авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 ||

«МИНОБРНАУКИ РОССИИ УДК 002.52/.54(075.8) ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ...»

-- [ Страница 5 ] --

Помимо ручного и автоматического управления широко используется автоматизиро ванное управление. На современном этапе развития теории управления под автоматизиро ванным понимается управление объектом в системе с разомкнутой обратной связью с уча стием человека (людей), анализирующего состояние объекта с помощью электронно вычислительных машин. Системы, реализующие такое управление, называются автомати зированными системами управления (АСУ). При этом, если объект управления относится к типу технических, то системы управления, построенные по указанному принципу, называ ются автоматизированными системами управления технологическими процессами. Если объект управления является объектом производственно-экономического или социального характера, то система управления им относится к автоматизированным системам организа ционного управления (АСОУ).

В последние годы все более широко внедряется интегрированное управление, реали зуемое интегрированными автоматизированными системами управления (ИАСУ). В ИАСУ объектами управления являются технические, производственно-экономические, организаци онные и социальные системы. Так же, как и АСУ, ИАСУ создаются и функционируют на ос нове ЭВМ и экономико-математических методов, которые используются для управления техническими объектами, технологическими процессами, для планирования, контроля, ана лиза и регулирования производства в целом.

Общая схема процесса управления в АСУ и ИАСУ представлена на рис. 118. В этой схеме управляемому объекту (процессу, системе) задается определенное состояние х ВЫХ на пример требуемые параметры технологии, сроки и объемы выпуска продукции и т.п. Под влиянием внешней среды, в состав которой входят и вышестоящие органы управления, а также под влиянием процессов, происходящих внутри управляемой системы (износ обору дования, изменение квалификации персонала, морально-психологического климата и т.п.), объекты управления выходят из заданного состояния. Информация о состоянии внешней среды и о состоянии управляемой системы собирается, обрабатывается с помощью ЭВМ и анализируется с использованием экономико-математических моделей, размещенных в запо минающих устройствах ЭВМ. В результате анализа формируются управляющие воздейст вия, которые реализуются с помощью системы организационно-технических мероприятий.

Рис. 118. Схема автоматизированного управления При автоматизированном управлении техническими объектами и технологическими процессами сбор информации о состояниях объекта (процесса) и среды осуществляется с помощью датчиков и автоматической системы передачи информации от места ее возникно вения к ЭВМ. При управлении производственно-экономическими и организационными сис темами сбор и передача информации осуществляются как с использованием датчиков, так и специально создаваемой системой сбора, регистрации и передачи производственно экономической информации.

Сопоставляя рис. 118 и 116, можно заметить, что автоматизированное управление вы полняется по разомкнутому циклу и с участием людей (операторов). Решение о выборе ха рактера управляющего воздействия при автоматизированном управлении так же, как и при ручном, принимает человек (лицо, принимающее решение, – ЛПР). Однако, в отличие от ручного управления, автоматизированное управление формируется на базе ЭВМ и экономи ко-математических методов – аппарата, необходимого для анализа сложных систем.

Таким образом, автоматизированное управление можно определить как управление с разомкнутой обратной связью, в контуре которой используются ЭВМ и ЛПР.

Систему автоматизированного проектирования (САПР) можно определить как интег рированную автоматизированную систему управления, объектом управления которой явля ется процесс выбора проектно-конструкторских решений на основе экономико математических моделей изделий, конструкций, архитектурно-планировочных вариантов и т.п.

На схеме (рис. 119) представлены виды управления и типы систем, реализующих соот ветствующие виды управления. Следует отметить, что автоматическое и автоматизированное управление базируется на общих принципах и методах. Однако автоматизированное управ ление осуществляется в сложных (больших) системах, элементы которых значительно труд нее описывать формализовано, чем элементы автоматических систем.

Рис. 119. Виды управления и типы систем управления Более того, объекты и процессы сложных систем зачастую вообще не могут быть опи саны математически. Это потребовало более глубокой разработки методов и средств управ ления, реализуемого автоматизированными системами, а также создания ряда специфиче ских методов анализа и синтеза сложных систем управления.

2.5.5. Линейные и нелинейные системы управления Линейными называются системы управления, которые и в статике и в динамике описы ваются линейными уравнениями. Одна из основных особенностей линейных систем заклю чается в том, что к ним применим принцип суперпозиции, в соответствии с которым реакция системы на совокупность возмущений определяется суммой реакций на каждое возмущение, прикладываемое к системе в рассматриваемый момент времени.

Реальные системы управления, особенно сложные, – существенно нелинейны. К ли нейному описанию можно условно свести только небольшой класс динамических систем, но и в этих случаях свойства реальных систем лишь приближенно отображаются их линейными моделями. Однако, несмотря на ограниченность линейных моделей, их роль в теории управ ления очень велика. Это объясняется тем, что допущение о линейности систем управления в ряде случаев не приводит к недопустимым погрешностям, с одной стороны, а с другой – су щественно упрощает исследование систем.

Кроме того, методы исследования реальных нелинейных систем управления в значи тельной степени базируются на методах исследования линейных систем. Теория управления линейными системами разработана достаточно глубоко и располагает эффективными и про стыми методами анализа и синтеза систем управления, в основном систем автоматического управления и регулирования. Следует подчеркнуть, что линейная теория управления позво ляет изучать линейные модели реальных процессов и объектов, а не сами процессы и объек ты.

Динамические режимы линейных систем исследуются с помощью их математических моделей. При этом любую динамическую линейную систему можно представить в виде со вокупности следующих типовых структурных звеньев: апериодических, колебательных, ин тегрирующих, дифференцирующих и усилительных. Каждое из названных звеньев достаточ но полно характеризуется формой дифференциального уравнения, видом передаточной и ви дом переходной функции.

