Sterowanie – działanie całkujące

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Sterowanie – metody alokacji biegunów II
Advertisements

Metody badania stabilności Lapunowa
Obserwowalność System ciągły System dyskretny
Systemy liniowe stacjonarne – modele wejście – wyjście (splotowe)
Metody Sztucznej Inteligencji 2012/2013Zastosowania systemów rozmytych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Zastosowania.
WYKŁAD 6 ATOM WODORU W MECHANICE KWANTOWEJ (równanie Schrődingera dla atomu wodoru, separacja zmiennych, stan podstawowy 1s, stany wzbudzone 2s i 2p,
Podstawy Automatyki 2009/2010 Projektowanie układów sterowania Mieczysław Brdyś, prof. dr hab. inż.; Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. 1 Katedra Inżynierii.
REGULATORY Adrian Baranowski Tomasz Wojna.
PREPARATYWNA CHROMATOGRAFIA CIECZOWA.
Systemy dynamiczne 2012/2013Odpowiedzi – modele stanu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 System ciągły; model.
Systemy dynamiczneOdpowiedzi systemów – modele różniczkowe i różnicowe Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Systemy.
Obserwowalność System ciągły System dyskretny u – wejścia y – wyjścia
Systemy dynamiczne 2010/2011Odpowiedzi – macierze tranzycji Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 System ciągły;
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010 Metoda propagacji wstecznej Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania.
UKŁADY SZEREGOWO-RÓWNOLEGŁE
Przykładowe zastosowania równania Bernoulliego i równania ciągłości przepływu 1. Pomiar ciśnienia Oznaczając S - punkt spiętrzenia (stagnacji) strugi v=0,
Stabilność Stabilność to jedna z najważniejszych właściwości systemów dynamicznych W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym praktycznego.
Opis matematyczny elementów i układów liniowych
Teoria sterowania Wykład 3
Automatyka Wykład 3 Modele matematyczne (opis matematyczny) liniowych jednowymiarowych (o jednym wejściu i jednym wyjściu) obiektów, elementów i układów.
Sterowalność i obserwowalność
Teoria sterowania 2012/2013Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych II Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowanie.
Metody Lapunowa badania stabilności
AUTOMATYKA i ROBOTYKA (wykład 6)
Obserwatory zredukowane
Modelowanie – Analiza – Synteza
Stabilność Stabilność to jedno z najważniejszych pojęć teorii sterowania W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym praktycznego zastosowania.
Modelowanie – Analiza – Synteza
Modelowanie – Analiza – Synteza
Podstawy automatyki 2012/2013Transmitancja widmowa i charakterystyki częstotliwościowe Mieczysław Brdyś, prof. dr hab. inż.; Kazimierz Duzinkiewicz, dr.
Rozważaliśmy w dziedzinie czasu zachowanie się w przedziale czasu od t0 do t obiektu dynamicznego opisywanego równaniem różniczkowym Obiekt u(t) y(t) (1a)
KOLEKTOR ZASOBNIK 2 ZASOBNIK 1 POMPA P2 POMPA P1 30°C Zasada działanie instalacji solarnej.
Kryteria stabilności i jakość układów regulacji automatycznej
Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych
Analiza wpływu regulatora na jakość regulacji
Modelowanie i Identyfikacja 2011/2012 Metoda propagacji wstecznej Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Warstwowe.
Teoria sterowania 2012/2013Sterowalność - osiągalność Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność - osiągalność
Teoria sterowania 2011/2012Stabilno ść Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Stabilność Stabilność to jedno.
Dekompozycja Kalmana systemów niesterowalnych i nieobserwowalnych
Teoria sterowania 2011/2012Sterowanie – metody alokacji biegunów III Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Sterowanie.
Sterowanie – metody alokacji biegunów
Podstawy automatyki 2011/2012Systemy sterowania - struktury –jakość sterowania Mieczysław Brdyś, prof. dr hab. inż.; Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.
Wykład 22 Modele dyskretne obiektów.
Teoria sterowania Wykład 9 Transmitancja operatorowa i stabilność liniowych układu regulacji automatycznej.
Obserwowalność i odtwarzalność
Sterowalność - osiągalność
Sterowanie – metody alokacji biegunów II
Modelowanie – Analiza – Synteza
Stabilność Stabilność to jedno z najważniejszych pojęć dynamiki systemów i teorii sterowania W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym.
Schematy blokowe i elementy systemów sterujących
Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych
Sterowanie – metody alokacji biegunów
Sterowanie – metody alokacji biegunów III
Teoria sterowania 2013/2014Sterowanie – obserwatory zredukowane II  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Obserwatory.
Teoria sterowania SN 2014/2015Sterowalność, obserwowalność Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność -
Przykład 1: obiekt - czwórnik RC
Systemy dynamiczne 2014/2015Sterowalność - osiągalność  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność i obserwowalność.
Systemy dynamiczne 2014/2015Odpowiedzi – systemy liniowe stacjonarne  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 System.
Systemy dynamiczne 2014/2015Obserwowalno ść i odtwarzalno ść  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Obserwowalność.
Systemy liniowe stacjonarne – modele różniczkowe i różnicowe
Elementy geometryczne i relacje
Podstawy automatyki I Wykład 1b /2016
Teoria sterowania Materiał wykładowy /2017
Teoria sterowania Wykład /2016
Podstawy automatyki I Wykład /2016
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Teoria sterowania Materiał wykładowy /2017
Sterowanie procesami ciągłymi
Zapis prezentacji:

