Pobierz prezentację
Pobieranie prezentacji. Proszę czekać
OpublikowałSławomir Węgrzyński Został zmieniony 11 lat temu
1
Sterowanie – metody alokacji biegunów II
Rozważamy systemy (MIMO) System ciągły System dyskretny Przy czym: wymiar wymiar wymiar wymiar wymiar wymiar oraz rząd ; rząd
2
Macierz kompensacji wzmocnień statycznych (macierz sprzężenia w przód)
Rozwiązanie Przypadek ciągły: Obiekt Sterownik (prawo sterowania) Macierz kompensacji wzmocnień statycznych (macierz sprzężenia w przód)
3
Równania opisujące system zamknięty:
Stąd: Równanie stanu systemu zamkniętego i macierz systemu zamkniętego CL – close loop oraz macierz wejścia Na system działają dwie wielkości zewnętrzne - stan początkowy - sygnał wartości zadanej
4
Rozważamy systemy liniowe – zasada superpozycji upoważnia do rozdzielnego rozważania
Przypadek ciągły – działanie regulacyjne Działanie regulacyjne ma na celu przeprowadzenie wektora stanu systemu ze stanu początkowego do stanu operacyjnego (końcowego) przy zadanych warunkach tego przejścia i/lub osłabieniu wpływu zakłóceń tak, aby osiągnąć stan ustalony Będzie to wynikać z odpowiedniego doboru macierzy Dla obliczenia macierzy przyjmujemy (zgodnie z zasadą superpozycji) Równanie Redukuje się do postaci Wymaganie minimalne – stabilność: wszystkie wartości własne macierzy w lewej półpłaszczyźnie - zapewnienie odwracalności i osiągnięcie stanu równowagi
5
Przypadek ciągły – działanie śledzące
Działanie śledzące ma na celu uzyskanie w stanie ustalonym ( ) spełnienie warunku Równanie stanu systemu zamkniętego sprowadza się do stąd Równanie wyjścia systemu zamkniętego przyjmuje postać stąd
6
Przypadek p = q (wymiar p wektora sterowań u = wymiar q wektora wyjścia y)
Macierz kwadratowa i jeżeli odwracalna Uwaga 1: macierz wzmocnień jest równa odwrotności wzmocnienia statycznego systemu zamkniętego (liczonego od uM do y) Równania opisujące ten system zamknięty: Stąd: Równanie stanu tego systemu zamkniętego i macierz tego systemu zamkniętego oraz macierz wejścia
7
Macierz transmitancji systemu opisywanego równaniem stanu
określona jest U nas , , stąd Wzmocnienie statyczne
8
Uwaga 2: Macierz kompensacji wzmocnienia statycznego jest idealna tylko, jeżeli parametry systemu, których zależy, są dokładnie znane i nie zmieniają się w czasie. Kompensacja niespełnienia tych dwóch wymagań – dodanie członu całkującego w pętli sterowania (później !!!) Przypadek p q (wymiar p wektora sterowań u wymiar q wektora wyjścia y) Najczęściej: p < q Macierz nie może być określona poprzez obliczenie macierzy odwrotnej Wymaganie jednostkowości wzmocnienia określonego zależnością można zastosować jedynie do dostępnych sterowań i odpowiadających wyjść i wartości zadanych Gdy: p > q Można przeciwnie odrzucić stosowanie wymagania jednostkowości dla p – q dostępnych sterowań
9
Macierz kompensacji wzmocnień statycznych (macierz sprzężenia w przód)
Rozwiązanie Przypadek dyskretny: Obiekt Sterownik (prawo sterowania) Macierz kompensacji wzmocnień statycznych (macierz sprzężenia w przód) Opóźnienie
10
Równania opisujące system zamknięty:
Stąd: Równanie stanu systemu zamkniętego i macierz systemu zamkniętego CL – close loop oraz macierz wejścia
11
Przypadek dyskretny – działanie regulacyjne
Podobnie jak w przypadku ciągłym, przyjmujemy Problem sterowania sprowadza się do określenia sekwencji wartości otrzymywanych dla z zależności , która przeprowadzi system ze stanu początkowego w stan końcowy
12
