ЛАБы№1. Московская государственная академия приборостроения и информатики
 Скачать 1.37 Mb.
|
|
Методический пример Пусть необходимо исследовать САУ с передаточной функция разомкнутой системы: ( ) ( ) ( ) 1 3 0 2 0 2 04 0 1 1 0 1 2 0 ) ( 2 + ⋅ ⋅ + + + = s s s s s s W – 25 – 1. Создадим ZPK-объект, найдем полюса и нули разомкнутой системы: 2. Запустим SISO-Design Tool, настроим параметры и импортируем ZPK-объект из рабочего пространства MATLAB (рис. 2.4). В окне Root Locus Editor интерфейса SISO-Design Tool построится корневой годограф (рис. 2.5). Рис. 2.4. Диалог импортирования данных в SISO-Design Tool. – 26 – Рис 2.5. SISO-Design Tool. 3. Захватив «мышью», передвигать красным курсором по корневому годографу до пересечения ветвей с мнимой осью, определить значение K кр (рис. 2.6). Передвижение курсора происходит также при вводе значения коэффициента усиления C в соответствующее поле ввода в верхней части GUI-интерфейса. Для рассматриваемого случая K кр ≈ 3. Значение ω кр соответствует мнимой координате пересечения КГ мнимой оси. Просмотреть это значение можно в нижней части интерфейса или выбрав меню пункт «View/Closed-Loop Poles» (рис. 2.7). – 27 – Рис. 2.6. Корневой годограф с нанесенным значением K кр . Рис. 2.7. Closed-Loop Poles Viewer. 4. Зададим значения 0.5K кр и 0.25K кр (рис. 2.8а , 2.8б) и определим значения полюсов (рис. 2.9а , 2.9б). – 28 – a. C= 0.5K кр б. C= 0.25K кр Рис. 2.7. Корневой годограф САУ. a. C= 0.5K кр – 29 – б. C= 0.25K кр Рис. 2.9. Closed-Loop Poles Viewer. 5. Например, для значения 0.5K кр построим вид переходной функции замкнутой системы. Для этого необходимо выбрать в меню пункт «Tools/Loop Responses/Closed-Loop Step». Результат построения переходной функции – рис. 2.10. Видно, что система устойчива. Меняя значения C можно увидеть в соответствующее изменение переходной функции или других характеристик системы в динамике. При изменении С происходит автоматическое обновление выбранных характеристик замкнутой системы. Рис. 2.10. Переходная функция при С = 0.5K кр . – 30 – В работе на основе использования метода корневого годографа получены области значений коэффициента усиления, в которых система автоматического управления является устойчивой. Отчет о работе Отчет оформляется в соответствии с требованиями, предъявляемыми к оформлению в вузе, и должен содержать: 1. Титульный лист 2. Наименование и цель работы. 3. Исходные данные варианта задания и структурную схему САУ. 4. Чертежи комплексной плоскости и КГ. Нанести на все ветви значения K кр , 0.5K кр и 0.25K кр 5. Выражение для W з (s) в виде произведения типовых звеньев с указанными значениями параметров типовых звеньев. 6. Анализ результатов построения КГ. 7. Выводы. Замечание: Если САУ устойчива (при любом К >0), то ограничиться построением КГ, удаленного от начала координат на удвоенный модуль наиболее удалённого от начала координат полюса разомкнутой системы. Контрольные вопросы 1. Дать определение передаточной функции, полюсов, нулей, корневого годографа. Назвать типовые звенья САУ. Что такое отрицательная обратная связь? 2. Доказать правила построения КГ №№ 1, 2, 3, 5. 3. Показать влияние расположения нуля на поведение ветвей КГ (для примера указанного преподавателем). 