Дифференциальное уравнение звена определяет связь между его выходными и вход ными величинами в динамических режимах.

Передаточная функция звена W(p) представляет собой отношение преобразованной по Лапласу выходной величины звена к преобразованной по Лапласу входной величине при ну левых начальных условиях:

W ( p ) = x ВЫХ ( р ) / х ВХ ( р ). (6) Переходная функция h(t) показывает характер переходного процесса в звене, на входе которого приложено единичное входное воздействие:

h(t ) = x ВЫХ (t ) при х ВХ (t ) = [1].

Указанные характеристики звена составляют важные элементы аппарата исследования динамических линейных систем. Рассмотрим эти характеристики для каждого из перечис ленных звеньев.

Апериодическое звено. Апериодическим называется звено, в котором связь между вы ходной и входной величинами выражается уравнением dx T ВЫХ + x ВЫХ = kx ВХ, (7) dt где k – коэффициент усиления (передачи) звена;

Т – постоянная времени звена, с. Величины k и Т выражаются через физические параметры конкретного звена.

Применяя к уравнению (7) преобразование Лапласа при нулевых начальных условиях, получим передаточную функцию апериодического звена:

x ( р) k W ( p) = ВЫХ =. (8) х ВХ ( р) Tp + Решая уравнение (7) относительно х ВЫХ (t ), получим х ВЫХ (t ) = kх ВХ (1 e t / T ) (9) или при х ВХ = 1 имеем переходную функцию апериодического звена:

h(t ) = k (1 e t / T ). (10) График переходного процесса в апериодическом звене представлен на рис. 120, а кри вой 1. Как видно из уравнения (9) и рис. 120, а, переходный процесс в апериодическом звене полностью определяется значениями коэффициента усиления звена k и его постоянной вре мени Т.

а) б) в) г) д) е) Рис. 120. Переходные процессы в звеньях:

а – апериодическом;

б – колебательном;

в – интегрирующем;

г – усилительном;

д – идеальном дифференцирующем;

е – схема дифференцирующего звена Если дифференциальное уравнение апериодического звена имеет вид dx T ВЫХ x ВЫХ = kx ВХ, (11) dt то переходный процесс в нем описывается уравнением х ВЫХ (t ) = ke t / T (12) и представляется кривой 2 на рис. 120, а. Звено, описываемое уравнением (11), называется неустойчивым апериодическим звеном.

Апериодические звенья в линейных динамических системах встречаются очень часто.

Приведем пример.

Пример 1. Пусть к обмотке ОВГ подан скачок напряжения и В. Дифференциальное уравнение рассматриваемого звена имеет вид di u di и В = i B RB + L B или B = i B + T B, dt RB dt где k = L / RB – постоянная времени цепи ОВГ: L – индуктивность цепи;

RB – сопротивление цепи.

Учитывая, что в рассматриваемом звене i B = x ВЫХ, и В = х ВХ, получаем dx T ВЫХ + x ВЫХ = kx ВХ, dt где k = x ВЫХ / х ВХ = 1 / RB – коэффициент усиления.

Колебательное звено. Колебательным называется звено, в котором связь между вы ходной и входной величинами выражается уравнением d 2 x ВЫХ dx + 2T ВЫХ + x ВЫХ = kx ВХ T2 (13) dt dt при условии 1. В уравнении (13) Т – постоянная времени;

k — коэффициент усиления;

– коэффициент затухания.

Решение линейного дифференциального уравнения (13), а следовательно, характер из менения x ВЫХ (t ) зависит от значения корней соответствующего характеристического урав нения T 2 a 2 + 2Ta + 1 = 0;

(14) a1, 2 = ( + 2 1). (15) T При 1 корни a1 и a 2 – комплексные. В этом случае переходный процесс в звене носит колебательный характер, а переходная функция колебательного звена имеет вид 1 1 e t / T sin.

h(t ) = k 1 t + arctg (16) T Колебания (16) носят затухающий характер – кривая 1 на рис. 120, б. Действительно, из (16) при t имеем x ВЫХ (t ) k.

Применяя к уравнению (13) преобразование Лапласа при нулевых начальных условиях, получим передаточную функцию устойчивого колебательного звена:

x ( р) k W ( p ) = ВЫХ =22 + 1. (17) х ВХ ( р ) T p + 2Tp Если дифференциальное уравнение звена имеет вид d 2 x ВЫХ dx 2T ВЫХ + x ВЫХ = kx ВХ, T2 (18) dt dt то переходная функция 1 2 1 e t / T sin.

h(t ) = k t + arctg (19) T 1 Из (19) при t следует h(t ), т.е. колебания в таком звене носят расходящийся характер (кривая 2 на рис. 120, б). Звено, в котором связь между входной и выходной вели чинами описывается дифференциальным уравнением (18) при 1, называется неустойчи вым колебательным звеном.

Наконец, если в уравнении (13) 1, то корни характеристического уравнения (14) будут вещественными:

+ 2 1 2 a1 = ;

a2 =.

T T В этом случае T1 T h(t ) = k 1 e t / T2, t / T + T T e (20) T1 T 1 где T1 = 1 / a1, T2 = 1 / a 2.

Таким образом, при 1 уравнение (13) описывает два апериодических звена, соеди ненных последовательно, имеющих постоянные времени T1 и T2 и коэффициенты усиления, произведение которых равно k.

Примером колебательного звена может являться двигатель постоянного тока независи мого возбуждения, у которого х ВХ = и – напряжение, подводимое к якорю электродвигателя;

х ВЫХ = п – скорость вращения выходного вала, а момент сопротивления на валу Мс=0, т.е.