Przypadek dyskretny – działanie śledzące
Działanie śledzące ma na celu uzyskanie w stanie ustalonym ( ) spełnienia warunku Równanie stanu systemu zamkniętego sprowadza się do stąd Równanie wyjścia systemu zamkniętego przyjmuje postać stąd
13
jeżeli p = q: Podobnie: macierz wzmocnień jest równa odwrotności wzmocnienia statycznego systemu zamkniętego (liczonego od uM do y) Wzmocnienie statyczne
14
Metody projektowania macierzy sterowania (sprzężenia zwrotnego) L
Dwie grupy metod: Metody alokowania biegunów (metody rozmieszczania biegunów) Dane jest a priori rozmieszczenie biegunów systemu zamkniętego (na płaszczyźnie s lub z) i macierz L jest wyznaczana tak, aby system zamknięty posiadał rzeczywiście takie bieguny Metody specyficzne dla systemów MIMO
15
Schemat sterowania systemu ze sterowaniem od stanu
Metoda alokacji biegunów Podstawy metody Metoda związana z działaniem regulacyjnym (związane z warunkiem początkowym , przy przyjęciu Nie bierze się pod uwagę równania wyjścia , gdyż brane jest ono pod uwagę przy projektowaniu macierz kompensacji wzmocnień lub Schemat sterowania systemu ze sterowaniem od stanu
16
Projektowanie metodą alokacji biegunów polega znalezieniu stałej macierzy sprzężenia zwrotnego (od stanu) takiej, że wartości własne systemu zamkniętego zarówno systemu ciągłego jak i dyskretnego, znajdują się w danych położeniach na płaszczyźnie s lub z Warunki istnienia macierzy Wszystkie wartości własne systemu mogą być przemieszczone do nowych dowolnych położeń wtedy i tylko wtedy, gdy system jest całkowicie sterowalny Sterowalność, warunki sterowalności, dekompozycja kanoniczna sterowalności - poprzednie wykłady System niesterowalny (niecałkowicie sterowalny) Przez przekształcenie podobieństwa znajdujemy postać dekompozycyjną kanoniczną sterowalności systemu
17
Dekompozycyjna postać kanoniczna sterowalności
System ciągły System dyskretny gdzie - sterowalne zmienne stanu nowego wektora stanu - niesterowalne zmienne stanu nowego wektora stanu Sterowanie sprzężeniem od stanu System ciągły System dyskretny
18
daje system zamknięty o równaniu stanu
System ciągły System dyskretny Blokowo – diagonalna macierz systemu zamkniętego ma wartości będące połączeniem wartości własnych macierzy System ciągły System dyskretny Wybór wartości własnych systemu zamkniętego nie jest w tym przypadku arbitralny, ponieważ musi on zawierać wartości własne (system ciągły) lub (system dyskretny)
19
Ogólna procedura wyznaczania macierzy L
Przy warunku równanie stanu systemu zamkniętego Wartości własne macierzy systemu zamkniętego , które zostały wybrane, są zerami wielomianu charakterystycznego systemu zamkniętego gdzie, oznacza, że współczynnik wielomianu zależy od elementów nieznanej macierzy Arbitralny wybór wartości własnych jest równoważny arbitralnemu wyborowi współczynników wielomianu, ponieważ
20
Przyrównując do siebie współczynniki powyższych wielomianów, otrzymujemy układ równań
() t.j. układ n równań (określone ) o p x n niewiadomych (wymiar macierzy L) Konsekwencje: p = 1, system jednowymiarowy, układ określony, istnieje jednoznaczne rozwiązanie p > 1, system wielowymiarowy, układ niedookreślony, nie istnieje jednoznaczne rozwiązanie
21
Systemy jednowymiarowe