4. Показать на конкретном примере, что по мере удаления ветви КГ от начала координат движение ветви в зависимости от K замедляется. 5. Вывести зависимость для малого перемещения ветвей КГ от исходного полюса в зависимости от изменения K. 6. Провести анализ влияния изменения расположения полюса или нуля (по указанию преподавателя) на величины K кр и ω кр – 31 – Варианты заданий № Вид передаточной функции № Варианты параметров W p (s) Значения T i [c] 1. T 1 = 0.5, T 2 = 0.1 2. T 1 = 0.1, T 2 = 0.01 3. T 1 = 0.1, T 2 = 0.9 4. T 1 = 0.01, T 2 = 0.1 1. ) 1 ( ) 1 ( 2 1 + + s T s s T K 5. T 1 = 0.15, T 2 = 0.2 1. T = 0.1, ζ = 1 2. T = 0.05, ζ = 0.707 3. T = 0.03, ζ = 0.1 4. T = 0.08, ζ = 0.5 2. ) 1 2 ( 2 2 + ζ + s T s T s K 5. T = 0.01, ζ = 0.15 1. T 1 = 0.03, T 2 = 0.5, T 3 = 0.1, T 4 = 0.05 2. T 1 = 0.05, T 2 = 0.4, T 3 = 0.08, T 4 = 0.033 3. T 1 = 0.2, T 2 = 0.45, T 3 = 0.1, T 4 = 0.05 4. T 1 = 0.5, T 2 = 0.25, T 3 = 0.1, T 4 = 0.02 3. ) 1 )( 1 )( 1 ( ) 1 ( 4 3 2 1 + + + + s T s T s T s s T K 5. T 1 = 0.1, T 2 = 0.25, T 3 = 0.1, T 4 = 0.05 1. T 1 = 0.2, T 2 = 0.1, T 3 = 0.05, T 4 = 0.07, ζ = 0.5 2. T 1 = 0.07, T 2 = 0.1, T 3 = 0.05, T 4 = 0.07, ζ = 0.5 4. ) 1 2 )( 1 )( 1 ( ) 1 ( 4 2 2 4 3 2 1 + ζ + + + + s T s T s T s T s s T K 3. T 1 = 0.3, T 2 = 0.1, T 3 = 0.05, T 4 = 0.07, ζ = 0.5 4. T 1 = 0.01, T 2 = 0.1, T 3 = 0.1, T 4 = 0.07, ζ = 0.5 5. T 1 = 0, T 2 = 0.1, T 3 = 0.1, T 4 = 0.07, ζ = 0.5 – 32 – № Вид передаточной функции № Варианты параметров W p (s) Значения T i [c] 1. T 1 = 0.05, ζ 1 = 0.3, T 2 = 0.1, ζ 2 = 0.3, T 3 =T 4 = 0.01 2. T 1 = 0.05, ζ 1 = 0.3, T 2 = 0.1, ζ 2 = 0.3, T 3 =T 4 = 0.05 3. T 1 = 0.05, ζ 1 = 0.707, T 2 = 0.07, ζ 2 = 0.3, T 3 =T 4 = 0.1 4. T 1 = 0.05, ζ 1 = 0.707, T 2 = 0.07, ζ 2 = 0.3, T 3 =T 4 = 0.05 5. 2 4 3 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 ) 1 )( 1 )( 1 2 ( ) 1 2 ( + + + ζ + + ζ + s T s T s T s T s s T s T K 5. T 1 = 0.05, ζ 1 = 0.3, T 2 = 0.05, ζ 2 = 0.3, T 3 =T 4 = 0.1 – 33 – Практическое занятие № 3. ОПИСАНИЕ СИСТЕМ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ Цель работы Целью работы является ознакомление с описанием и исследованием динамических систем управления в пространстве состояний. Постановка задачи Даны математические модели трех систем и структурная схема, представляющая собой соединение этих систем. Необходимо: – получить модель результирующей системы в пространстве состояний, – исследовать наблюдаемость и управляемость трех подсистем в отдельности и их соединения в соответствии со схемой. Краткие сведения из теории Многомерные системы, в отличие от одномерных имеют несколько входов и несколько выходов. Для описания таких систем используются три набора параметров (три вектора), см. рис. 3.1: 1. вектор входных воздействий (управлений); 2. вектор переменных состояний; 3. вектор выходных параметров и двумя преобразованиями: 1. преобразование «входы-состояния»; 2. преобразование «состояния-выходы». Широкое распространение, обусловленное разработанным математическим аппаратом, получили линейные модели многомерных систем в пространстве состояний, которые имеют вид: ); ( ) ( ) ( ); ( ) ( ) ( ) ( ) ( t x t C t y t u t B t x t A t x = + = (3.1) первое соотношение называется уравнением состояния, второе – уравнением выхода. Здесь