схема для такого анализа приведена на рисунке 3.5.18.

Рисунок 3.5.18. Частотный анализ электрического контураРисунок 3.5.18. Частотный анализ электрического контура

Амплитуда входного тестового сигнала - 1 В, аналогична амплитуде ступенчатого воздействия из предыдущего численного эксперимента.

Результаты анализа представлены на рисунке 3.5.19

Рисунок 3.5.19 Результаты гармонического анализа.Рисунок 3.5.19 Результаты гармонического анализа.

Результаты моделирования показывают практическое совпадение теоретических значений частоты, при которой достигается максимальная амплитуда сигнала, и значений, полученных в результате моделирования электрической схемы: Теоретическое значение = 111,75 Гц Полученное моделированием = 112,2 Гц

Для исследования влияния параметров модели добавим на схему управляющие элементы, которые буду менять сопротивление резистора и емкость конденсатора во время расчёта.

 Рисунок 3.5.20 Модель с изменяемыми параметрами контура. Рисунок 3.5.20 Модель с изменяемыми параметрами контура.

Также выведем на схему значения коэффициента демпфирования с помощью текста и стрелочного прибора. Чтобы можно было отслеживать влияние параметров цепи на процесс, заменим ступенчатое воздействие на меандр. Схема модели примет вид, как это представлено на рисунке 3.5.20

Чтобы данная конфигурация заработала, необходимо добавить в скрипт программы код, который заберёт значения с ползунков и передаст их в параметры модели (см. рис 3.5.21)

Рисунок 3.5.21. Скрипт изменения параметров моделиРисунок 3.5.21. Скрипт изменения параметров модели

Данная модель позволяет изменить сопротивление резистора и емкость конденсатора, и оценить влияние этого изменения на переходной процесс. Подобное изменение мы делали в предыдущем примере, где изменение силы терпения в механическом демпфере выполнялось автоматически, и апериодическое звено второго порядка превращалось в колебательное. В текущем примере мы можем вручную, с помощью ползунков, изменить параметры цепи и получить из колебательного звена апериодическое звено второго порядка.

Например, при положении ползунков, изображенном на рисунке 3.5.22, колебательный контур превращается в апериодическое звено второго порядка (см. рис. 3.5.23.)

Рисунок 3.5.22. Настройки контура для устранения колебанийРисунок 3.5.22. Настройки контура для устранения колебанийРисунок 3.5.23. Графики изменения переходных процессов в контуре при изменении R и С.Рисунок 3.5.23. Графики изменения переходных процессов в контуре при изменении R и С.

При увеличении сопротивления резистора и емкости кондесатора происходит увеличение коэффициента демпфирования, и когда Если \beta >1 \Rightarrow колебательное звено превращается в апериодическое 2-го порядка. (см. график на рис 3.5.23.

Поскольку мы рассматриваем общую тему частотных характеристик, доработаем наш виртуальный стенд с контуром так, чтобы можно было вручную исследовать частотные воздействия на контур.

Заменим в качестве источника блок меандр, на блок синусоида и добавим ползунок, изменяющий частоту этого источника, а также добавим на схему текстовые надписи, отображающие частоты максимальной амплитуды, частоты собственных колебаний и частоты свободных колебаний. Расчетная схема будет выглядеть как на рисунке 3.5.25

Рисунок 3.5.24 Схема колебательного контура с настройками частоты источника.Рисунок 3.5.24 Схема колебательного контура с настройками частоты источника.

Добавляем в скрипт необходимый код, обеспечивающий расчет частот максимальной амплитуды, собственных колебаний и свободных колебаний, а также код для изменения частоты источника напряжения. Данный код скрипта приведен на рисунке 3.5.25

Рисунок 3.5.24 Скрипт для управления и отображения частоты.Рисунок 3.5.24 Скрипт для управления и отображения частоты.

Данная модель позволяет независимо настраивать параметры цепи и частоту источника напряжения.

В частности, можно убедится, что при различных настройках колебательного контура максимальная амплитуда колебаний напряжения достигается тогда, когда частота источника совпадает с частотой максимальной амплитуды, рассчитанной по формуле 3.5.10 см.скрипт на рис. 3.5.24.

Видео с управлением данным контуром можно посмотреть по ссылке.

А, например, на следующем графике изображено изменение напряжения на конденсаторе при повышении частоты источника от 0 до 300 Гц с шагом 1 Гц 1 сек.

График построен путем давления в скрипте строки, передвигающей ползунок каждую секунду на 1 единицу (Гц) BarW.Value=Round(time) .

Как видим результат ручного управления совпал с результатом гармонического анализа максиму амплитуды теоретической частоте максимума - 112 Гц.

Примеры проектов для самостоятельного изучения можно взять по ссылке здесь.

Предыдущая лекция. 3.4 Апериодическое звено 2го порядка.