Dla p = 1 macierz redukuje się do wiersza Prawo sterowania, staje się skalarem Dla systemów niskiego rzędu (do 4 – tego) lub gdy macierz systemu zamkniętego jest rzadka (mało elementów niezerowych) układ równań () można rozwiązywać bezpośrednio dla otrzymania System dany w postaci kanonicznej sterowalności Jeżeli system dany w postaci kanonicznej sterowalności (patrz poprzednie wykłady) – macierz systemu zamkniętego CCF – Controllability Canonical Form
22
Przypomnienie: macierz oraz wektor
Stąd
23
Macierz ma nadal strukturę kanoniczną sterowalności – współczynniki wielomianu charakterystycznego otrzymujemy bez obliczeń Współczynniki wielomianu charakterystycznego = elementy ostatniego wiersza macierzy systemu zamkniętego w postaci kanonicznej sterowalności ze znakiem przeciwnym Twierdzenie 1: Załóżmy, że system sterowania ciągłego, jednowymiarowego jest dany w postaci kanonicznej sterowalności z wielomianem charakterystycznym i że dla systemu zamkniętego wielomian charakterystyczny jest postulowany. Wówczas macierz dająca taki wielomian dana jest
24
System dany w dowolnej postaci – wzór Ackermann’a
Jeżeli system jest sterowalny, to zawsze można go przekształcić do postaci kanonicznej sterowalności stosując przekształcenie podobieństwa gdzie jest wektorem stanu odpowiadającym postaci kanonicznej oraz macierz odwrotna przekształcenia jest dana wzorem gdzie wiersz jest ostatnim wierszem odwrotnej macierzy sterowalności Dla postaci kanonicznej sterowalności prawo sterowania ma postać co daje
25
Macierz dająca postulowany wielomian charakterystyczny
Dalej wykorzystywane jest twierdzenie Cayley’a-Hamiltona Twierdzenie Cayley’a-Hamiltona: Każda macierz kwadratowa wymiaru spełnia swoje równanie charakterystyczne. Innymi słowy, jeżeli równanie charakterystyczne macierzy jest wówczas zachodzi też
26
Macierz podobne mają takie same wartości własne, w przypadku rozważanym są to
macierze oraz Macierz te mają zatem też jednakowe wielomiany charakterystyczne Zgodnie z twierdzeniem Cayley’a-Hamiltona macierz musi zatem spełniać równanie równanie macierzy Równanie charakterystyczne macierzy daje mnożąc lewostronnie przez Podstawiając ten wynik do dostajemy twierdzenie Ackermann’a
27
Twierdzenie 2: Jeżeli system jest sterowalny i postulowany jest wielomian
charakterystyczny systemu zamkniętego postaci to macierz sterowania należy wybrać jako gdzie jest ostatnim wierszem odwrotnej macierzy sterowalności a zatem jest określony
28
Przykład 1: System jednowymiarowy Zaprojektować sterowanie ze sprzężeniem zwrotnym od stanu, tzn. wyznaczyć , które są elementami macierzy sterowań Bieguny (wartości własne) systemu zamkniętego powinny być ulokowane w punktach
29
Opis w przestrzeni stanu
Wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego Najpierw Macierz systemu zamkniętego
30
Stąd wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego
Pożądany wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego Stąd układ równań Rozwiązanie
31
Prawo sterowania
32
Dziękuję za uczestnictwo w wykładzie i uwagę
33
Dodatek 1 System jednowymiarowy ciągły Postać kanoniczna sterowalności Macierz sterowalności (dla dowolnej postaci)
34
Przekształcenia podobieństwa
35
Przekształcenie do postaci kanonicznej sterowalności
Twierdzenie D1: Jeżeli system jest sterowalny, wówczas jest możliwe za pomocą przekształcenia przedstawić go w postaci kanonicznej sterowalności gdzie, i gdzie macierz odwrotna przekształcenia,
36
Przy czym wiersz jest ostatnim wierszem odwrotnej macierzy sterowalności
i może zatem być obliczony z następującego układu równań to znaczy, że zachodzi również
Podobne prezentacje
© 2024 SlidePlayer.pl Inc.
All rights reserved.