Основные особенности и возможности программы VisSim. Режимы работы. Структурная устойчивость или неустойчивость некоторых простейших замкнутых линейных систем, упрощенный критерий устойчивости по ЛАЧХ, условие его применимости, связь этого условия с шагом интегрирования при моделировании. Параллельное включение двух звеньев – свойства результирующего звена, свойства а.ч.х. и ЛАЧХ. Разделение движений по двум каналам управления. Разделение движений по двум датчикам с различными шумовыми свойствами в различн, страница 23

Если взять несколько дифференциаторов несколько интеграторов и поставить подряд и промоделировать, то результат на выходе не должен меняться, т.е. получим то же, что и на входе. Два дифференциатора, два интегратора последовательно, на входе сигнал, но не ступенчатый. Если ставить 2 интегратора, то чтобы сигнал был гладкий, нужно тестовый сигнал – кривую второго порядка. То есть сигнал пропустили через фильтр третьего порядка, дважды продифференцировали, дважды проинтегрировали и должны получить то же самое. Входной и выходной сигналы не всегда не совпадают. Совпадают всегда при методе Эйлера. Таким образом с этой позиции метод Эйлера наиболее адекватен.

Перенос на реальный микропроцессор. Он делает практически  то же самое, что и ПО VisSim, производит вычисление по тем же самым алгоритмам. Если в VisSim имело место понятие шага интегрирования, то в МП – это шаг опроса АЦП. Если, например, есть 4 метода вычисления интеграла, значит есть 4 способа вычисления интеграла в МП системе. И в МП системе нужно использовать тот же самый метод интегрирования, что и при моделировании. Если использовать другой метод интегрирования, то результаты могут и отличаться.

Корректный шаг интегрирования – это такой маленький шаг,  при котором приращение выходного сигнала пренебрежимо мало за время одного шага интегрирования. Если это так, то никакие адаптивные методы не нужны.


37.Потенциальные возможности развития направления самонастраивающихся регуляторов, методы поиска оптимума; алгоритмы самонастройки и требования к ним при моделировании и при работе с реальным объектом.

Функции «самонастройки» по запросу повторяют операции, выполняемые квалифицированным инженером для настройки контура регулирования во время запуска системы. К тому же регуляторы с самонастройкой «на лету» могут продолжать обновлять константы настройки контуров уже после запуска системы в эксплуатацию.

Хотя оба подхода нашли признание среди специалистов по АСУ ТП, самонастройка «по запросу» пользуется большей популярностью.

Самонастройка уже считается необходимой функцией даже для базовых модификаций контроллеров регулирования.

В дополнение к большей эффективности и более низким эксплуатационным расходам, они позволяют сохранить время и усилия, ранее затрачиваемые на ручную настройку ПИДрегуляторов.

П, ПИ, ПИД настраиваются по техническому и симметричному оптимуму. По техническому – лучше отрабатывает управляющее воздействие, а симметричный – возмущающее.

Потенциальные возможности развития направления: мы научились путем задания целевой (стоимостной) функции методами, реализованными в программных продуктах настраивать регулятор при заданной структуре и получать требуемое качество переходного процесса. При правильном выборе целевой функции, у которой есть глобальный экстремум, можно запустить процедуру оптимизации. Если задать необоснованную целевую функцию, то мы не получим хорошего результата. Если мы сформулировали критерий, и у нас имеется программный продукт, то можно при моделировании по этому критерию найти от 3 до 5 коэффициентов.

Метод поиска оптимума: градиентного спуска, равномерного шага и др. в ПО VisSim  имеется 3 метода оптимизации. Но если целевая функция имеет глобальный минимум, то от выбора метода результат не зависит. Если есть локальный экстремум, мы можем застрять. Надо стремиться, чтобы целевая функция имела глобальный минимум и ярко выраженный экстремум.

Алгоритм самонастройки . Градиентный спуск ищет и направление следующего шага, и его величину. А можно последовательно: находим экстремум по одному коэффициенту, затем по-другому и тд. Результаты могут быть разные.

Например, для двух коэффициентов. Если по одному параметру идем к минимуму, а по другому к максимуму, то это плохо. Если есть экстремум (провисающая парабола), то как бы мы ни шли, мы все равно достигнем минимума. Должен быть хороший стоимостной функционал.