Освоение методов анализа и синтеза систем автоматического управления, страница 6

7)  Динамический коэффициент регулирования.

8)  Время регулирования.

9)  Показатель перерегулирования.

10)  Интегральный квадратичный критерий.

3.4 Анализ влияния вариации коэффициентов модели ОУ на показатели качества регулирования.

Проанализируем влияние вариации коэффициентов модели ОУ на показатели качества переходного процесса, при этом настроим регулятор в соответствии с рекомендациями данными в [4, 40].

Для анализа возьмем 2 показателя качества регулирования: интегральный квадратичный критерий  и время регулирования . Результаты численных исследований для САР Смита при раздельном изменении параметров представлены на рис. 3.6-3.8. Из них следует, что данная система управления относительно нечувствительна к изменения всех коэффициентов модели ОУ.

Рисунок 3.6. Влияние изменений коэффициента передачи модели ОУ на показатели качества регулирования.

Рисунок 3.7. Влияние изменений постоянной времени  модели ОУ на показатели качества регулирования.

Рисунок 3.8. Влияние изменений времени запаздывания модели ОУ на показатели качества регулирования.

3.5 Сравнительный анализ прогнозирующей САР и САР с типовым законом регулирования.

В качестве критериев сравнительного анализа рассмотрим показатели качества переходного процесса. Для удобства представим их в виде таблицы (табл. 3.1).

Таблица 3.1. Сравнение показателей качества переходного процесса прогнозирующей САР и САР с типовым законом регулирования.

Из таблицы видно, что прогнозирующая САР (в данном случае САР Смита) значительно превосходит САР с типовым законом регулирования по всем показателям. Особенно следует отметить, что САР Смита имеет более высокое быстродействие и монотонно протекающие переходные процессы, т.е. без колебаний.

Аналогичный результат можно наблюдать и при сравнении влияний вариаций коэффициентов модели объекта на показатели качества регулирования (рис. 3.9). При изменениях коэффициента передачи, постоянной времени так и времени запаздывания объекта качество регулирования САР Смита всегда выше, чем у САР с ПИ – регулятором (САР с типовым законом регулирования).

Рисунок 3.9. Сравнение влияний изменения параметров объекта на показатель качества регулирования (интегральный квадратичный критерий).

4. Заключение

В данной работе были рассмотрены 2 системы автоматического регулирования: САР с типовым законом регулирования (САР с ПИ- регулятором) и прогнозирующая САР (САР Смита). Анализ этих систем управления показал явное превосходство САР Смита над САР с ПИ – регулятором для данной модели объекта. Но в силу того, что в качестве ОУ выступала идеализированная модель, можно судить о достаточной субъективности моих оценок. Так как при создании реальных САУ учитывается ряд факторов, как простота реализации и обслуживания, надежность и т.д.

Список литературы

1.  Копелович А.П. Автоматическое регулирование в черной металлургии. Краткий справочник / А.П. Копелович – М.: Металлургиздат, 1963. – 256 с.

2.  Роточ В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования / В.Я. Роточ – М.: Энергия, 1973. – 440 с., с ил.

3.  Мышляев Л.П. Автоматизация управления углеобогатительными фабриками / Л.П. Мышляев, С.Ф. Кисилев, А.А. Ивушкин и др. – Новокузнецк: СибГИУ, 2003. – 304 с., с ил.

4.  Лукас В.А. Теория управления техническими системами. Компактный учебный курс для вузов / В.А. Лукас – Екатеринбург: УГГГА, 2002. – 675 с., с ил.

5.  Лотош М.М. Основы теории автоматического управления. Математические методы / М.М. Лотош – М.: Наука, 1979. – 256 с.