двигатель работает вхолостую, при этом учитывается индуктивность цепи якоря. При ука занных условиях уравнение двигателя d 2n dn TM TЯ 2 + TM + n = ku, (21) dt dt где TM – электромеханическая постоянная времени, характеризующая механическую инер цию вала;

TЯ – электромагнитная постоянная времени цепи якоря двигателя, характеризую щая электромагнитную инерцию цепи якоря;

k – коэффициент усиления.

Величины TM, TЯ и k определяются через параметры двигателя, в частности TЯ = L Я / R Я, где LЯ, RЯ – индуктивность и сопротивление цепи якоря.

Обозначая в (2.16) TM TЯ = T 2 ;

TM = 2T, получаем типовое уравнение колебательного звена, в котором х ВХ = и ;

х ВЫХ = п :

d 2n dn + 2T + n = ku.

T2 dt dt Уравнением типа (13) описывается движение массы, подвешенной на пружине, элек тромагнитные процессы в электрической цепи, содержащей индуктивность L, активное со противление R, емкость С и многие другие звенья динамических систем. Все звенья такого типа имеют передаточную функцию вида (17). При этом величины k и Т выражаются через конструктивные параметры соответствующего звена.

Интегрирующее звено. Интегрирующим называется звено, в котором выходная вели чина пропорциональна интегралу от входной величины:

t х ВЫХ = k x ВХ dt (22) или dx ВЫХ = kx ВХ. (23) dt Применяя к (22) преобразование Лапласа при нулевых начальных условиях, получим передаточную функцию интегрирующего звена:

x ( р) k W ( p ) = ВЫХ =. (24) х ВХ ( р ) p На основании (22) имеем переходную функцию интегрирующего звена (рис. 120, в) h(t ) = kt.

Из (23) видно, что в интегрирующем звене скорость изменения выходной величины пропорциональна входной величине, т.е. интегрирующее звено является астатическим.

Примером интегрирующего звена может явиться двигатель, в котором в качестве вход ной величины рассматривается скорость вращения вала n, а в качестве выходной – угол его поворота. В этом случае имеем:

d t t или = ndt = k ndt, n=c dt c0 где k и с – коэффициенты пропорциональности.

Усилительное звено. Усилительным называется звено, в котором выходная величина пропорциональна входной:

x ( р) х ВЫХ = kх ВХ ;

W ( p ) = ВЫХ = k. (25) х ВХ ( р ) Усилительное звено безынерционно – переходный процесс в нем отсутствует: выход ная величина изменяется вместе с изменениями входной величины, без сдвига во времени (рис. 120, г). В действительности любое реальное звено обладает инерционностью. Поэтому в динамической системе усилительным (безынерционным) принимается такое звено, в кото ром переходные процессы протекают несоизмеримо быстрее, чем в других звеньях системы.

Примером усилительных звеньев может служить электронный усилитель в системах регули рования механических, тепловых и других инерционных процессов.

Дифференцирующее звено. Идеальным дифференцирующим называется звено, в ко тором выходная величина пропорциональна производной от входной величины:

dx х ВЫХ = ВХ, (26) dt где – постоянная времени звена, определяемая через его параметры.

Передаточная функция идеального дифференцирующего звена ( р) x = р.

W ( p ) = ВЫХ (27) х ВХ ( р ) Из (27) видно, что при скачкообразном изменении входной величины значение выход ной величины стремится к бесконечности, т.е. при х ВХ = [1];

х ВЫХ = (рис. 120, д). Естест венно, что в реальных звеньях такой переходный процесс невозможен и его описание в фор ме (26) идеализировано.

В качестве дифференцирующего звена широко применяется RС-контур (рис. 120, е), для которого на основании законов Ома и Кирхгофа можно записать:

и ВХ = и с + iR = u c + u ВЫХ = idt + u ВЫХ.

С Учитывая, что i = u ВЫХ / R, имеем:

u ВХ = u ВЫХ dt + u ВЫХ, где =RC – постоянная времени электрического контура, с.

Из последнего выражения получим du du ВЫХ + u ВЫХ = ВХ (28) dt dt Принимая во внимание, что u ВЫХ = х ВЫХ ;

u ВХ = х ВХ, на основании (28) запишем dх ВЫХ dх + х ВЫХ = ВХ (29) dt dt dх ВЫХ Подбирая параметры звена так, чтобы х ВЫХ, из (29) получим уравнение иде dt ального дифференцирующего звена – уравнение (26).

На выходе реальных дифференцирующих звеньев помимо составляющей, пропорцио нальной производной от входной величины, генерируются также другие составляющие. В линейных динамических системах наряду с идеальным дифференцирующим звеном, описы ваемым уравнением (26) и передаточной функцией (27), в качестве типовых структурных звеньев приняты также:

реальное дифференцирующее звено первого порядка, описываемое уравнением dх k ВХ + х ВХ = х ВЫХ, (30) dt дифференцирующее звено второго порядка, описываемое уравнением 2 d 2 х ВХ dх k + 2 ВХ х ВХ = х ВЫХ. (31) dt dt Применяя к (30) и (31) преобразование Лапласа при нулевых начальных условиях, по лучим передаточную функцию дифференцирующего звена первого порядка ( р) x = k (р + 1) W ( p ) = ВЫХ (32) х ВХ ( р ) и передаточную функцию дифференцирующего звена второго порядка ( р) x = k ( 2 р 2 + 2p + 1).

W ( p ) = ВЫХ (33) х ВХ ( р ) Постоянная времени и коэффициент усиления звена k определяются на основании па раметров конкретных звеньев.

