20081086 (1032030), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Подстройкарегулятора может быть поисковой (без идентификации объекта,путём поиска оптимальных параметров) и беспоисковой (с идентификацией). Поисковая идентификация базируется обычно направилах (см. раздел «Ручная настройки ПИДрегулятора, основанная на правилах») или на итерационных алгоритмах поискаминимума критериальной функции. Наиболее распространёнпоиск оптимальных параметров с помощью градиентного метода: находят производные от критериальной функции по параметрам ПИДрегулятора, которые являются компонентами вектора градиента, а далее производится изменение параметров всоответствии с направлением градиента.Важно подчеркнуть, что несмотря на наличие автоматическойподстройки, контроллер может не дать требуемого качества регулирования по причинам, не зависящим от качества заложенных в него алгоритмов. Например, объект управления можетбыть плохо спроектирован (зависимые контуры регулирования,большая задержка, высокий порядок объекта); объект можетбыть нелинейным; датчики могут быть расположены не в томместе, где нужно, и иметь плохой контакт с объектом, уровеньпомех в канале измерения может быть недопустимо большим;разрешающая способность датчика может быть недостаточновысокой; источник входного воздействия на объект можетиметь слишком большую инерционность или гистерезис; могутбыть также ошибки в монтаже системы, плохое заземление, обрывы проводников и т.д.
Поэтому, прежде чем начинать автоматическую настройку, необходимо убедиться в отсутствии перечисленных проблем. Например, если вследствие износа механической системы появился непредусмотренный проектом гистерезис и поэтому система находится в режиме колебаний, подстройка регулятора может не дать желаемого результата, пока неустранена причина проблемы.Структурная схема самонастраивающейся системы приведенана рис.
23. Автонастройка практически не имеет никаких особенностей по сравнению с описанными ранее методами, за исключением того, что она выполняется в автоматическом режиме.Основным этапом автоматической настройки и адаптации является идентификация модели объекта. Она выполняется в автоматическом режиме обычными методами идентификации парамет90Рис.
23. Общая структура системы с автоматической настройкойwww.cta.ruров моделей объектов управления [7, 10]. Автоматическая настройка может выполняться и без идентификации объекта, основываясь на правилах (см. раздел «Ручная настройки ПИДрегулятора, основанная на правилах») или поисковых методах.Идентификация объекта управленияДля выполнения качественного регулирования, в том числепосле автоматической настройки ПИДрегулятора, необходимы знания о динамическом поведении объекта управления.Процесс получения (синтеза) математического описания объекта на основе экспериментально полученных сигналов на еговходе и выходе называется идентификацией объекта. Математическое описание может быть представлено в табличной формеили в форме уравнений.
Идентификация может быть структурной, когда ищется структура математического описания объекта, или параметрической, когда для известной структуры находят величины параметров, входящих в уравнения модели. Когдаищутся параметры модели с известной структурой, то говорятоб идентификации параметров модели, а не объекта.Результатом идентификации может быть импульсная или переходная характеристика объекта, а также соответствующие имспектральные характеристики, которые могут быть представлены в виде таблицы (массива), а не в форме математических зависимостей.
Табличные характеристики могут использоваться вдальнейшем для структурной и параметрической идентификации математической модели объекта регулирования или непосредственно для определения параметров ПИДрегулятора(как, например, в методе ЗиглераНикольса, см. подраздел «Настройка параметров регулятора по методу Зиглера и Никольса»).Несмотря на разнообразие и сложность реальных объектовуправления, в ПИДрегуляторах используются, как правило,только две структуры математических моделей: модель первого порядка с задержкой и модель второго порядка с задержкой (см. подраздел «Модели объектов управления»).
Гораздо реже используются модели более высоких порядков, хотя они могут более точно соответствовать объекту. Существуют две причины, ограничивающие применение точных моделей. Первой из них являетсяневозможность аналитического решения системы уравнений,описывающих ПИДрегулятор с моделью высокого порядка (аименно аналитические решения получили наибольшее распространение в ПИДрегуляторах с автоматической настройкой).Вторая причина состоит в том, что при большом числе параметров и высоком уровне шума измерений количество информации,полученной в эксперименте, оказывается недостаточным дляидентификации тонких особенностей поведения объекта.Выбор оптимальной модели обычно основан на критериидостаточности качества регулирования при минимальной сложности модели. Для нелинейных процессов и при повышенныхтребованиях к качеству регулирования разрабатывают модели синдивидуальной структурой, основываясь на физике процессов, протекающих в объекте управления.Если процесс любой сложности аппроксимировать модельюпервого порядка с транспортной задержкой (рис.
