- •В.Г. Новиков моделирование систем
- •Коломна 2007
- •Тема 1. Исследование линейных стационарных систем с помощью пакета прикладных программ MatLab “Control Sistem Toolbox” (“Система управления”)6
- •Тема 2. Цифровая обработка сигналов при Исследовании систем с помощью пакета MatLab “Signal Processing Toolbox”17
- •Тема 3. Моделирование динамических процессов с помощью пакета MatLab “Simulink”29
- •Тема 4. Моделирование процессов в линейных нестационарных динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”40
- •Тема 5. Имитационное моделирование процессов в динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”53
- •Введение
- •Тема 1. Исследование линейных стационарных систем с помощью пакета прикладных программ MatLab “Control Sistem Toolbox” (“Система управления”)
- •1.1. Введение
- •1.2. Ввод и преобразование моделей
- •1.2.1. Основные положения
- •1.2.2. Пример создания модели
- •1.3. Анализ системы
- •1.3.1. Общие положения
- •1.3.1.1. Примеры анализа во временной области
- •1.3.1.2. Примеры анализа в частотной области
- •1.3.1.3. Процедуры, вычисляющие отдельные характеристики и графически показывающие расположение полюсов и нулей системы
- •1.3.2. Примеры анализа во временной области
- •1.3.3. Примеры анализа в частотной области
- •1.3.4. Примеры применения процедур для вычисления полюсов и нулей системы
- •1.4. Задание на самостоятельную работу
- •1.4.1. Структурная схема модели
- •1.4.2. Требования к исследованию модели
- •1.4.3. Исходные параметры модели
- •1.4.4. Отчетность по лабораторной работе
- •Тема 2. Цифровая обработка сигналов при Исследовании систем с помощью пакета MatLab “Signal Processing Toolbox”
- •2.1. Введение
- •2.2. Общие средства фильтрации. Формирование случайных процессов
- •2.2.1. Общие основы линейной фильтрации
- •2.2.2. Формирование случайных процессов
- •2.3. Спектральный и статистический анализ
- •2.3.1. Основные понятия
- •2.3.2. Примеры спектрального анализа
- •2.4. Задание на самостоятельную работу
- •2.4.1 Цифровая обработка сигналов
- •2.4.2. Формирование случайного процесса из белого шума
- •2.4.3. Формирование процесса как сумма гармоник
- •2.4.4. Исходные данные
- •2.4.5. Отчетность по лабораторной работе
- •Тема 3. Моделирование динамических процессов с помощью пакета MatLab “Simulink”
- •3.1. Краткие сведения о подсистеме MatLab simulink
- •3.1.1. Запуск подсистемы simulink
- •3.1.2. Создание модели
- •3.1.3. Некоторые основные приемы подготовки и редактирования модели
- •3.5.1. Установка параметров моделирования
- •3.5.2. Выполнение моделирования
- •3.2.2.2. Результат составления модели
- •3.2.3. Результаты моделирования
- •3.3. Задание на самостоятельную работу
- •3.3.2.3. Отчетность
- •Тема 4. Моделирование процессов в линейных нестационарных динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”
- •4.1. Краткие сведения из теории линейных нестационарных и нелинейных систем автоматического управления
- •4.1.1. Особенности процессов в линейных нестационарных системах
- •4.1.2. Особенности процессов в нелинейных сау
- •4.1.3. Метод фазового пространства
- •4.2. Моделирования процессов в линейных нестационарных и нелинейных динамических системах с использованием подсистемы MatLab simulink
- •4.2.1. Приведение линейного дифференциального уравнения к канонической форме
- •4.2.2. Пример исследования нестационарных и нелинейных процессов
- •4.2.2.1. Постановка задачи
- •4.2.3. Методика формирования модели в системе MatLab
- •4.2.2.3. Пример результатов исследования
- •4.3. Задание на самостоятельную работу
- •4.3.1. Исходная система
- •4.3.2. Требования к работе
- •4.3.3. Отчетность
- •Тема 5. Имитационное моделирование процессов в динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”
- •5. 1. Введение
- •5. 2. Пример имитационного моделирования процессов с использованием подсистемы MatLab simulink
- •5.2.1. Постановка задачи
- •5.2.2. Формирование схемы моделирования
- •5.2.3. Подготовка к имитационному моделированию
- •5.2.3.1. Настройка блока Random Number - источника случайного сигнала с нормальным распределением.