Дифференцирующие звенья широко используются в качестве корректирующих уст ройств, вводимых в систему для улучшения ее динамических свойств. С помощью таких звеньев в законы управления вводятся составляющие, пропорциональные производным по времени от отклонения или возмущения, что увеличивает быстродействие системы.

Описанными типовыми структурными звеньями охватываются все звенья, возможные в динамической системе управления. Нетрудно заметить универсальность приведенного мате матического описания. Действительно, описание звеньев динамических систем с использо ванием аппарата передаточных функций, базирующегося на исходных дифференциальных уравнениях, не зависит от их физической природы. Любая линейная система управления, не зависимо от назначения, структуры, физической природы ее элементов может быть пред ставлена математической моделью в виде совокупности рассмотренных выше типовых структурных звеньев (Прил. 1). Это является наглядным свидетельством единства матери ального мира: «Единство природы обнаруживается в поразительной аналогичности диффе ренциальных уравнений, относящихся к разным областям явлений».

2.5.6. Непрерывные и дискретные системы управления Нелинейными называются системы, содержащие нелинейные элементы (НЭ), т.е. такие элементы, у которых соотношения между выходными и входными величинами описываются нелинейными уравнениями. Строго говоря, все динамические системы являются нелиней ными. В этом смысле линейные методы анализа и синтеза динамических систем управления неприемлемы. Однако линейные модели реальных нелинейных систем во многих случаях могут с достаточным приближением отражать свойства реальных систем. Кроме того, мето ды исследования нелинейных систем часто базируются на методах линейной теории с добав лением тех или иных особенностей, учитывающих существование нелинейностей. В целом же теория нелинейных систем является более сложной, менее разработанной. Это в частно сти, объясняется большим разнообразием типов нелинейных систем, что затрудняет разра ботку универсальных методов для их исследования. Тем не менее, применение существую щих методов исследования нелинейных систем во многих случаях дает достаточно эффек тивный результат.

Широкий круг нелинейных динамических систем содержит нелинейные элементы с типовыми нелинейностями, под которыми понимаются определенные статические зависимо сти х ВЫХ = f ( х ВХ ). Некоторые из этих зависимостей приведены в приложении 2. Нелиней ные элементы, у которых зависимость х ВЫХ = f ( х ВХ ) одинакова как при возрастании вели чины хВХ, так и при ее убывании, называются нелинейными элементами с однозначными статическими характеристиками. Нелинейные элементы, у которых при возрастании хВХ имеет место одна зависимость х ВЫХ = f ( х ВХ ), а при уменьшении хВХ – другая, называются нелинейными элементами с неоднозначными статическими характеристиками.

Неоднозначные статические характеристики отражают наличие гистерезисных явлений в соответствующих устройствах автоматики.

Нелинейные элементы обусловливают существенные отличия свойств нелинейных сис тем от линейных, что требует разработки иных методов исследования. Характер возможных движений в нелинейных системах более широк, чем в линейных. Действительно, в линейной системе движение может быть либо сходящимся, если система устойчива, либо расходящим ся, если система неустойчива. Существование устойчивых колебательных движений в ли нейных системах недопустимо, так как означает нахождение системы на границе устойчиво сти. Такой режим работы линейной системы практически невозможен, поскольку при любом незначительном изменении ее параметров движения координат системы станут либо сходя щимися либо расходящимися. В нелинейной же системе возможны устойчивые колебатель ные движения тех или иных переменных при отсутствии внешних периодических возмуще ний. Такие движения называются автоколебаниями, а системы – автоколебательными. Ам плитуда и частота автоколебаний определяются параметрами системы. Следовательно, в од ной и той же нелинейной системе могут быть несколько режимов автоколебаний.

Автоколебания могут быть нежелательными или недопустимыми. В таком случае па раметры системы выбираются из условий невозможности автоколебательных режимов. Од нако автоколебания могут быть необходимыми, обеспечивая принцип работы конкретной динамической системы, например вибратора-уплотнителя какой- либо массы. В этом случае параметры системы выбираются из условий обеспечения требуемых устойчивых автоколеба тельных режимов.

Природа возникновения автоколебаний связана с тем, что коэффициент усиления нели нейной системы на разных участках статической характеристики различен, что вызывает ав томатический переход от расходящихся движений к сходящимся и наоборот.

В нелинейных системах существенно изменяется постановка и решение задачи анализа устойчивости. Как было показано в предыдущей главе, устойчивость линейной системы за висит только от свойств системы и не зависит от отклонения переменных в начальный мо мент. В нелинейной же системе, устойчивой при малых отклонениях, могут возникать неус тойчивые режимы при больших начальных отклонениях. В связи с этим для нелинейной сис темы вводятся понятия «устойчивость в малом» и «устойчивость в большом».

Широкий класс нелинейных динамических систем может быть описан уравнением вида dxi = f i ( x1, x 2,..., xn ), (34) dt где x i – координаты системы;

f i, i = 1, n – непрерывные или кусочно-непрерывные функции.

Особенность уравнений типа (34) состоит в том, что под знаком нелинейной функции стоят только сами переменные, без производных, а исходная система уравнений, описываю щих нелинейную систему, решена относительно первых производных всех координат по времени. К числу систем, описываемых уравнением вида (34), относятся системы с выделен ным нелинейным элементом, например элементом с типовой нелинейной статической харак теристикой. Такая система может быть представлена как последовательное соединение ли нейной части (ЛЧ) и нелинейного элемента (НЭ), что в значительной степени упрощает ис следование системы.

Точные методы анализа нелинейных динамических систем применимы лишь для огра ниченного круга систем, описываемых уравнениями не выше второго-третьего порядка. По этому в теории нелинейных систем широко используются различные приближенные методы:

численные, графические, графоаналитические. Использование численных методов связано с необходимостью выполнения громоздких вычислений, а графические методы затрудняют анализ влияния отдельных параметров на динамические свойства нелинейных систем.