x = (x 1 , x 2 , …, x n ) T ∈ n – вектор переменных – 34 – состояний; u = (u 1 , u 2 , …, u r ) T ∈ U ⊆ n – вектор управлений; y = (y 1 , y 2 , …, y m ) T ∈ n – вектор измеряемых параметров; t – время; A(t), B(t), C(t) – матрицы размерности (n ×n), (n×r), (m×n) соответственно. Предполагается, что известны начальные состояния x(t 0 ) = x 0 , где t 0 – начальный момент времени. Преобразов ание "в ход-состояния" Преобразов ание "состояния-в ыход" u 1 u 2 u r . . . x 1 x 2 x n . . . y 1 y 2 y m . . . Система Входы Состояния Выходы Рис. 3.1. Многомерные системы. Если матрицы A(t), B(t), C(t) не зависят от времени t, то система называется стационарной. Далее предполагается, что системы стационарны. Рассмотрим задачи соединения двух подсистем в систему. При соединении возможны три варианта (рис. 3.2): параллельное (а), последовательное (б) и в обратной связи (в). Предполагается, что обе системы описываются в пространстве состояний соотношениями: ; 1 1 1 1 1 u B x A x + = y 1 = C x 1 ; ; 2 2 2 2 2 u B x A x + = y 2 = C x 2 ; где x 1 , u 1 , y 1 – векторы состояний, управлений, выходов первой системы, x 2 , u 2 , y 2 – второй. Необходимо по известным матрицам A 1 , B 1 , C 1 , A 2 , B 2 , C 2 получить матрицы A, B, C (рис. 3.2г). – 35 – A 1 , B 1 , C 1 A 2 , B 2 , C 2 + u u 1 u 2 y 2 y y 1 a) A 1 , B 1 , C 1 A 2 , B 2 , C 2 y 1 = u 2 u = u 1 y 2 = y б) A 1 , B 1 , C 1 A 2 , B 2 , C 2 + u u 1 y 1 y 1 = y u 2 = y 1 + в) A , B, C y u г) Рис. 3.2. Соединение двух систем. 1. Параллельное соединение. Запишем уравнения системы, с учетом особенностей соединения, указанных на рис. 3.2.а. ; ; 2 2 2 2 1 1 1 1 u B x A x u B x A x + = + = ; 2 2 1 1 x C x C y + = отсюда u B B x x A A x x dt d ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ 2 1 2 1 2 1 2 1 0 0 ; – 36 – ( ) ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 2 1 2 1 x x C C y Окончательно матрицы соединения имеют вид – ( ) 2 1 2 1 2 1 ; ; 0 0 C C C B B B A A A = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 2. Последовательное соединение – ; ; 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 x C B x A x u B x A x + = + = y = C 2 x 2 ; в матричном виде – u B x x A C B A x x dt d ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ 0 0 1 2 1 2 1 2 1 2 1 ; ( ) ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 2 1 2 0 x x C y ; окончательно, имеем ( ) 2 1 2 1 2 1 0 ; 0 ; 0 C C B B A C B A A = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 3.Обратная связь – ; ; 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 x C B x A x x C B u B x A x + = ± + = y = C 1 x 1 ; в матричном виде – u B x x A C B C B A x x dt d ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ± = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ 0 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 ; ( ) ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 2 1 1 0 x x C y Следовательно, ( ) 0 ; 0 ; 1 1 2 1 2 2 1 1 C C B B A C B C B A A = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ± = Для линейных систем легко показать справедливость следующего результата, называемого принципом суперпозиции: эффект, вызываемый суммой нескольких воздействий, равен сумме нескольких – 37 – воздействий, равен сумме эффектов от нескольких