Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO Wykłady 2009/2010 PROF. DOMINIK SANKOWSKI.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO Wykłady 2009/2010 PROF. DOMINIK SANKOWSKI."— Zapis prezentacji:

1 SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO Wykłady 2009/2010 PROF. DOMINIK SANKOWSKI

2 System czasu rzeczywistego jest to system komputerowy w którym obliczenia, przeprowadzane są równolegle z przebiegiem zewnętrznego procesu. SCR mają na celu nadzorowanie, sterowanie lub terminowe reagowanie na zachodzące w procesie zdarzenia. (sacha:scr) PROF. DR HAB. INŻ. DOMINIK SANKOWSKI

3 Identyfikacja jest to proces wyznaczania najlepszego modelu matematycznego obiektu z określonej klasy modeli, przy określonym kryterium oraz na podstawie wiedzy apriori o obiekcie i danych pomiarowych (obserwacje sygnału wejściowego i wyjściowego). PROF. DR HAB. INŻ. DOMINIK SANKOWSKI

4 PIEC Budowa uproszczonego modelu matematycznego Prawa termokinetyki Uprosz- czenia Gromadzenie, korekcjai przetwarzanie danych pomiarowych Analiza Fouriera Model paramet- ryczny Model nieparame -tryczny Estymacja parametrów Estymacja charakterystyki częstotliwo- ściowej sygnał testowy Wiedzaapriori Wiedzamierzalna A _ G(j ) Struktura modelu

5 Cel identyfikacji jest związany między innymi (Norton,1988) z: zaspokojeniem ciekawości naukowej; monitorowaniem własności dynamicznych obiektów przemysłowych w systemach on-line dla potrzeb podjęcia dalszych decyzji; diagnozowaniem urządzeń dla potrzeb wykrywania uszkodzeń i stanów awaryjnych; wyznaczaniem własności dynamicznych obiektu dla potrzeb zaprojektowania optymalnego typu regulatora i jego nastaw (syntezy układu regulacji).

6 Dane niezbędne do budowania modelu matematycznego obiektu uzyskiwane są w dwojaki sposób równocześnie: Na drodze identyfikacji teoretycznej w oparciu o wiedzę apriori o obiekcie; Na drodze identyfikacji eksperymentalnej. W metodzie eksperymentalnej identyfikacji wiedza aprori o obiekcie wykorzystywana jest w różnych etapach procedury identyfikacyjnej: planowania eksperymentu; korekty danych pomiarowych; wyboru właściwej klasy i struktury modelu weryfikacji modelu.

7 WIEDZA A PRIORI ZAŁOŻENIA UPRASZCZAJĄCE KOREKTA DANYCH (ELIMINACJA TRENDU) WYZNACZENIE STRUKTURY MODELU ESTYMACJA PARAMETRÓW MODELU WERYFIKACJA MODELU KOŃCOWY MODEL PLANOWANIE EKSPERYMENTU + - Podstawowe etapy procedury identyfikacyjnej DANE u(t), y(t) DANE SKORYGOWANE

8 Do podstawowych etapów procedury identyfikacji należą: sformułowanie założeń upraszczających; planowanie eksperymentu identyfikacji (wybór sygnału testowego); korekta danych pomiarowych (eliminacja trendu, minimalizacja wpływu składowej przejściowej); wyznaczanie struktury modelu obiektu (wyznaczanie rzędu modelu); estymacja parametrów modelu; weryfikacja modelu czyli sprawdzenie jego ważności polegające na teście zgodności modelu z rzeczywistym obiektem.

9 Metody identyfikacji obiektów przemysłowych: a. analityczne i eksperymentalne; b. charakterystyk statystycznych i dynamicznych; c. deterministyczne i statystyczne; d. modeli ciągłych i dyskretnych; e. klasyfikacja według struktury układu: identyfikacja w układzie otwartym i zamkniętym; f. klasyfikacja według struktury modeli: identyfikacja modeli parametrycznych i nieparametrycznych; g. klasyfikacja według struktury przetwarzania danych: metody identyfikacji of-line (w czasie rzeczywistym); h. klasyfikacja według sposobu przeprowadzania eksperymentu identyfikacji; i. klasyfikacja według rodzaju sygnału testowego użytego do identyfikacji.

10 Struktura modelu Struktura przetwarzania danych Sygnały testowe Parame- tryczne Niepara- metryczne off-lineon-line Struktura układu układ otwarty układ zamknięty bierneczynne Klasyfikacja metod identyfikacji

11 Trudności identyfikacji obiektów przemysłowych na przykładzie obiektów elektrotermicznych: bardzo wysoki rząd modelu. Są to obiekty o stałych rozłożonych, stąd istnieje konieczność stosowania uproszczeń; bardzo czasochłonne pomiary, istotna więc jest ich automatyzacja. Na wydłużenie czasu trwania eksperymentu identyfikacyjnego przy zastosowaniu klasycznej metody wymuszeń harmonicznych mają wpływ następujące czynniki: liczba badanych pulsacji; okres sygnałów harmonicznych szczególnie długi w przypadku eksperymentów w zakresie małych pulsacji; okres oczekiwania na stan quasi-stacjonarny; poziom szumów, który powoduje konieczność uśredniania wyników na podstawie obserwacji (pomiarów) prowadzonych dla kilku okresów.

12 nieliniowość prowadząca do konieczności linearyzacji dla danego punktu pracy przy małych zmianach temperatury wokół tego punktu; duży wpływ dynamiki czujników termometrycznych na wyniki pomiarów i na własności dynamiczne obiektów wraz z tym czujnikiem; znaczny wpływ wsadu, jego masa i postać; występująca często konieczność wielokrotnego powtarzania pomiarów i przyjmowania wartości średnich celem eliminacji wpływu zakłóceń działających zarówno na obiekt, jak i na układ pomiarowy; zmienność własności dynamicznych obiektu w czasie wynikająca głownie ze zjawiska starzenia się materiałów ogniotrwałych i izolacji cieplnej.

13 G s (s) szum R(s) (s) u(s) Obiekt + czujnik (piec + termoelement) Regulator G s (s)

14 Piec + czujnik Interface Multiplek- ser Woltomierz cyfrowy Zegar Drukarka R u y Generator MBS Układ liniowy stacjonarny Cykliczne obliczenia u(t)y(t) n(t) G( ) Komputer

15 Sygnały testowe deterministyczne ciągłedyskretne nieokresoweokresowe sygnały binarne sinusoidalne poliharmo- niczne Impuls Diraca Skok jednostkowy prostokątne PRBSMBS losowe stacjonarne nie- stacjonarne ergodyczne nie- ergodyczne

16

17


Pobierz ppt "SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO Wykłady 2009/2010 PROF. DOMINIK SANKOWSKI."

Podobne prezentacje


Reklamy Google