2.5.7. Самонастраивающиеся системы управления Кибернетика – наука об общих законах получения, хранения, передачи и преобразова ния информации в сложных управляющих системах различной физической природы опреде лена Н. Винером как наука об управлении и связи в животном и машине. Развитие киберне тики, появление и развитие новых технических средств радиоэлектроники, вычислительной техники привело к созданию и внедрению самонастраивающихся и самообучающихся сис тем автоматического управления – наиболее прогрессивных систем автоматики.

Самонастраивающиеся системы (СНС) – это системы, в которых в процессе функцио нирования автоматически изменяются некоторые параметры управляющей части или управ ляющей части и объекта управления с целью обеспечения заданного качества управления в условиях нестационарности объекта управления, задающих и возмущающих воздействий.

Самообучающиеся (самоприспосабливающиеся) системы (СОС) – это системы, алго ритм функционирования которых вырабатывается и совершенствуется в процессе самообу чения под влиянием внешних возмущений.

В зависимости от условий функционирования предусматривается изменение каких либо параметров элементов СНС, ее структуры, введение логических элементов, вычисли тельных устройств, элементов автоматического поиска. В СНС управляющие воздействия формируются не только в функции ее координат, но и в зависимости от состояния внешней среды, проявляющегося в изменениях возмущающих воздействий на систему. Элементы са монастройки призваны существенно повысить качество управления в условиях трудно про гнозируемых или вообще непрогнозируемых возмущений. Вместе с тем введение самона стройки существенно удорожает систему, усложняет ее структуру, снижает показатели на дежности.

Функциональная схема СНС представлена на рис. 121, а. Она состоит из основного контура, образованного объектом управления (ОУ) и регулятором (Р), и контура самона стройки, включающего в себя идентификатор процесса (ИП), устройство оценки входных сигналов (УОВС), вычислительное устройство (ВУ) и исполнительное устройство (ИУ).

Идентификатор процесса и УОВС составляют контролирующую часть, в задачу которой входит выработка текущей информации о состоянии объекта и внешней среды.

а) б) Рис. 121. Функциональные схемы самонастраивающейся системы управления:

а – с контуром самонастройки;

б – с настройкой по внешним воздействиям ИП предназначен для определения динамических свойств объекта управления. При этом наиболее полная оценка ОУ заключается в определении его переходных и частотных характеристик, уравнений, передаточной функции и т. п. В более простых случаях в задачу ИП входит формирование отдельных показателей динамики ОУ в дискретной форме.

УОВС предназначено для анализа характера внешних возмущений.

ВУ вырабатывает или хранит в памяти условие самонастройки, которое в наиболее со вершенных СНС является критерием оптимального управления объектом. В наиболее слож ных системах управления в качестве вычислительного устройства используются электронно вычислительные машины, как цифровые, так и аналоговые.

ВУ на основе информации о состоянии объекта и внешней среды, т.е. на основе ин формации, поступающей от ИП и УОВС, вырабатывает требования к характеристикам регу лятора. Информация с выхода вычислительного устройства с помощью исполнительного устройства ИУ преобразуется в воздействие на регулятор, обеспечивая требуемый в данный момент закон управления объектом.

Для реализации самонастройки регулятор СНС, а иногда и объект имеют изменяемую часть, характеризующуюся изменяемыми структурой и параметрами.

Наиболее характерной чертой СНС является режим автоматического поиска, органи зуемый с целью выявления отклонений системы от оптимального состояния. В частности, такой поиск осуществляется организацией автоматических пробных движений СНС с анали зом входных и выходных переменных.

В тех случаях, когда закон изменения характеристик объекта для различных моментов времени может быть заранее определен, можно применять программную настройку, упро щающую структуру СНС. Однако в общем случае закон изменения характеристик неизвес тен и требуется вводить элементы самонастройки.

По исходному принципу самонастройки СНС подразделяются на системы с самона стройкой по сигналам внешних воздействий;

с самонастройкой по динамическим характери стикам объектов;

комбинированные, использующие для самонастройки сигналы внешних воздействий и информацию о динамических характеристиках объектов.

По способу воздействия элементов самонастройки на систему СНС подразделяются на системы с автоматической настройкой параметров и системы с автоматической настройкой структуры. Последний тип систем получил название самоорганизующихся.

По контуру самонастройки и по контуру основной обратной связи СНС могут быть ра зомкнутыми и замкнутыми.

Заканчивая общую характеристику самонастраивающихся автоматических систем, от метим их наиболее характерные черты: наличие двух контуров – основного и контура само настройки;

включение элементов, способных в процессе работы изменять алгоритм функ ционирования, параметры, характеристики или структуру, причем эти изменения могут быть как непрерывными, так и дискретными;

использование вычислительных устройств для выра ботки и хранения условий самонастройки (критерия оптимизации);

высокая чувствитель ность к изменению параметров возмущающих и управляющих воздействий;

автоматический поиск оптимального состояния при случайных воздействиях на систему.

На рис. 121, б показана функциональная схема СНС с настройкой по сигналам внешних воздействий. Система содержит устройство самонастройки (УСН), обеспечивающее приве дение системы в режим, оптимальный по выбранному критерию, который в общем случае может быть переменным. УСН анализирует входной сигнал х ВХ, возмущения и помехи f и вырабатывает воздействие, под влиянием которого изменяются параметры или структура ре гулятора и объекта. По контуру самонастройки система является разомкнутой, если осуще ствляются измерение и анализ внешних воздействий. Если такого измерения осуществить нельзя, то влияние возмущений анализируется по выходному сигналу х ВЫХ. В этом случае система будет замкнутой как по основному контуру, так и по контуру самонастройки (см.