Sterowanie – działanie całkujące Zastosowanie macierzy kompensacji M pozwala zapewnić wzmocnienie w torze wartość zadana – wartość aktualna wyjścia równą jeden, inaczej mówiąc równość tych dwóch wielkości Wada: rozwiązanie takie nie gwarantuje zerowej wartości uchybu ustalonego, np. w sytuacjach, kiedy model systemu nie jest dokładnie znany Alternatywa: dodanie jednego lub kilku integratorów (elementów całkujących) w pętli sterowania

Rozwiązanie Przypadek ciągły: Dla zlikwidowania uchybu ustalonego, - wprowadzamy integratory w liczbie na wyjściu komparatora (elementu porównującego) wartości zadanej (referencyjnej) i aktualnej wielkości wyjściowej systemu – po jednym dla każdej składowej wektora wielkości referencyjnej - poprzez macierz zamykamy sprzężenie zwrotne (ujemne) - sprzężenie od wektora stanu realizowane jest jak poprzednio za pomocą macierzy oznaczonej

Pojawiają się nowe zmienne stanu będące skutkiem wprowadzenia integratorów Niech system jest dany jako Nowe zmienne stanu Łącząc zmienne stanu otrzymujemy system rozszerzony Równania stanu systemu rozszerzonego

Pełny opis systemu rozszerzonego (otwartego) Macierz wzmocnień dla działania regulacyjnego wprowadzamy jak poprzednio

Równania stanu systemu po zamknięciu sprzężenia Pełny opis systemu po zamknięciu sprzężenia

Projektowanie sterowania ze sprzężeniem od stanu Opis systemu rozszerzonego może być dany gdzie

Problem polega teraz na określeniu rozszerzonej macierzy wzmocnień sprzężenia zwrotnego od stanu tak, aby system zamknięty realizujący prawo sterowania i mający macierz systemu posiadał wymagane własności dynamiczne

Rozwiązanie problemu – jedna z przedstawionych uprzednio metod Warunek: system określony parą macierzy jest sterowalny Warunek ten jest równoważny trzem następującym 1. 2. Para jest sterowalna 3. , to znaczy liczba wejść sterujących musi być co najmniej równa liczbie wyjść sterowanych

Likwidacja uchybu ustalonego w odniesieniu do wartości zadanej w stanie równowagi W stanie ustalonym rozszerzonego systemu Drugie równanie oznacza zatem

Zaburzenie obciążenia Eliminacja stałych zakłóceń w stanie równowagi Dodanie integratorów w pętli sterowania powinno również powodować likwidację uchybu ustalonego wynikającego z istnienia stałych zakłóceń pomiarowych lub występowania stałych zakłóceń obciążenia, ponieważ integratory są ulokowane pomiędzy wyjściem komparatora (uchyb sterowania) a punktami przyłożenia tych zakłóceń Zaburzenie pomiaru Zaburzenie obciążenia

Uzupełniony w ten sposób system rozszerzony spełnia równania stanu i wyjścia postaci Równanie stanu systemu zamkniętego przyjmie postać

W stanie równowagi jak poprzednio czyli dwa warunki Stałe zakłócenia są eliminowane w stanie równowagi