- •5.2.3.2. Настройка блока Uniform Rundom Number - источника случайного сигнала с равномерным распределением
- •5.2.3.3. Настройка блока To Workspace - блока записи в рабочую область Matlab
- •5.2.3.4. Установка параметров моделирования и сохранение модели
- •5.2.3.5. Представление результатов имитационного моделирования
- •5.2.4. Результаты моделирования
- •5.3. Задание на самостоятельную работу
- •5.3.1. Исходная схема
- •5.3.2. Требования к работе
- •5.3.3. Отчетность
- •Использованные источники
4.2.2.3. Пример результатов исследования
Оценим отработку системой входных сигналов:
- единичная ступенька;
- синусоидальный сигнал с заданными параметрами.
Уровень ограничения заданной нелинейности типа “насыщение” для определенности ограничим уровнем 0.5.
Результаты моделирования в виде переходных процессов на выходе приведены на рисунках 16 и 17.
Как следует из рассмотрения рисунка 17, амплитуда выходного сигнала уменьшается с течением времени, что вызвано переменностью коэффициента передачиK0, K1 во времени.
Получим фазовую траекторию ошибки Δ при задании на входе синусоидального сигнала A sin(ω*t) при A=1 и ω=1/рад/c.
Для этого, как сказано выше, необходимо иметь помимо ошибки Δ скорость dΔ/dt. Ее легко получить, если воспользоваться блоком вычисления производной Derivative из группы блоков Continuous.
На рисунке 18 приведена схема (аналогичная представленной на рисунке 15), снабженная блоком вычисления производной. А на рисунке 19 – фазовая траектория ошибки dΔ/dt=f(Δ).
4.3. Задание на самостоятельную работу
4.3.1. Исходная система
Дана нестационарная и нелинейная система, структурная схема которой представленная на рисунке 20.
гдеx, y– вход и выход системы;Wi (s)– операторные выражения передаточных функций системы;Δ – ошибка регулирования;N – нелинейное звено.
Исходные параметры системы для различных вариантов заданы в таблицах 2 и 3.
4.3.2. Требования к работе
4.3.2.1.“Набрать ” модель с использованием пакетаSIMULINK.
Таблица 2. Характеристики объекта управления
t, c |
0 |
2 |
5 |
8 |
10 |
14 |
20 |
KОУ, м/с |
10 |
60 |
80 |
50 |
40 |
20 |
14 |
fОУ,Гц |
1.0 |
4.2 |
5.0 |
4.0 |
2.7 |
2.3 |
1.8 |
Характеристики динамических звеньев определяются следующими выражениями:
Корректирующее звено:
, (28)
где ,(29)
а fОУ (t) – из таблицы 2, T2 и T3 - из таблицы 3.
Переменное усилительное звено:
, (30)
где KОУ(t), fОУ (t) – известные зависимости из таблицы 2.
“Нестационарный” объект управления:
, (31)
где , (32)
а KОУ(t) – из таблицы 2,ОУ – из таблицы 3.
Кинематическое звено
. (33)
Нелинейное звено N – одним из двух видов
- первый, определяемый зависимостью
, (34)
где - нелинейность типа насыщение с порогами ограничения на уровне±1;
kн – коэффициент передачи до ограничения сигнала,kн = 0.20;
- второй, определяемый зависимостью
, (35)
где - нелинейность типа ”насыщение” с порогами ограничения на уровне±8, ограничивающий входной сигнал Uвх.
Рекомендация: При формировании нелинейности второго типа воспользуйтесь блоком Trigonometric Function из раздела блоков Math Operations.
4.3.2.2. Провести исследование системы при задании на вход:
скачкообразного и
гармонического сигнала x=Aвх sin (2π fвх t)придвухзначениях частоты:fвх=0.5 Гц и fвх=1 Гц с заданной амплитудойAвх.
При этом провести анализ качества процессов на выходе системы:
- перерегулирование;
- время переходного процесса;
- построить фазовые траектории.
4.3.2.3. Результаты представить в виде графиков.