штриховую связь УСН с выходной величиной х ВЫХ ).


В тех случаях, когда возмущения изменяют параметры объекта и его динамические ха рактеристики, самонастройка осуществляется по динамическим характеристикам объектов управления. Для этой цели широко используются динамические модели, и самонастройка осуществляется по характеристикам модели.

СНС с моделями управляемых объектов может строиться с вычислителем параметров объектов, с эталонной или подстраиваемой моделью, с анализатором характеристик объекта и по другим, в том числе комбинированным принципам.

В СНС с моделью и вычислителем параметров объекта управления текущие значения параметров объекта сравниваются с параметрами моделей. Такие системы имеют относи тельно сложный контур самонастройки и низкую ее скорость, обусловленную длительно стью вычислений параметров объекта. В связи с этим СНС подобного типа эффективны лишь в случаях, когда параметры объекта изменяются медленно по сравнению с длительно стью переходных процессов в системе.

В самонастраивающихся системах с эталонной моделью (рис. 122) характеристики объ екта управления (ОУ) сравниваются с характеристиками эталонной модели (ЭМ). Вектор со стояния системы Х определяется с помощью индентификатора процесса управления (ИП), выходной вектор которого в устройстве сравнения сравнивается с вектором состояния х М эталонной модели. Сигнал рассогласования Х поступает на устройство самонастройки (УСН), которое формирует воздействия, изменяющие параметры или структуру объекта управления (ОУ), регулятора (Р), главной обратной связи (ОС). В зависимости от сложности системы УСН может осуществлять настройку по всем трем указанным каналам или по одно му из них. Во всех случаях задача контура самонастройки сводится к приведению системы к оптимальному состоянию по требуемому критерию функционирования.

В комбинированных самонастраивающихся системах используются оба рассмотренных выше принципа: самонастройка по сигналам внешних воздействий и самонастройка по ди намическим характеристикам объекта. Комбинированная СНС также может быть построена на основе эталонной модели, но в этом случае динамические характеристики ЭМ не остают ся стабильными, а автоматически изменяются в соответствии с изменениями возмущений f и входных воздействий х ВХ. Для реализации комбинированного принципа самонастройки эта лонная модель снабжается дополнительным контуром самонастройки по переменным х ВХ и f.

Рис. 122. Самонастраивающаяся система с эталонной моделью Вместо эталонных моделей в СНС для самонастройки могут использоваться анализато ры характеристик объекта и вычислительные устройства. В этом случае определяемые дина мические характеристики системы сравниваются с заданными характеристиками. В качестве динамических характеристик, используемых для оценки качества управления в замкнутых системах автоматического управления, могут быть переходные характеристики, импульсные переходные характеристики, частотные функции. С этой целью в СНС предусматриваются средства создания режимов, необходимых для получения указанных характеристик.

Решение задачи синтеза контура самонастройки включает следующие основные этапы:

анализ причин, обосновывающих необходимость самонастройки;

выбор критерия самона стройки и принципа построения контура самонастройки;

разработку алгоритмов идентифи кации объекта;

определение закона изменения настраиваемых параметров;

разработку эта лонной модели или анализатора характеристик.

Задача синтеза контура самонастройки СНС характеризуется большой сложностью, обусловленной нелинейностью объекта с переменными случайными параметрами, связан ными сложными зависимостями с возмущающими воздействиями. Вся задача решается в два укрупненных этапа – первичная оптимизация, когда разрабатывается основной контур, и вторичная оптимизация, связанная с разработкой контура самонастройки. Первичная опти мизация решается с использованием ранее рассмотренных методов синтеза оптимальных ди намических систем.

В самообучающихся системах (СОС) параметры, структура, закон управления изменя ются по сложным алгоритмам, которые совершенствуются на базе результатов самонастрой ки.

Разработка и эксплуатация самообучающихся систем тесно связаны с проблемой рас познавания образов. Системы, построенные на базе распознавания образов, получили назва ние персептрон (от англ. to percept – воспринимать).

Персептрон является обучаемой распознающей системой, реализующей корректируе мое линейное решающее правило в пространстве фиксированных, случайно выбранных при знаков входных сигналов. Под решающим правилом понимается алгоритм, позволяющий по результатам измерений определенных признаков объекта (ситуации) принять решение о зна чениях его параметров, непосредственно не наблюдаемых при измерениях. Решением может быть, например, отнесение интересующего объекта к тому или иному классу объектов по ус тановленной классификации.

Принцип распознавания образов заключается в том, чтобы построить поверхности, раз деляющие гипер пространство на конечное число областей, каждая из которых имеет свой образ. Способность системы к «распознаванию» означает, что известные типы объектов бу дут приписываться к определенному классу, а если появляется неизвестный тип, не относя щийся ни к одному известному классу, то ему приписывается новое подразделение гиперпо верхности. Распознавание образов после обучения состоит в проверке новых типов, о при надлежности которых к определенному классу ничего не известно. Самообучающиеся сис темы функционируют, как правило, на базе ЭВМ.

Обеспечение оптимального управления при неполной информации об объекте управ ления связано с понятием дуального управления, т.е. такого, в котором управляющие воздей ствия имеют двойственный характер – используются для изучения объекта управления и для приведения его в требуемое состояние. При этом процессы изучения объекта управления и процессы управления им тесно связаны и образуют единый сложный двойственный, или ду альный, процесс, определяющий качество функционирования системы управления. В общем случае для отыскания оптимальной стратегии дуального управления используются методы динамического программирования.