Przykład 1. Kontynuacja Przykładu 2 z poprzedniego wykładu System trzeciego rzędu Zatem system rozszerzony

Otrzymamy System rozszerzony jest sterowalny – sprawdzić! Jak poprzednio, będziemy wymagali wartości własnych

Wykorzystamy wzór Ackermann’a do obliczenia macierzy wzmocnień – dla obliczeń numerycznych można skorzystać z funkcji acker przybornika Control System środowiska MATLAB Otrzymamy Wyniki symulacji: Wartość zadana - sygnał skokowy Zakłócenia: brak

Wyniki symulacji: t [s]

Wyniki symulacji: t [s]

Przykład 2. Dany jest system opisany macierzami Opis – postać kanoniczna sterowalności Wielomian charakterystyczny systemu otwartego Wartości własne wielomianu charakterystycznego systemu otwartego Stabilny asymptotyczne, słabo tłumiony system rzędu trzeciego

Chcemy poprawić jakość charakterystyki dynamicznej systemu Wyniki symulacji System otwarty: Czas [s] y [m] Otwarty Zamknięty Odpowiedź wyjścia na skok jednostkowy System zamknięty: Chcemy poprawić jakość charakterystyki dynamicznej systemu

System zamknięty Chcemy:  Dominujące wartości własne (człon drugiego rzędu oscylacyjny) - Przeregulowanie procentowe: 6% - Czas ustalania się 2%: 3 [s] W oparciu o Pomocnik możemy dla tak sformułowanych warunków obliczyć Postulowane wartości własne odpowiadające tym parametrom  Trzecia wartość własna (człon pierwszego rzędu) - ujemna, dziesięć razy większa od części rzeczywistej dominujących wartości własnych

Wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego Macierz wzmocnień sprzężenia zwrotnego od stanu Prawo sterowania – działanie regulacyjne i śledzące (M = 0)

Macierze systemu zamkniętego Macierz stanu Macierz sterowania Macierz wyj scia

Odpowiedź wyjścia na skok jednostkowy Wyniki symulacji Czas [s] y [m] Otwarty Zamknięty System zamkniety: Odpowiedź wyjścia na skok jednostkowy System zamknięty: - Przeregulowanie procentowe: 5.9% - Czas ustalenia 2%: 3.09 [s] Ale: Odpowiedź na skok jednostkowy nie osiąga wartości 1.0 Dla systemu zamkniętego oznacza to stan ustalony nie osiąga poziomu zadanego (referencyjnego)

Sprawdzenie uzyskanego wyniku z wykorzystaniem wzoru Ackermann’a Dla systemu danego w postaci kanonicznej sterowalności, macierz sterowalności dana jest (patrz: Dodatek 1 do Zadań Lab T1 Zatem:

Dla pożądanego wielomianu charakterystycznego systemu zamkniętego policzymy Macierz wzmocnień Wynik jak poprzednio

Zmodyfikujemy prawo sterowania wprowadzając macierz kompensacji wzmocnienia statycznego M Transmitancja systemu otwartego System w postaci kanonicznej sterowalności

Odpowiadająca mu transmitancja systemu otwartego Zatem dla przykładu transmitancja ta wynosi

Wzmocnienie statyczne System zamknięty opisany macierzami Odpowiadająca mu transmitancja

Wzmocnienie statyczne systemu zamkniętego Wzmocnienie kompensacji wzmocnienia statycznego Wzmocnienie statyczne systemu zamkniętego będzie równe wzmocnieniu systemu otwartego jeżeli wzmocnienie kompensacji wyniesie Dla takiego wzmocnienia kompensacji prowadzimy symulację

Wyniki symulacji y [m] Czas [s] Otwarty Zamknięty

Zastosujemy teraz rozwiązanie z działaniem całkującym Warunki stosowalności 1. 2. Para jest sterowalna 3. , to znaczy liczba wejść sterujących jest co najmniej równa liczbie wyjść sterowanych Sprawdzimy warunek 1

Wprowadzamy jeden integrator Macierze systemu rozszerzonego Wybierzemy wartości pożądane wartości własne w oparciu o kryterium ITAE (Integral of Time multipying the Absolute value of Error)

Tablica wielomianów charakterystycznych ITAE Rząd systemu Wielomian charakterystyczny Pierwszy Drugi Trzeci Czwarty Piąty Szósty - pożądana wartość pulsacji drgań nietłumionych; im większa, tym szybsza odpowiedź

