Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Министерство Образования и Науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра Автоматики
Лабораторная работа №1
система с градиентным алгоритмом адаптации
Вариант №5
Студент: Овченков Д.В.
Дата выполнения: ………………………
Отметка о защите: ………………………
1. Цель работы
Изучение свойств системы с алгоритмом адаптации, синтезированным по градиентному методу, анализ влияния темпа параметрических возмущений на качество процессов и величину управляющего воздействия.
2. Исходные данные
Коэффициенты ОУ |
Перерегулирование, σ% |
Время переходного процесса, tп |
||
a0 |
a1 |
b |
||
0.1 |
0.5 |
0.1 |
30 |
10 |
Объект управления имеет математическую модель вида:
= A x + B u, y = C x, (2.1)
где - вектор координат состояния, y - выходная переменная, u - управляющее воздействие, y, uÎ ; A, B, C - матрицы коэффициентов соответствующих размерностей;
A=, B=, C=, (2.2)
, , b- неизвестные коэффициенты, которые могут быть как постоянными, так и переменными. Желаемое поведение системы описывают уравнения эталонной модели:
, (2.3)
где r- входная переменная,
=, =, =.
Закон управления формируется в виде:
или . (2.4)
Коэффициенты регулятора изменяются по градиентному алгоритму адаптации: ,
, (2.5)
,
.
3. Ход работы
3.1 Расчет параметров адаптивного регулятора и наблюдателя
Определение элементов матриц , , по заданным требованиям к качеству процессов (таблица 1):
.
Расчет наблюдателя:
;
;
;
.
Уравнение системы с наблюдателем и вычисленными параметрами:
3.2. Выполнить моделирование стационарного и нестационарного объектов (=10, =1), оценить устойчивость, определить показатели качества( σ %, tn ).
Стационарный объект управления:
у
t
Рис. 1. Переходный процесс y(t). Стационарный объект (% = 1%, tпп = 10,5 с)
Нестационарный объект управления:
у
t
Рис. 2. Переходный процесс y(t). Нестационарный объект, система неустойчива.
3.3. Собрать схему эталонной модели на интегрирующих элементах. Получить переходную характеристику (r=1(t), x1(0)=x2(0)=0). Определить показатели качества( σ %, tn ).
y
t
Рис. 3. Переходный процесс в эталонной модели (% = 19.5%, tпп = 2.4 с)
3.4. Собрать схему адаптивной системы (2.1), (2.3)-(2.5). Параметры объекта управления приведены в таблице 1.
Структурная схема адаптивной системы:
3.5. Получить графики переходной характеристики системы (y(t)), управляющего воздействия и процессов на выходе адаптера () при r(t)=1(t), нулевых начальных условиях, кроме , γ=1.
t
Рис. 4. Переходные процессы
y
t
Рис. 5. Переходный процесс системы при γ = 10, 10, 0,001. Полученные показатели качества не удовлетворяют желаемым.
3.6. Определить показатели качества, сравнить их значения с заданными. Если качество процесса неудовлетворительное, то изменяя γ, добиться достижения требуемых показателей.
y
t
Рис. 6. Переходный процесс системы СС (% = 29,5%, tпп = 5,2 с)
γ = 50, 50, 0,001. Полученные показатели качества удовлетворяют желаемым.
3.7. Изменить начальные условия в объекте (), получить вид y(t), (t), (t), (t), u (t). Моделирование провести для различных значений g. Сравнить с результатами п.3.5. Изобразить зависимость γ от x1(0) при γr=0.001 и x2(0)=0
y
t
Рис.7. Переходный процесс системы, y(t) при γ=100 (% = 42%, tпп = 3,6 с).
U
t
Рис. 8. Управляющее воздействие, U(t) при γ=100
t
Рис. 9. Процессы на выходе адаптера (,) при γ=100 .
y
t
Рис.10. Переходный процесс системы, y(t) при γ=10000 (% = 42%, tпп = 3,6 с).
U
t
Рис. 11. Управляющее воздействие, U(t) при γ=10000
t
Рис. 12. Процессы на выходе адаптера (,) при γ=10000 .
Рис. 13. Зависимость γ от x1(0) при γr=0.001 и x2(0)=0
3.8 Изменить модель объекта управления, , . Провести моделирование адаптивной системы при нулевых начальных условиях, кроме (0) ≠ 0, (0) = 1, и различных значениях , : а) =1, =1, б) =1, =10, в) =10, =1. Для улучшения процессов в системе изменить значения γ в 10 раз. Сравнить с результатами п.3.5.
а) =1, =1 γ=100
y
t
Рис. 14. Переходный процесс в системе, y(t).
Показатели качества системы удовлетворяют требуемым.
t
Рис.15. Процессы на выходе адаптера (,).
U
t
Рис.16. Управляющее воздействие, U(t)
б) =1, =10, γ=100
y
t
Рис. 17. Переходный процесс в системе, y(t)
Показатели качества системы удовлетворяют требуемым.
t
Рис.18. Процессы на выходе адаптера (,).
U
t
Рис.19. Управляющее воздействие, U(t)
в) =10, =1, γ=1000
y
t
Рис.20. Переходный процесс в системе, y(t)
Показатели качества системы удовлетворяют требуемым.
t
Рис.21. Процессы на выходе адаптера (,).
t
U
t
Рис.22. Управляющее воздействие, U(t)
3.9 Рассчитать параметры наблюдателя. Собрать схему системы с наблюдателем. Повторить пп. 3.4, 3.8
Структурная схема системы с наблюдателем:
а) =1, =1, γ=200
Рис.23. Переходный процесс в системе, y(t)
Показатели качества системы удовлетворяют требуемым
Рис.24. Процессы на выходе адаптера (,).
Рис.25. Управляющее воздействие, U(t)
б) =1, =10, γ=70
Рис.26 Переходный процесс в системе, y(t)
Показатели качества системы удовлетворяют требуемым.
Рис.27. Процессы на выходе адаптера (,).
Рис.28. Управляющее воздействие,U(t)
в) =10, =1, γ=400
Рис.29. Переходный процесс в системе, y(t)
Показатели качества системы не удовлетворяют требуемым.
Рис.30. Процессы на выходе адаптера (,).
Рис.31. Управляющее воздействие,U(t)
Вывод
С помощью градиентного алгоритма адаптации получили систему с разными показателями качества переходного процесса. При не нулевых начальных условиях не возможно было получить требуемых показателей качества, даже при подборе коэффициента γ.
Параметрические возмущения влияют на качество процессов следующим образом:
- увеличение амплитуды приводит к росту управляющего воздействия и показатели качества переходного процесса становятся неудовлетворительными;
- с ростом частоты параметрических колебаний показатели качества переходного процесса становятся лучше.
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.