24), то полученные таким способом постоянная времени Т и задержка L называются соответственно эффективной постоянной времени иэффективной задержкой.Идентификация может выполняться с участием оператораили в автоматическом режиме, а также непрерывно (в реальномвремени) – в адаптивных регуляторах либо по требованию оператора – в регуляторах с самонастройкой.Теория ПИДрегуляторов хорошо развита для линейных объектов управления. Однако практически все реальные объектыСТА 1/2008© 2008, CTA Тел.: (495) 2340635 Факс: (495) 2321653 http://www.cta.ruВ ЗАПИСНУЮ КНИЖКУ ИНЖЕНЕРАимеют нелинейность типа «ограничение управляющего воздействия».
Ограничение может быть связано, например, с ограниченной мощностью нагревателя при регулировании тепловыхпроцессов, с ограничением площади сечения перепускного клапана, с ограничением скорости потока жидкости и т.п. Ограничение «снизу» в тепловых системах связано с тем, что источниктепла не может, как правило, работать в режиме холодильника,когда этого требует закон регулирования.Для минимизации нелинейных эффектов при идентификации объекта в рабочей точке («в малом») используют малые изменения управляющего воздействия, когда нелинейности системы можно не учитывать.
При этом процесс вывода системы взону линейности является предметом отдельного рассмотрения.Идентификацию можно выполнять в замкнутом контуре с обратной связью или в разомкнутом. Идентификация в замкнутомконтуре может быть косвенной и прямой. При косвенной идентификации измеряется тестовый сигнал и отклик на него системы собратной связью, затем путём вычислений по уравнениям системынаходится передаточная функция объекта управления.
При прямой идентификации передаточная функция объекта находится поизмерениям сигналов непосредственно на его входе и выходе.Различают активную идентификацию (с помощью воздействия на систему, которое подаётся специально с целью идентификации) и пассивную (в качестве воздействий используют сигналы, имеющиеся в системе в процессе её нормального функционирования). В пассивном эксперименте производят тольконаблюдение за поведением системы в нормальном режиме еёфункционирования, пытаясь извлечь из этого наблюдения информацию, достаточную для настройки регулятора.Модели объектов управленияСуществуют два способа получения модели объекта управления: формальный и физический. При формальном подходе используют модель типа «чёрный ящик», в которой не содержитсяинформация о физических процессах, происходящих в объекте,или о его структуре. Синтез формальной модели сводится к выбору одной из небольшого числа моделей, описываемых далее,и идентификации её параметров.Модель первого порядка.
Наиболее распространёнными объектами управления являются системы, описываемые уравнениями тепломассопереноса. Реакция таких объектов (при условии, что они являются линейными по входному воздействию)на ступенчатое входное воздействие имеет задержку L и точкуперегиба (рис. 24). Точное решение этих уравнений осуществляется численными методами и в теории автоматического управления не используется. Используют достаточно простое выражение передаточной функции объекта управления (модель первого порядка с транспортной задержкой) [6]:KpW (s ) =e − sL ,(37)( sT + 1)где s – комплексная частота, Kp – коэффициент передачи в установившемся режиме, T – постоянная времени, L – транспортная задержка.
Как видим, модель первого порядка описывается тремя параметрами: Kp, T, L, которые должны быть найдены в процессе идентификации. На рис. 24 приведена переходная характеристика реального объекта, измеренная в производственном цехе с помощью модуля NL4RTD серии RealLab!(НИЛ АП), датчика ТСМ50, OPCсервера NLopc и программыMS Excel. Погрешность измерений составляет 1 градус, разрешающая способность – 0,01 градуса.
Экспериментально снятыеточки (несколько тысяч) образуют сплошную линию, криваяаппроксимирующей модели показана штриховой линией.СТА 1/2008Модель второго порядка. Если описанная модель первого порядка оказывается слишком грубой, используют модель второгопорядка:Kp(38)W (s ) =e − sL ,(sT1 + 1)(sT2 + 1)где T1, T2 — две постоянные времени объекта управления. Модель второго порядка имеет характерную точку перегиба на передаточной характеристике.Модели интегрирующих процессов.
Выходная величина некоторых объектов управления при подаче на вход ступенчатоговоздействия не стремится к установившемуся значению, как нарис. 24, а продолжает изменяться в установившемся режиме. Такие переходные процессы называют интегрирующими. Примеринтегрирующего процесса приведён на рис. 25. Это зависимость температуры в чайнике мощностью 2 кВт от времени после включения нагрева. Поскольку мощность нагревателя оченьвысока, то чайник успевает закипеть за время t << T . Передаточная функция такого процесса имеет вид:K p – sL(39)W (s ) =e .sДругими примерами интегрирующих процессов могут бытьперемещение ленты транспортёра, поворот оси двигателя, наливжидкости в ёмкость, рост давления в замкнутом сосуде.Применение более сложных моделей позволяет улучшить качество регулирования, однако делает невозможным простойаналитический расчёт параметров регулятора на основании параметров модели.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