Методы решения задач дуального управления связаны со значительными трудностями, поэтому на практике часто ограничиваются отысканием субоптимальных стратегий путем упрощения постановки задачи или сужения класса допустимых стратегий. В частности, для некоторых типов объектов оптимальной может оказаться стратегия, направленная в каждый момент времени только на приведение объекта к требуемому состоянию и не содержащая в себе специальных функций по изучению объекта.

2.5.8. Содержание практических занятий по теме № Тема: Системы автоматического управления Цель занятия: Изучить системы автоматического управления Содержание темы:

1. Системы автоматического управления.

2. Основные принципы управления.

3. Структура процессов управления. Объект управления.

4. Линейные и нелинейные системы управления.

5. Непрерывные и дискретные системы управления.

6. Самонастраивающиеся системы управления.

Литература: [5];

[25], с. 40-150;

[26].

3. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 3.1. Перечень основной и дополнительной литературы 3.1.1. Основная литература:

1. Управляющие системы и автоматика [Текст] / Д. Шмидт и др. – М. : Техносфера, 2007. – 582 с.

2. Электронный учебник (УМК) по дисциплине «Основы теории построения информа ционно-измерительных и управляющих систем»: для аспирантов и соиск. спец. «Информ. змерит. и упр. системы» [Электронный ресурс] / сост. А. И. Туищев. – Тольятти : ПВГУС, 2011. – 111 МБ.

3. Евменов, В. П. Интеллектуальные системы управления [Текст] / В. П. Евменов. – М.: ЛИБРОКОМ, 2009. – 300 с.

4. Раннев, Г. Г. Методы и средства измерений [Текст] : учеб. для вузов направл. «При боростроение» / Г. Г. Раннев, А. П. Тарасенко. – М.: «Академия», 2010. – 331 с.

5. Рубичев, Н. А. Измерительные информационные системы [Текст] : учеб. пособие для вузов / Н. А. Рубичев. – М.: «Дрофа», 2010. – 335 с.

6. Раннев, Г. Г. Измерительные информационные системы [Текст] : учеб. для вузов / Г.

Г. Раннев. – М.: «Академия», 2010. – 330 с.

3.1.2. Дополнительная литература:

7. Бессонов, А. А. Надежность систем автоматического регулирования [Текст] / А. А.

Бессонов, А. В. Мороз. – Л. : Энергоатомиздат, 1984.

8. Земельман, М. А. Метрологические основы технических измерений [Текст] / М. А.

Земельман. – М. : Изд-во стандартов, 1991.

9. Кузнецов, В. А. Общая метрология [Текст] / В. А. Кузнецов, Г. В. Ялунина. – М. :

Изд-во стандартов, 2001.

10. Ланге, Ф. Г. Статистические аспекты построения измерительных систем [Текст] / Ф.

Г. Ланге. – М. : Радио и связь, 1981.

11. Липаев, В. В. Выбор и оценивание характеристик качества программных средств [Текст] / В. В. Липаев // Методы и стандарты. Сер. Информационные технологии. – М. :

СИНТЕГ, 2001.

12. Метрологическое обеспечение и эксплуатация средств измерений [Текст] / В. А.

Кузнецов и др. – М. : Радио и связь, 1990.

13. Метрологическое обеспечение информационно-измерительных систем (теория, ме тодология, организация) [Текст] / Под ред. Е.Т. Удовиченко. – М. : Изд-во стандартов, 1991.

14. Метрологическое обеспечение информационно-измерительных систем [Текст] :

Сборник руководящих документов. – М. : Изд-во стандартов, 1984.

15. Новицкий, П. В. Оценка погрешностей результатов измерений [Текст] / П. В. Но вицкий, И. А. Зограф. – Л. : Энергоатомиздат, 1991.

16. Новицкий, П. В. Динамика погрешностей средств измерений [Текст] / П. В. Новиц кий, И. А. Зограф, В. С. Лабунец. – Л. : Энергоатомиздат, 1990.

17. Новопашенный, Г. Н. Информационно-измерительные системы [Текст] / Г. Н. Но вопашенный. – М. : Высш. шк., 1977.

18. Новоселов, О. Н. Основы теории и расчета информационно-измерительных систем [Текст] / О. Н. Новоселов, А. Ф. Фомин. – М. : Машиностроение, 1991.

19. Основы метрологии [Текст] / Ю. А. Богомолов и др. – М. : Изд-во МИСИС, 2000.

20. Сычев, А. П. Метрологическое обеспечение радиоэлектронной аппаратуры [Текст] / А. П. Сычев. – М. : РИЦ «Татьянин день», 1993.

21. Финогенов, К. Г. Программирование измерительных систем реального времени [Текст] / К. Г. Финогентов. – М. : Энергоатомиздат, 1990.

22. Цапенко, М. П. Измерительно-информационные системы [Текст] / М. П. Цапенко. – М. : Энергоатомиздат, 1985.

23. Шаракшанэ, А. С. Оценка характеристик сложных автоматизированных систем [Текст] / А. С. Шаракшанэ, А. К. Халецкий, И. А. Морозов. – М.: Машиностроение, 1993.

24. Дианов, В. Н. Диагностика и надежность автоматических систем [Текст] : учебное пособие / В. Н. Дианов. – М. : МГИУ, 2004. – 160 с.

25. Михайлов, В. С. Теория управления [Текст] / В. С. Михайлов. – К. : Выща шк. Го ловное изд-во, 1988. – 312 с.

26. Вальков, В. М. Автоматизированные системы управления технологическими про цессами [Текст] / В. М. Вальков, В. Е. Вершинин. – 3-е изд., перераб. и доп. – Л. : Политех ника, 1991. – 269 с.

3.2. Методические рекомендации преподавателю Основными формами обучения аспирантов являются аудиторные занятия, включаю щие:

– лекции, – практические занятия, – самостоятельная работа аспиранта.