воздействий в отдельности. Закон изменения вектора состояний линейной системы представляется в виде суммы свободного и вынужденного колебания x(t) = x c (t) + x в (t). Свободное движение x c (t) происходит при отсутствии внешнего воздействия в ненулевых начальных условиях. Оно определяется решением однородной системы уравнений, соответствующей исходному уравнению состояний ) ( ) ( ) ( t x t A t x = с начальными условиями x(t 0 ) = x 0 Вынужденное движение x в (t) – это реакция системы на внешнее воздействие u(t) при нулевых начальных условиях. Оно определяется решением неоднородного уравнения при нулевых начальных условиях. Для многомерных нестационарных систем, описываемых соотношениями, поведение векторов состояния и выхода определяется по формулам ∫ τ τ τ τ Φ + Φ = t t d u B t t x t t t x 0 ) ( ) ( ) , ( ) ( ) , ( ) ( 0 0 (3.2) ∫ τ τ τ τ Φ + Φ = t t d u B t t C t x t t t C t y 0 ) ( ) ( ) , ( ) ( ) ( ) , ( ) ( ) ( 0 0 (3.3) где Ф(t, τ) – переходная матрица, или матрица Коши, являющаяся решением уравнения ) , ( ) ( ) , ( τ Φ = ∂ τ Φ ∂ t t A t t , (3.4) с начальным условием E = τ τ Φ ) , ( Первые слагаемые в (3.2), (3.3) описывают свободное движение, а вторые - вынужденное. Для многомерных стационарных систем, описываемых уравнениями (3.1), законы изменения вектора состояния и вектора выхода находятся по формулам ∫ τ τ τ − Φ + Φ = t t d Bu t x t t x 0 ) ( ) ( ) 0 ( ) ( ) ( ∫ τ τ τ − Φ + Φ = t t d Bu t C x t C t y 0 ) ( ) ( ) 0 ( ) ( ) ( где Ф(t – τ) – переходная матрица стационарной системы, зависящая от разности t – τ. В данном случае решение уравнения (3.4) имеет вид – 38 – )] ( exp[ ) ( ) , ( τ − = τ − Φ = τ Φ t A t t Одними из важнейших задач теории управления является исследование управляемости и наблюдаемости динамических систем. Приведем соответствующие определения и критерии для стационарных линейных систем, полученные Калманом. Система называетсявполне управляемой, если выбором управляющего воздействия u(t) на интервале времени [t 0 , t 1 ] можно перевести систему из любого начального состояния х(t 0 ) в произвольное заранее заданное конечное состояние x(t 1 ). Система называетсявполне наблюдаемой, если по реакции у(t 1 ) на выходе системы на интервале времени [t 0 , t 1 ] при заданном управляю- щем воздействии u(t) можно определить начальное состояние х(t 0 ). Критерий управляемости линейных систем. Для того чтобы система была вполне управляемой, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы управляемости M U =(В | АВ | А 2 В| … | А n–1 В) равнялся размерности вектора состояния: rank M U = n. Критерий наблюдаемости линейных систем. Для того чтобы система была вполне наблюдаемой, необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы наблюдаемости M Y =(C T | A T C T | (A T ) 2 C | … |(A T ) n–1 C T ) равнялся размерности вектора состояния: rank M Y = n. Знак Z = (X | Y) означает присоединение матриц, т.е. для получения i-ой строки матрицы Z берется сначала i-ая строка матрицы X, затем следуют элементы i-ой строка матрицы Y. Предполагается, что количество строк у матриц одинаково. Напомним, что под рангом матрицы подразумевается наивысший из порядков отличных от нуля миноров этой матрицы. Ранг матрицы равен наибольшему числу линейно независимых строк. |