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 6

Чтобы в ПО VisSim получить несколько графиков на одном, нужно в свойствах Plot поставить галочку напротив «Запоминание следов» и указать количество  графиков.

6. Правила представления результатов расчета регуляторов в промежуточных формах и в окончательном виде (округление, допуски и погрешности). Округления результатов оптимизации и округление параметров датчиков – отличия.

Значения параметров настройки ПИД-регулятора, и любого регулятора вообще, следует давать с точностью не более трех значащих цифр (т.е. округлять результат, как минимум, до 1%) кроме случаев доказанной целесообразности невыполнения этого правила. После округления необходимо получить переходные процессы с этими округленными значениями параметров настройки. Система, критичная к изменениям значений параметров настройки на величину менее 1% должна быть отнесена к классу неудовлетворительно рассчитанных систем (неустойчивый результат решения задачи).  Точность реализации регуляторов на практике зависит от точности используемых элементах. Так, например, если заводская погрешность величины сопротивления может составлять менее 1% (у качественных резисторов), то разброс величины емкости может колебаться в пределах -20% …+80% от номинального значения. Поэтому для решения практических задач, наперед задана точность реализации, и уже относительно нее вычисляются неизвестные параметры регулятора с требуемой точностью.

Касательно датчика – чем выше его точность – тем лучше, т.к. в качестве входного сигнала для регулятора идет рассогласование входа и выхода системы (который измеряется датчиком). Пусть датчик будет неточный, например, со смещенным нулем на h. Тогда y_выход = y_{выход системы}+h_{датчика}, поэтому ∆=v –  y_выход = h_дачика при v= y_{выход системы} Таким образом в статике даже для системы с интегратором на выходе, истинное значение регулируемой величины будет (v - h_дачика), а не желаемое v.

7. Обеспечение точности САУ и виды характеристик точности, обоснованность требований к точности идентификации модели объекта и точности расчета и реализации коэффициентов регулятора с этих позиций. Основные признаки достаточности статической точности (по модели системы и по виду графика).

Рассмотрим одноканальную систему стабилизации, для которой входное воздействие является постоянной величиной, а цель регулирования состоит в организации свойства limy(t)=V.

Для оценки точности используется ошибка регулирования ∆(t)= V- y(t), которая с течением времени стремится к некоторому постоянному значению – статической ошибке.

∆⁰=lim∆(t). По известной структурной схеме системы ошибку можно определить в операторной форме с помощью структурных преобразований ∆(p) = V(p) – y(p). В этом случае статический режим характеризуется тем, что p=0, а статическая ошибка находится по выражению ∆⁰ = ∆(0).

Динамической ошибкой будем называть величину ∆_d(t)=∆(t)-∆⁰, причем lim∆_d(t)=0.

Чем точнее описывается реальный объект, тем адекватнее описывает его свойства  получившаяся  математическая модель, но тем сложнее ее становится реализовать. Математическую модель, которая полностью бы отражала все свойства реального объекта, получить невозможно, но даже если бы мы все-таки смогли это сделать, то такая задача была бы бессмысленной, так как такую модель невозможно было бы смоделировать ввиду ее чрезвычайной сложности. Если же получить слишком простое математическое описание, которое легко реализовать, то оно не будет в должной мере соответствовать свойствам реального объекта: как минимум не будут учитываться многие нюансы, а как максимум результаты моделирования будут некорректны. Поэтому задача идентификации реального объекта чрезвычайно сложна и трудоемка – необходимо найти баланс между сложностью математического описания реального объекта и требуемой степенью соответствия переходных процессов на выходе объекта и при моделировании. Реальная система и модель на одни и те же входные воздействия должны давать одинаковые или с допустимой точностью переходные процессы.