Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
148
Добавлен:
03.03.2016
Размер:
126.46 Кб
Скачать

12

Лекция 12. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МЕХАТРОННЫМИ ОБЪЕКТАМИ

Мехатронные объекты являются ярким примером реализации сложных за­конов управления. Системы управления применимы в тех случаях, когда объект (процесс) обладает управляемостью, т.е. существует возможность изменения его некоторых параметров внешними воздействиями. Каким бы сложным или простым ни был бы управляемый процесс, системе управления необходима информация о его параметрах. Такая информа­ция может быть получена лишь для процессов, обладающих свойством наблюдаемости. Кроме этого, всегда существуют внешние факторы, влияющие на процесс, которыми невозможно управлять. Эти факторы являются возмущениями, отклоняющими процесс от требуемого режима.

Целью управления может быть решение двух обобщенных задач

1) поддержание некоторых параметров в определенных диапазонах (например нагрузку двигателя резания очистного комбайна) и 2) ре­гулирование значений выходных переменных по требуемому закону (например, перемещения схвата промышленного робота).

В каждой из этих задач управляющей системе требуется сформировать выходное воздействие, реализация которого компенсирует образовав­шуюся ошибку управления. Для расчета выходных воздействий необхо­димо знать, как изменятся параметры объекта/процесса при определен­ном изменении управляемого параметра. Это означает, что разработка систем управления подразумевает построение и использование адекват­ных математических моделей.

12.1 Анализ управляемых процессов с помощью моделей.

Модель процесса необходима для того, чтобы управляющая сис­тема могла выдавать соответствующие команды на основе информации о состоянии процесса. Модель позволяет оценить, как техническая система будет реагировать на конкретное управляющее или внешнее воздействие и какое управляющее воздействие необходимо, чтобы достичь требуемого состояния системы. Модели необходимы не всегда, как, например, для простых задач типа циклового управления. Другие задачи управления являются более сложными, и для их решения необходима тщательно разработанная количественная модель. Например, точная модель динамики и траекторий движения обязательна для системы управления роботом. Дискретная модель системы - фундамент для реа-лизации процессорного управления.

Существуют два основных способа разработки моделей: на основе физических принципов функционирования объекта и на основе экспери­ментальных данных (результатов измерений реального поведения объек­та), представленных уравнениями состояния в виде отношения вход/выход. Далеко не все параметры управляемого объекта (процесса) могут быть измерены. В связи с этим на этапе разработки системы управления необходимо решать задачу о достаточности имеющейся измерительной информации для достижения целей управления. Данная задача может быть решена, если управляемый объект (процесс) обладает свойством наблюдаемости. Наблюдаемость - это оценка, которая определяет, дает ли имеющийся набор измерительной информации воз­можность адекватно определить состояние объекта.

Другая характеристика объекта (процесса) - управляемость, которая показывает, достаточно ли параметров у управляемой системы, на которые можно оказывать воздействие для управления процессом нужным образом.

Моделирование процессов всегда связано с некоторыми неопреде­ленностями. Модель не может полностью соответствовать реальной системе, так как в этом случае она уже является не моделью, а самой системой. Модель в инженерном смысле считается адекватной, если соответствую­щие законы управления обеспечивают требуемый результат.

Часто употребляемые способы моделирования динамических систем следующие:

  • Непрерывное во времени (аналоговое) описание (continuous time description). Система описывается линейными или нелинейными дифференциальными уравнениями баланса массы, энергии, сил или мо­- ментов. Во многих случаях нелинейные уравнения могут быть линеари-. зованы.

  • Дискретное во времени описание (sampled time description). Физические свойства описываются линейными или нелинейными разно­- стными уравнениями. Такой подход означает, что информация о системе доступна только в определенные, дискретные, моменты времени. Этот тип описания в действительности почти неизбежен при цифровом управ­- лении потому, что компьютеры, базирующиеся на наиболее распростра­- ненной архитектуре фон Неймана (von Neumann), выполняют инструкции последовательно. Определение интервала дискретизации, т. е. перио­- дичности обновления или пересчета данных, является наиболее важным элементом такого моделирования.

  • Модели систем, основанных на дискретных событиях (discrete events model) или на последовательности событий (sequencing system). При таком описании входные и выходные величины системы дискретны во времени и обычно являются бинарными сигналами типа "включе-­ но/выключено". Многие системы управления такого типа можно описать как системы очередей и моделировать так называемыми марковскими цепями или марковскими процессами.

  • Модели систем с неопределенностями (system with uncertain-­ ties). Как на сами управляемые системы, так и на измерения часто влия-­ ют нежелательные шумы и возмущения. В одних случаях возмущения и неполные знания о техническом процессе можно интерпретировать ста­- тистически. В других - факторы неопределенности вместо количествен-­ ных характеристик можно описывать лингвистическими и логическими выражениями. Пример такого описания - правила экспертных систем "если - то - иначе". Еще одно средство описания неопределенностей - так называемая нечеткая (fuzzy) алгебра.

Соседние файлы в папке Конспект лекций