Wybieramy Pożądany wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego Wartości własne tego wielomianu System rozszerzony o integrator nie jest już postaci kanonicznej sterowalności

Korzystając np. z wzoru Ackermann’a policzymy macierz wzmocnień sprzężenia zwrotnego od stanu Prawo sterowania Pełny opis systemu po zamknięciu sprzężenia

Pełny opis systemu po zamknięciu sprzężenia

Pokażemy krzepkość rozwiązania sterowania z działaniem całkującym Niech zaburzona macierz stanu

Wielomian charakterystyczny systemu otwartego Wartości własne wielomianu charakterystycznego systemu otwartego Stabilny (krytycznie), system rzędu trzeciego Stosując prawo sterowania znalezione dla modelu nominalnego

Pełny opis systemu po zamknięciu sprzężenia

Wartości własne wielomianu charakterystycznego systemu zamknietego Stabilny asymptotycznie, system rzędu czwartego

Wyniki symulacji (odpowiedzi wyjścia na skok jednostkowy wielkości referencyjnej) Czas [s] Nominalny Zaburzony

Rozwiązanie Przypadek dyskretny: Opóźnienie

Wyście integratora (dyskretnego) gdzie, zmienne reprezentują dodatkowych zmiennych stanu Równania systemu rozszerzonego Pełny opis systemu rozszerzonego (otwartego)

Sterowanie przez sprzężenie zwrotne od stanu Prawo sterowania System z zamkniętą pętlą sterowania Uchyb sterowania w stanie równowagi Stan równowagi

Przykład 1. Weźmy system z Przykładu 2 z poprzedniego wykładu System trzeciego rzędu Zdyskretyzujemy system stosując metodę gdzie,

Wykorzystując np. funkcję c2d MATLAB’a znajdziemy, przyjmując System dyskretny System trzeciego rzędu, jednowymiarowy

Przyjmiemy takie same pożądane położenie wartości własnych systemu zamknietego Stąd pożądane położenie wartości własnych systemu zamkniętego dyskretnego Pożądany wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego Wielomian charakterystyczny macierzy stanu (zastosujemy wzór Ackermann’a)

Sprawdzamy sterowalność systemu otwartego (możemy skorzystać z funkcji ctrb MATLAB’a) Wyznacznik macierzy sterowalności Złe uwarunkowanie numeryczne! Zastosujemy (jednak) wzór Ackermann’a do obliczenia macierzy wzmocnień sprzężenia zwrotnego od stanu (możemy wykorzystać np. funkcję acker MATLAB’a)

Sprawdzimy wartości własne systemu zamkniętego (sprawdzenie wpływu uwarunkowania numerycznego na wynik obliczenia macierzy wzmocnień) Uzyskany wynik wskazuje, że odwracanie macierzy (wzór Ackermann’a) odbyło się beż numerycznych problemów z powodu złego uwarunkowania Problemy mogą jednak pojawić się, jeżeli wyznacznik będzie zbyt mały Np. dla Powtarzając powyższą procedurę dostaniemy macierz sterowalności o wyznaczniku

Macierz wzmocnień dla tego przypadku Wzmocnienia do kilku tysięcy razy większe niż poprzednio! Problemy … Symulacja Zerowe warunki początkowe

Wyniki symulacji Numer próbki Amplituda odpowiedzi!

Dla uzyskania odpowiedniej amplitudy odpowiedzi wyjścia zastosujemy rozwiązanie z działaniem całkującym System rozszerzony

Rozważymy dwa przypadki Przypadek 1. Zastosujemy wybór wartości własnych jak poprzednio i wyznaczymy macierze wzmocnień za pomocą wzoru Ackermann’a Przypadek 2. Aby zmniejszyć wartości wzmocnień przesuwamy dyskretne wartości własne dalej od początku układu współrzędnych i wyznaczymy macierze wzmocnień za pomocą wzoru Ackermann’a Np.

Wyniki symulacji (wymuszenie: skok o amplitudzie 0.1) Numer próbki Przypadek 2 Przypadek 1

Wyniki symulacji (wymuszenie: skok o amplitudzie 0.1) Numer próbki Przypadek 1 Przypadek 2

Dziękuję za uczestnictwo w wykładzie i uwagę