Подробнее..

3. Частотные характеристики звеньев и систем автоматического регулирования. 3.7 Форсирующее звено

01.06.2021 02:22:59 | Автор: admin

Лекции по курсу Управление Техническими Системами читает Козлов Олег Степанович на кафедре Ядерные реакторы и энергетические установки факультета Энергомашиностроения МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность!

Данные лекции готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется. В предыдущих сериях:

1. Введение в теорию автоматического управления.
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 2.3,2.3 2.8,2.9 2.13.
3. ЧАСТОТНЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ (РЕГУЛИРОВАНИЯ).
3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ.
3.2. Типовые звенья систем автоматического управления (регулирования). Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья.
3.3. Апериодическое звено 1го порядка (инерционное звено). На примере входной камеры ядерного реактора.
3.4. Апериодическое звено 2-го порядка.
3.5. Колебательное звено.3.3. Апериодическое звено 1го порядка (инерционное звено). На примере входной камеры ядерного реактора.
3.6. Инерционно-дифференцирующее звено.

Тем сегодняшней статьи: 3.7 Форсирующее звено (идеальное звено с введением производной)

Уравнение динамики форсирующего звена:

y(t) = k \cdot[x(t)+\tau \cdot x'(t)] \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.1)}

Уравнение динамики в изображениях Лапласа:

Y(s) = k \cdot [\tau\cdot s+1]\cdot X(s)\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.2)}

В общем, данное звено формально можно отнести к позиционным, т.к.a_0=1; b_0 = 0или статическая характеристика имеет вид: y(0)= k \cdot x(0) .

Передаточная функция форсирующего звена:

W(s) =\frac{Y(s)}{X(s)}= k \cdot [\tau \cdot s+1] =k\cdot \tau\cdot s+k \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.3)}Рисунок 3.7.1 Эквивалентная структурная схема форсирующего звенаРисунок 3.7.1 Эквивалентная структурная схема форсирующего звена

АФЧХ форсирующего звена, получается путем замены s= i \cdot \omega:

W(i\cdot \omega) = k \cdot[1+i\cdot \tau\cdot \omega ] = \underbrace{k}_{Re}+i\cdot\underbrace{k\cdot \tau\cdot\omega}_{Im} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.4)}

Модуль АФЧХ:

u(\omega) = k\\ v(\omega)= k \cdot \tau \cdot \omega \left \{ \begin{gathered} U(\omega) = k \\ V(\omega) = k \cdot \tau\cdot \omega\ \end{gathered} \right. \Rightarrow A(\omega) = |W(i\cdot \omega) | = k \cdot \sqrt{1+\tau^2\cdot \omega^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.5)}

Подставляя в формулы (3.7.4) и (3.7.5) различные значениястроим соответствующие графики:

Рисунок 3.7.2 АФЧХ форсирующего звенаРисунок 3.7.2 АФЧХ форсирующего звенаРисунок 3.7.3 АЧХ и ФЧХ форсирующего звенаРисунок 3.7.3 АЧХ и ФЧХ форсирующего звена

Логарифмическая амплитудная характеристика (ЛАХ):

Lm(\omega) = 20 \cdot lg (A(\omega))=20 \cdot lg (k)+ 20 \cdot lg \sqrt{1+\tau^2\cdot \omega^2} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.6)}Рисунок 3.7.4 ЛАХ и ЛФЧХ форсирующего звенаРисунок 3.7.4 ЛАХ и ЛФЧХ форсирующего звена

Если \omega_{сопр} <<\frac{1}{\tau} звено приблизительно совпадает с идеальным усилительным звеном - \omega(s)\approx k .

Если \omega_{сопр} >> \frac{1}{\tau} - звено приблизительно совпадает с идеальным дифференцирующим звеном -\omega(s) \approx k \cdot \tau \cdot s

Переходная функция:

h(s) = L^{-1} \left[ H(s) \right] = L^{-1} \left[ \frac{W(s)}{s}\right] = L^{-1}\left[ \frac{k}{s}+\frac{k \cdot \tau \cdot s}{s}\right] = k \cdot Z^{-1}\left[\frac{1}{s}+\tau \right] \Rightarrowh(t) = k \cdot 1(t)+k \cdot \tau \cdot \delta(t)\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.7)}

Весовая функция получается диффернцированием h(t) поt:

w(t) = k \cdot \left[\delta(t)+ \tau\cdot \delta'(t) \right]\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \mathbf{(3.7.8)}

Построим соответствующие графики:

Рисунок 3.7.5 Переходная функция форсирующего звенаРисунок 3.7.5 Переходная функция форсирующего звенаРисунок 3.7.6 Весовая функция форсирующего звенаРисунок 3.7.6 Весовая функция форсирующего звена

Примечание: Данное звено реализуется в ПД-регуляторах, обеспечивающих введение производных в закон управления. ПД-регулятор увеличивает быстродействие замкнутых САР, т.к. управление ведется по рассогласованию и по производной от рассогласования.

