Modele dyskretne – dyskretna aproksymacja modeli ciągłych lub

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Sterowanie – metody alokacji biegunów II
Advertisements

Metody badania stabilności Lapunowa
Obserwowalność System ciągły System dyskretny
Systemy stacjonarne i niestacjonarne (Time-invariant and Time-varing systems) Mówimy, że system jest stacjonarny, jeżeli dowolne przesunięcie czasu  dla.
Sieć jednokierunkowa wielowarstwowa
Modele hydrauliki elementów SW
Modele systemu wodociągowego ciśnieniowego
Systemy dynamiczne 2012/2013Odpowiedzi – modele stanu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 System ciągły; model.
Czy potrafimy obliczyć wartość wyjścia sieci znając wartości jej wejść? Tak, przy założeniu, że znamy aktualne wartości wag i progów dla poszczególnych.
Etapy modelowania matematycznego
Systemy dynamiczneOdpowiedzi systemów – modele różniczkowe i różnicowe Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Systemy.
Sterowalność i obserwowalność
Model Takagi – Sugeno – Kang’a - TSK
Systemy dynamiczne 2010/2011Odpowiedzi – macierze tranzycji Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 System ciągły;
Nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów
Problem transportowy. Transport towarów od dostawców (producentów) do odbiorców odbywa się dwustopniowo przez magazyny hurtowe z przeładunkiem na mniejsze.
Systemy dynamiczne 2010/2011Systemy i sygnały - klasyfikacje Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Dlaczego taki.
Liniowe modele decyzyjne – rozwiązania i analiza post-optymalizacyjna
Modelowanie matematyczne
Opis matematyczny elementów i układów liniowych
Teoria sterowania SNSchematy analogowe i blokowe, realizowalność modeli stanu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Dwie podstawowe klasy systemów, jakie interesują nas
Systemy dynamiczne – przykłady modeli fenomenologicznych
Sterowalność i obserwowalność
Metody Lapunowa badania stabilności
Systemy/modele rozmyte – podstawy i struktury
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.
Modelowanie i identyfikacji SN 2013/2014Modele fenomenologiczne - linearyzacja Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Cechy modeli obiektów dynamicznych z przedstawionych przykładów:
Rozważaliśmy w dziedzinie czasu zachowanie się w przedziale czasu od t0 do t obiektu dynamicznego opisywanego równaniem różniczkowym Obiekt u(t) y(t) (1a)
Wybrane modele rozmyte i schematy wnioskowania
Modelowanie i podstawy identyfikacji 2012/2013Schematy analogowe i blokowe, realizowalność modeli stanu Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii.
Wykład 21 Regulacja dyskretna. Modele dyskretne obiektów.
Modelowanie i podstawy identyfikacji 2012/2013Modele fenomenologiczne - dyskretyzacja Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Podstawy modelowania i identyfikacji 2011/2012Modele fenomenologiczne - metodyka Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Systemy/modele rozmyte – podstawy i struktury
Etapy modelowania matematycznego
Teoria sterowania 2012/2013Sterowalność - osiągalność Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność - osiągalność
Modelowanie i podstawy identyfikacji 2009/2010Modele fenomenologiczne - przykłady Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania1.
Teoria sterowania 2011/2012Stabilno ść Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Stabilność Stabilność to jedno.
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.
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.
Wybrane zadania automatyka, w których stosuje on modele:
Przykład 5: obiekt – silnik obcowzbudny prądu stałego
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
Dwie podstawowe klasy systemów, jakie interesują nas
Teoria sterowania SNUpraszczanie schematów blokowych transmitancyjnych – znajdowanie transmitancji zastępczej  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra.
Metody Sztucznej Inteligencji – technologie rozmyte i neuronowe Wnioskowanie Mamdani’ego - rozwinięcia  Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii.
 Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody sztucznej inteligencji – Technologie rozmyte i neuronoweSystemy.
Podstawy automatyki I Wykład 3b /2016
Modelowanie i podstawy identyfikacji
Teoria sterowania Wykład /2016
Podstawy automatyki I Wykład /2016
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Sterowanie procesami ciągłymi
Obiekty dyskretne w Układach Regulacji Automatycznej
Zapis prezentacji:

Modele dyskretne – dyskretna aproksymacja modeli ciągłych lub Odpowiedniki dyskretne modeli ciągłych Jakie warunki musi spełnić dany model dyskretny, aby można go było nazwać odpowiednikiem modelu ciągłego? Weźmy system ciągły dany modelem w czasie ciągłym Mc na jego wejście podajemy wymuszenie – o wartościach u(t) na wyjściu rejestrujemy odpowiedź – o wartościach y(t) próbkując u(t) otrzymamy sekwencję wartości {u(kTs)}, k= 1,2,3 ….. próbkując y(t) otrzymamy sekwencję wartości {y(kTs)}, k= 1,2,3 ….. Weźmy system dyskretny dany modelem w czasie dyskretnym Md na jego wejście podajemy wymuszenie - sekwencję wartości {u(kTs)}, k= 1,2,3 ….. na wyjściu rejestrujemy odpowiedź - sekwencję wartości {yd(kTs)}, k= 1,2,3 ….. Model Md nazwiemy odpowiednikiem modelu Mc jeżeli yd(kTs) = y(kTs)

Nie istnieje uniwersalny odpowiednik dyskretny układu ciągłego – spełniający podany warunek dla wszystkich wymuszeń u(t) i wszystkich kroków próbkowania Ts Istnieje kilka sposobów znajdowania modeli dyskretnych odpowiedników modeli ciągłych  metody oparte na aproksymacji równań różniczkowych - metoda oparta na aproksymacji różniczkowania (pochodnych) - metoda oparta na aproksymacji całkowania  metoda niezmienniczości skokowej (nazwy: Step Response Equiwalence, Step Responce Matching, Step-Invariant Approximation)

Modele dyskretne – dwa źródła:  modelowany system jest z natury dyskretny  modelowany system jest z natury ciągły, ale sterowanie tym systemem realizowane jest przez sterownik komputerowy Układ sterowania cyfrowego (przykładowa struktura) Zatrzask i przetwornik A/D Zegar Komputer cyfrowy Przetwornik D/A Ekstrapolator Element wykonawczy Obiekt sterowany Czujnik i przekształtnik ekstrapolacja – ekstrapolator próbkowanie – impulsator kwantyzacja - kwantyzator

Metody projektowania systemów sterowania:  metody projektowania systemów sterowania ciągłego (analogowego)  metody projektowania systemów sterowania dyskretnego (cyfrowego) Jeżeli chcemy zastosować w sterowaniu obiektu ciągłego sterownik dyskretny (cyfrowy) – projekt sterownika:  zaprojektować sterownik ciągły dla ciągłego obiektu (modelu) i następnie dyskretyzować zaprojektowany sterownik  dyskretyzować ciągły obiekt (model) i zaprojektować sterownik dyskretny dla dyskretnego obiektu Drugie podejście – bardziej popularne Jeżeli chcemy zastosować w projektowaniu sterowania komputerowego obiektu ciągłego metody sterowania dyskretnego – potrzebna dyskretyzacja modelu obiektu ciągłego, a dokładnie dyskretna aproksymacja tego modelu

Połączenie: system czasu ciągłego do systemu czasu dyskretnego Przetwornik A/C Sygnał czasu ciągłego Impulsator Sygnał czasu dyskretnego Istota działania przetwornika analogowo – cyfrowego (A/C) - sygnał próbkowany - sygnał próbkowany i kwantowany

Połączenie: system czasu dyskretnego do systemu czasu ciągłego Istota działania przetwornika cyfrowo – analogowego (A/C) Przetwornik C/A Ekstrapolator zerowego rzędu Sygnał czasu dyskretnego Sygnał czasu ciągłego (kwantowany)

Rozwiązanie równania stanu I. Modele przestrzeni stanu - dyskretyzacja metodą niezmienniczości skokowej Weźmy model stanu Rozwiązanie równania stanu Rozwiązanie: Składowa swobodna (odpowiedź zerowego wejścia) Składowa wymuszona (odpowiedź zerowego warunku początkowego)