Тематика лекций соответствует программе-минимум кандидатского экзамена по специ альности.

Практические занятия состоят из следующих этапов:

– подготовка к обсуждению вопросов теории по планам семинарских занятий в режиме свободной дискуссии;

– обсуждение наиболее значимых проблем из курса, диспут по наиболее актуальным темам курса;

– подведение итогов занятий.

Для более успешного освоения дисциплины необходимо использование инновацион ных методов обучения, наукоемких средств обучения, включающих виртуальные доски, об ращение в режиме on-line к иллюстративным материалам и мультимедиа, как собственной разработки, так и лицензированных и находящихся в свободном доступе.

Самостоятельная работа аспирантов проводится внеаудиторное время и включает рабо ту с литературой, подготовку материалов для обсуждений в рамках аудиторной работы.

Формы контроля самостоятельной работы: степень активности в дискуссиях;

консуль тирование и контроль выполнения реферативной работы аспирантов по индивидуальной те ме, которая относится к наиболее важной, творческой и инновационной составляющей само стоятельной работы.

Для успешного освоения дисциплины аспиранты обеспечиваются учебно-методически ми материалами по предмету По окончании изучения дисциплины проводится итоговый контроль – зачет.

3.3. Методические указания аспирантам по изучению дисциплины При изучении дисциплины «Структура и алгоритмы ИИУС» аспиранты должны знать:

измерительные системы (ИС) независимых входных величин;

многоточечные и мультипли цированные ИС;

сканирующие системы для расшифровки графиков;

голографические ИС;

многомерные и аппроксимирующие ИС;

статистические измерительные системы;

измерения статистических характеристик случайных процессов;

системы для измерения законов рас пределения вероятностей;

корреляционные и спектральные ИИУС;

теоретические основы систем автоматического контроля (САК);

функции и основные характеристики САК;

ошибки контроля;

объем выборки при контроле системы автоматического допускового контроля;

формирование норм и сравнение уставок с контролируемыми величинами;

САК параллель ного и последовательного действия и алгоритмы их работы;

системы технической диагно стики;

виды САК;

выбор контролируемых величин и областей их состояния;

распознающие системы;

системы технической диагностики и их показатели;

методы оптимизации прове рочных программ;

выбор контролируемых параметров для локализации неисправности ИИ УС;

принципы построения систем диагностирования;

методы диагностирования;

телеизме рительные системы (ТИС);

особенности и основные характеристики ТИС;

линии связи;

раз деление сигналов в ТИС;

аналоговые, цифровые и адаптивные ТИС;

системы автоматическо го управления;

основные принципы управления;

структура процессов управления;

объект управления;

линейные и нелинейные системы управления;

непрерывные и дискретные сис темы управления;

самонастраивающиеся системы управления.

Изучение дисциплины требует присутствия и активной работы в ходе аудиторных за нятий, а также при выполнении самостоятельной работы аспирантов.

Аудиторная работа во время проведения практических занятий включает:

– дополнительное самостоятельное изучение разделов тем;

– работа на практических занятиях: выступление с докладами и др.;

– защита рефератов.

Внеаудиторная самостоятельная работа включает:

– изучение отдельных вопросов дисциплины;

– подготовку сообщений, конспектов лекций по самостоятельно изучаемым вопросам, а также докладов на научные конференции.

3.4. Материально-техническое обеспечение дисциплины Средства обучения включают в себя учебную литературу (рекомендованные учебники, учебные и учебно-методические пособия, справочную литературу, наглядные пособия в виде плакатов и различных компьютерных файлов), лабораторное оборудование и измерительные приборы.

При изучении дисциплины рекомендуется широкое использование информационных технологий, связанное с подготовкой аспиранта к практическим занятиям, при самостоя тельном изучении отдельных вопросов дисциплины.

Широко применяются технические и электронные средства обучения и контроля зна ний аспирантов. Практические занятия проводятся с использованием современных измери тельных приборов и оборудования в лабораториях, оснащенных компьютерной техникой и оргтехникой. Для итогового контроля знаний по дисциплине используется тестирование в среде AST-тест.

3.5. Программное обеспечение использования современных информационно коммуникативных технологий При изучении дисциплины современные компьютерные средства и технологии исполь зуются при проведении лекционных занятий для презентации учебных материалов, при вы полнении аспирантами практических работ, при подготовке аспирантов к практическим за нятиям, а также к итоговой форме контроля – зачету по дисциплине – для изучения учебных материалов. Нашло применение следующее программное обеспечение:

1. Операционная система Microsoft Windows.

2. Пакет Microsoft Office (MS Word, MS Excel, MS PowerPoint).

3. Браузер Internet Explorer.

4. Инженерный калькулятор MS Windows.

ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение Математические модели типовых структурных звеньев Приложение Основные типы нелинейностей и соответствующие им графические и аналитические зависимости Учебное издание УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по дисциплине ОД.А.04 «Структура и алгоритмы информационно измерительных и управляющих систем»

для аспирантов специальности 05.11.16 «Информационно-измерительные и управляющие системы (в сфере услуг)»

Составители Воловач Владимир Иванович Тяжев Анатолий Иванович Издается в авторской редакции.

Подписано в печать с электронного оригинал-макета 19.10.2012.

Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 9,25.

Тираж 500 экз. Заказ 259/01.

Издательско-полиграфический центр Поволжского государственного университета сервиса.

445677, г. Тольятти, ул. Гагарина, 4.

rio@tolgas.ru, тел. (8482) 222-650.

Электронную версию этого издания вы можете найти на сайте университета www.tolgas.ru в разделе специальности учебно-методическое обеспечение дисциплин.



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.