Пример

Мы уже запилили 10 лекций по УТС Управление в технических устройствах, но пока не рассмотрели ни одного примера, где было представлено собственно управление. Поскольку рассматриваемое в этой лекции звено используется в виде регулятора, разберем, наконец, в примере непосредственно модель управления техническим устройством, чтобы еще немного переместиться от теории к практической реализации.

Создадим комплексный в проект, в котором будут модель технического объекта (файл проектаnode_НS_2.prt) и модель системы управления (файлpd.prt), объединенные в пакет (файлnode_НS_2.pak)

В качестве технического объекта возьмём модель камеры смешения, используемую как иллюстрацию лекции Апериодическое звено первого порядка, и добавим к модели Узел регулирования температуры (см. рис. 3.7.7)

Рисунок 3.7.7 Модель камеры смешения с узлом регулирования температурыРисунок 3.7.7 Модель камеры смешения с узлом регулирования температуры

Узел регулирования температуры представляет собой дополнительный трубопровод с регулирующим клапаном (Valve_1 см. рис. 3.7.7). С одной стороны трубопровод подключён к узлу камеры смешения, с другой стороны задается граничное условие (ГУ) по давлению и температуре.Давление в ГУ больше давления в камере смешения, и температура то же больше чем на входе в камеру смешения.

Таким образом, при открытии клапана добавляется больше горячей воды, и температура в камере смешения растет. При закрытии клапана горячей воды подается меньше, и температура уменьшается. Так мы получаем возможность регулировать температуру.

В системе также установлен датчик температуры в узле камеры смешения. База сигналов проекта содержит два сигнала:

  • Температура в камере смешения (берется из датчика);

  • Положение клапанаValve_1.

    Модель системы управления представлена на рисунке 3.7.8

Рисунок 3.7.8 Модель системы управленияРисунок 3.7.8 Модель системы управления

В системе управления показания датчика, полученные из базы данных, сравниваются с уставкой по температуре (с требуемой температурой). Отклонения передаются на два регулятора: один из нихпропорциональный, другой пропорционально дифференцирующий.

Настройки регуляторов взяты по умолчанию, все коэффициенты равны 1.

Модель позволяет переключаться между регуляторами с помощьюблокаключа.

Регулирующее воздействие передается c выбранного регулятора на модель привода. Это простой интегратор с ограничением диапазона0 - 100, который с заданной скоростью изменяет положения клапана, а результат предаётся в базу данных.

Рисунок 3.7.9 Выбор типа регулятора в настройкахРисунок 3.7.9 Выбор типа регулятора в настройках

Для демонстрации работы П и ПД регуляторов используется один и тот же готовый блок ПИД регулятор. Тип регулятора задается в свойствах блока (см. рис. 3.7.9)

Рисунок 3.7.10. Скрипт изменения заданной температурыРисунок 3.7.10. Скрипт изменения заданной температуры

Для демонстрации режима управления в общем скрипте программы управления задается последовательное изменение требуемой температуры. (см. рис. 3.7.10)

В начальный момент времени заданная температура соответствует установившейся в системе температуре при 50% открытии клапана. На 10 секунде заданная температура меняется на 22 градуса С, на 50 секунде заданная температура меняется на 23.5 градусов С.

Чтобы можно было сравнить два варианта управления на одном графике, добавим еще один проект в пакет (файлdata.prt).

В данном файле расчетная схема содержит график, на котором выводятся текущее значение температуры (из базы данных сигналов) и значения из файла с предыдущим расчётом (temp_old.dat).

3.7.11 Проект и скрипт для сравнения двух рассчетов3.7.11 Проект и скрипт для сравнения двух рассчетов

Во время расчёта мы сохраняем текущее значение в файл (temp_cur.dat). По завершению расчёта (секцияfinalizationскрипта) мы копируем данные из текущего файла в сохраненный ранее с помощью глобального скрипта программы. (см. рис. 3.7.11).

Результаты моделирования представлены на рисунке 3.7.12

Зеленый график показывает изменение температуры при использовании пропорционального регулятора, красный использование пропорционально-дифференцирующего регулятора. Видно, что использование производной в ПД снижает время переходного процесса (увеличивает быстродействие), а также снижается величина перерегулирования.

Рисунок 3.7.12 Сравнение П и ПД регуляторовРисунок 3.7.12 Сравнение П и ПД регуляторов

Пример для самостоятельного изучения можно взять здесь.

Предыдущая лекция из главы 3, Частотные характеристики звеньев и систем автоматического регулирования: 3.6 Инерционно-дифференцирующее звено.

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru