- •Содержание
- •1 Предмет, цели и задачи идентификации, области применения
- •2 Проблемы точности, критерии и условия
- •6.2 Методика идентификации моделей объектов
- •6.3 Методика идентификации моделей объектов
- •6.4 Методика идентификации моделей объектов
- •8 Идентификация параметров объекта во временной и
- •10 Применение идентификации в системах
- •1 Предмет, цели и задачи идентификации, области применения
- •1.1 Сущность идентификации, ее цели и задачи
- •1.2 Проблемы выбора модели объекта идентификации
- •1.3 Области применения идентификации
- •2 Проблемы точности, критерии и условия идентификации
- •2.1 Анализ ошибок, возникающих в системе идентификации
- •2.2 Критерии идентификации
- •2.3 Управляемость, наблюдаемость и идентифицируемость объекта
- •3 Основные типы моделей в теории идентификации
- •3.1 Модели для описания непрерывных систем
- •3.2 Модели для описания дискретных систем
- •3.3 Основные типы сигналов
- •4 Методы идентификации моделей объектов типовых звеньев по временным и частотным характеристикам
- •4.1. Математическая обработка динамическиххарактеристик объектов управления
- •4.2 Идентификация параметров модели апериодического звена 1-го порядка по временным характеристикам
- •4.3 Идентификация моделей в виде апериодических звеньев II-го порядка
- •4.4 Идентификация моделей в виде передаточной функции колебательного звена II-го порядка по временным характеристикам
- •4.5 Идентификация моделей в виде типовых динамическихзвеньев по частотным характеристикам
- •5Методика идентификации моделей в виде передаточной функции по кривым разгона на основе метода площадей (метод симою)
- •6 Методика идентификации моделей объектов III-го порядка по их временным характеристикам
- •6.1 Типы моделей
- •6.2 Методика идентификации моделей объектов III-го порядка первого типа по их временным характеристикам
- •6.3 Методика идентификации моделей объектов III-го порядка второго типа по их временным характеристикам
- •6.4 Методика идентификации моделей объектов III-го порядка третьего типа по их временным характеристикам
- •7 Анализ динамики и параметров идентификации с учетом объекта
- •7.1 Модель исполнительной части следящей системы
- •7.2 Анализ жесткого объекта при изменении момента инерции нагрузки
- •7.3 Анализ объекта с упругой механической передачей
- •8 Идентификация параметров объекта во временной и частотной области
- •8.1 Обоснование идентифицируемости объекта
- •8.2 Идентификация параметров объекта по переходной функции (методика Орманса)
- •8.3Оценка коэффициентов передаточной функции с помощью гармонических входных воздействий
- •8.4 Идентификация параметров объекта с помощью квадрата модуля частотной характеристики и метода наименьших квадратов
- •8.5Идентификация параметров объекта с применением квадрата модуля обратной частотной характеристики
- •9 Статистические методы анализа, идентификации и моделирования
- •9.1 Условия применения методов статистического анализа
- •9.2 Спектральный анализ входных периодических сигналов
- •9.3 Особенности спектрального анализа методом бпф.
- •9.4 Спектральный анализ сигналов в виде непериодической функции
- •9.5 Статистический анализ с применением сигналов белого шума
- •9.6 Статистический анализ реализации случайного процесса на выходе системы
- •9.7 Статистические методы построения модели и идентификации параметров
- •10 Применение идентификации в системах адаптивного управления
- •10.1 Основные схемы контуров адаптации и функции систем идентификации
- •10.2 Определение параметров эталонной модели и передаточной функции устройства адаптации.
- •10.3 Разработка алгоритма и структурной схемы адаптивной настройки регулятора
- •Литература
- •44/2010. Підп. До друку . Формат 60 х 84/8.
- •84313, М. Краматорськ, вул. Шкадінова, 72.
8.3Оценка коэффициентов передаточной функции с помощью гармонических входных воздействий
Гармонические входные воздействия описываются выражением:
, (8.16)
где , – амплитуда и частота к-ой гармонической составляющей (к=1,2….n).
Выходной сигнал Х(t) будет представлять сумму частотных составляющих, отличающихся амплитудой и фазой:
, (8.17)
где – амплитудная частотная характеристика;
– фазовая частотная характеристика.
Пусть передаточная функция объекта известна и в общем виде представляет собой отношение многочленов:
. (8.18)
Производя замену перейдем к комплексной частотной характеристике:
. (8.19)
Выделим из этого выражения правую часть:
. (8.20)
Отсюда определим действительную и мнимую части числителя:
. (8.21)
Сравнив действительную и мнимую части, получим два уравнения:
(8.22)
Для решения системы (8.22) необходимо экспериментально определить вещественную и мнимую части частотной характеристики объекта и .
Подавая на вход объекта управляющие воздействия , получим выходные сигналы:
. (8.23)
Тогда вещественную и мнимую части можно определить либо через амплитудную и фазовую частотные характеристики
; (8.24)
, (8.24)
либо с помощью фильтра Фурье, реализованного программно в соответствии с выражениями
; (8.25)
, (8.26)
гдеТ – время усреднения результатов вычислений.
В результате экспериментов получим 2n значений, которые используем в системе (8.22). Неизвестные коэффициенты и можно определить путем решения n систем уравнений.
Пример 8.2 Идентификация параметров электромеханической системы по частотным характеристикам
Исходные данные:
1. Передаточная функция объекта:
.
2. Значения постоянных: k = 15, a0 = 0,03, a1 = 0,03.
Решение:
1. Составляем структурную схему исследования математической модели с использованием пакета Simulink в среде MATLAB (рис. 8.8).
Рисунок 8.8 – Схема исследования математической модели в пакете MatLabSimulink
Параметры настройки модели:
– Время моделирования – 0,0 ÷ 10,0 с;
– Амплитуда синусоидального сигнала – 1,0;
– Постоянная составляющая (Bias) – 0,0;
– Частота (Frequency) – 1,0; 5,0; 10,0 с-1;
– Мультиплексор – 2 входа, способ отображения – bar;
Результаты исследований идеальной и реальной переходной характеристики, а также амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик выходного сигнала при различных частотах управляющего сигнала приведены на рис. 8.9–8.11.
Рисунок 8.9 – Идеальная и реальная переходная, амплитудно-частотная и фазо-частотная характеристики выходного сигнала при частоте
Обработка результатов математического моделирования проводится в следующей последовательности.
Входной сигнал описывается выражением
,
где .
Выходной сигнал Х(t):
.
Отношение этих сигналов определяется передаточной функцией объекта:
Рисунок 8.10 – Идеальная и реальная переходная, амплитудно-частотная и фазо-частотная характеристики выходного сигнала при частоте
Рисунок 8.11 – Идеальная и реальная переходная, амплитудно-частотная и фазо-частотная характеристики выходного сигнала при частоте
.
В общем случае передаточная функция при переходе к полярным координатам (амплитудно-фазовой характеристике) описывается отношением комплексных функций числителя (R) и знаменателя (Q) или представляется в комплексной форме следующим образом:
.
Отсюда числитель:
.
После группирования вещественной и мнимой составляющих получим:
Из графиков на рис. 8.9–8.11 определяем:
1. 1= 1 с-1, А1=15.13, 1= –3,089;
2. 2= 5 с-1, А2=36.85, 2= –46.7;
3. 3= 10 с-1, А3=7,234, 3= –163,7.
Определяем вещественные и мнимые характеристики объекта в этих точках:
1. 1= 1 с-1:
,
.
2. 2= 5 с-1:
,
.
3. 3= 10 с-1:
,
.
Определяем вещественные и мнимые характеристики числителя и знаменателя АФХ объекта:
.
Здесь:
Составляем систему уравнений для каждого из трех экспериментальных результатов:
w1= 1 с-1:
w2= 5 с-1:
w3= 10 с-1:
С применением пакета MathCad определяем решение системы уравнений при w1= 1 с-1 и w3= 10 с-1 относительно k, а0, а1:
Для построения амплитудно-фазовой частотной характеристики (см. рис. 8.12) в командном окне среды MatLab воспользуемся командой nyquist(sys), а именно
H=tf([15],[0.03 0.03 1])
nyquist(H)
Рисунок 8.12 – Амплитудно-фазовая частотная характеристика математической модели