Zdefiniujemy – eksponent macierzy kwadratowej Składowa swobodna – rozwiązanie równania jednorodnego Rozwiązanie równania jednorodnego ma postać (pokażemy na SD): Składowa wymuszona – rozwiązanie równania niejednorodnego - przy zerowym warunku początkowym Rozwiązanie równania niejednorodnego ma postać (pokażemy na SD):

Podsumowanie: Weźmy równanie wyjścia: Wyjście policzymy podstawiając uzyskany wynik rozwiązania równania stanu Podsumowanie:

Dyskretyzacja z rozwiązania (bez utraty ogólności wyniku dla t0 = 0) Odpowiedź stanu systemu ciągłego lub Dla dwóch kolejnych chwil próbkowania Przemnażając przez wyrażenie na

Odejmując wynik od wyrażenia na :

Przyjmując, że u(t) jest stałe pomiędzy chwilami próbkowania Zmieniając zmienną całkowania Stałe (wartość, dla danego systemu, różna dla różnych Ts) Definiujemy macierze

Możemy napisać równanie stanu lub w postaci uproszczonej Równanie wyjścia, jako równanie algebraiczne „nie zmienia się” ; zatem równanie wyjścia przy czym

Podsumowanie Mając model systemu ciągłego: Model systemu równoważnego dyskretnego: przy czym:

II. Modele przestrzeni stanu - aproksymacja pochodnych w równaniu różniczkowym ilorazami różnicowymi Weźmy ponownie model stanu Aproksymacja prawostronna: przy czym

Stąd dla równania stanu Stałe (wartość, dla danego systemu, różna dla różnych Ts) Definiujemy macierze

Możemy napisać równanie stanu lub w postaci uproszczonej Równanie wyjścia, jako równanie algebraiczne „nie zmienia się” ; zatem równanie wyjścia przy czym

Podsumowanie Mając model systemu ciągłego: Model systemu równoważnego dyskretnego: przy czym:

Weźmy model wejście wyjście

III. Modele wejście - wyjście – aproksymacja pochodnych w równaniu różniczkowym ilorazami różnicowymi Stosowane podejścia do aproksymacji Aproksymacja lewostronna:

Aproksymacja prawostronna: Aproksymacja symetryczna:

Przykład 6 x1 x2 k12 k1 f(t) m1 m2 B1 B2 B12 Dyskretyzacja modelu z przykładu 2 m1 m2 k1 k12 B12 B1 B2 x1 x2 f(t) Model wejście - wyjście Warunki początkowe:

Równania stanu Warunki początkowe:

Model wejście - wyjście Aproksymacja ilorazem lewostronnym I równanie:

II równanie:

Warunki początkowe:

Po uporządkowaniu: I równanie: II równanie: podobnie …… Warunki początkowe: II równanie: podobnie ……

Model stanu Aproksymacja modelem różnicowym Zastosowanie aproksymacji prawostronnej I równanie stanu: Po uporządkowaniu:

II równanie stanu: Po uporządkowaniu: III równanie stanu: Po uporządkowaniu:

IV równanie stanu: Po uporządkowaniu:

Równanie wyjścia: Aproksymacja:

Możemy też zapisać

Oznaczając: Możemy zapisać

Systemy liniowe stacjonarne – modele różniczkowe i różnicowe (jednowymiarowe) Modele wejście - wyjście:  system ciągły – równania różniczkowe zwyczajne liniowe o stałych współczynnikach n-tego rzędu system dyskretny – równania różnicowe n-tego rzędu liniowe o stałych współczynnikach System ciągły; model wejście - wyjście: System dyskretny; model wejście - wyjście:

Modele stanu:  system ciągły – n równań różniczkowych zwyczajnych liniowych o stałych współczynnikach 1 -ego rzędu – równanie stanu, i q równań algebraicznych – równanie wyjścia system dyskretny – n równań różnicowych 1-ego rzędu liniowych o stałych współczynnikach - równanie stanu, i q równań algebraicznych – równanie wyjścia System ciągły; model stanu System dyskretny; model stanu:

– koniec materiału prezentowanego podczas wykładu Dziękuję – koniec materiału prezentowanego podczas wykładu