Příklady k přednášce 8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus

Podobné dokumenty
15 - Stavové metody. Michael Šebek Automatické řízení

Příklady k přednášce 13 - Návrh frekvenčními metodami

8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus

14 - Moderní frekvenční metody

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky

Osnova přednášky. Univerzita Jana Evangelisty Purkyně Základy automatizace Stabilita regulačního obvodu

Příklad 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z M1A ČÁST 6

Nastavení parametrů PID a PSD regulátorů

12 - Frekvenční metody

24 - Diskrétní řízení

Příklady k přednášce 5 - Identifikace

Příklady k přednášce 14 - Moderní frekvenční metody

26 Nelineární systémy a řízení

1 Modelování systémů 2. řádu

7.1 Extrémy a monotonie

Zlín, 23. října 2011

Předmět A3B31TES/Př. 7

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

10. cvičení - LS 2017

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností

Spojité regulátory Zhotoveno ve školním roce: 2011/2012. Spojité regulátory. Jednoduché regulátory

Monotonie a lokální extrémy. Konvexnost, konkávnost a inflexní body. 266 I. Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

Diferenciální počet 1 1. f(x) = ln arcsin 1 + x 1 x. 1 x 1 a x 1 0. f(x) = (cos x) cosh x + 3x. x 0 je derivace funkce f(x) v bodě x0.

Zpětná vazba, změna vlastností systému. Petr Hušek

CVIČNÝ TEST 36. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

13 - Návrh frekvenčními metodami

19 - Polynomiální metody

Opakování z předmětu TES

Mgr. Tomáš Kotler. I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

4 - Vlastnosti systému: Stabilita, převrácená odezva, řiditelnost a pozorovatelnost

25.z-6.tr ZS 2015/2016

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

Průběh funkce 1. Průběh funkce. Při vyšetření grafu funkce budeme postupovat podle následujícího algoritmu:

Analytická geometrie lineárních útvarů

Matematika I (KX001) Užití derivace v geometrii, ve fyzice 3. října f (x 0 ) (x x 0) Je-li f (x 0 ) = 0, tečna: x = 3, normála: y = 0

Funkce - pro třídu 1EB

Derivace a monotónnost funkce

Doplňky k přednášce 24 Diskrétní řízení Diskrétní metody analogické spojitým

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Michal Zamboj. January 4, 2018

14. přednáška. Přímka

Poznámka: V kurzu rovnice ostatní podrobně probíráme polynomické rovnice a jejich řešení.

Ṡystémy a řízení. Helikoptéra Petr Česák

Obsah. Gain scheduling. Obsah. Linearizace

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction

Příklady k přednášce 15 - Stavové metody

PROTOKOL O LABORATORNÍM CVIČENÍ - AUTOMATIZACE

Nerovnice v součinovém tvaru, kvadratické nerovnice

Studijní opory k předmětu 6AA. 6AA Automatizace. Studijní opory k předmětu. Ing. Petr Pokorný 1/40 6AA AUTOMATIZACE 6AA - cvičení

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce

Automatizační technika. Regulační obvod. Obsah

c ÚM FSI VUT v Brně 20. srpna 2007

2. spojitost (7. cvičení) 3. sudost/lichost, periodicita (3. cvičení) 4. první derivace, stacionární body, intervaly monotonie (10.

Nespojité (dvou- a třípolohové ) regulátory

MATEMATIKA. Příklady pro 1. ročník bakalářského studia. II. část Diferenciální počet. II.1. Posloupnosti reálných čísel

Pavlína Matysová. 5. listopadu 2018

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Příklady na konvexnost a inflexní body. Funkce f (x) = x 3 9x. Derivace jsou f (x) = 3x 2 9 a f (x) = 6x. Funkce f je konvexní na intervalu (0, )

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Funkce kotangens

6 Samodružné body a směry afinity

M - Příprava na 3. čtvrtletní písemnou práci

9. Je-li cos 2x = 0,5, x 0, π, pak tgx = a) 3. b) 1. c) neexistuje d) a) x ( 4, 4) b) x = 4 c) x R d) x < 4. e) 3 3 b

Diskretizace. 29. dubna 2015

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

6 Algebra blokových schémat

7 - Ustálený stav kmitavý a nekmitavý, sledování a zadržení poruchy

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Řešení. Označme po řadě F (z) Odtud plyne, že

PRŮBĚH FUNKCE JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ

Michal Zamboj. December 23, 2016

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium Studijní program Fyzika obor Učitelství fyziky matematiky pro střední školy

Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY

Funkce kotangens. cotgα = = Zopakuj všechny části předchozí kapitoly pro funkci kotangens. B a

Asymptoty funkce. 5,8 5,98 5,998 5,9998 nelze 6,0002 6,002 6,02 6, nelze

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Ukázka závěrečného testu

, p = c + jω nejsou zde uvedeny všechny vlastnosti viz lit.

Příklady k přednášce 26 Nelineární systémy a řízení

Definice Tečna paraboly je přímka, která má s parabolou jediný společný bod,

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Bakalářská matematika I

1 Analytická geometrie

ISŠ Nova Paka, Kumburska 846, Nova Paka Automatizace Dynamické vlastnosti členů členy a regulátory

CVIČNÝ TEST 15. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Momenty setrvačnosti a deviační momenty

Označení derivace čárkami, resp. římskými číslicemi, volíme při nižším řádu derivace, jinak užíváme horní index v závorce f (5), f (6),... x c g (x).

Mnohé problémy analýzy dynamických systémů vedou k řešení diferenciální rovnice (4.1)

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK

Frekvenční charakteristiky

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Funkce tangens. cotgα = = B a. A Tangens a cotangens jsou definovány v pravoúhlém trojúhelníku: a protilehlá b přilehlá.

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

Transkript:

Příklady k přednášce 8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus Michael Šebek Automatické řízení 018 1-3-18

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pro bod na RL platí (pro nějaké K>0) KL( s) = (k + 1) 180 Příklad: Úhel bodu na RL vzhledem k nulám a pólům = lichý násobek 180 = úhlů od nul - úhlů od pólů Ls () ( s+ 3)( s+ 4) = ( s+ 1)( s+ ) Bod v= + 3j neleží na RL Ls () = β3 + β4 β1 β = ( v+ 3) + ( v+ 4) ( v+ 1) ( v+ ) = 7 + 56 108 90 180 Bod r = + j může ležet na RL Ls () = α3+ α4 α1 α = ( r+ 3) + ( r+ 4) ( r+ 1) ( r+ ) = 35 + 0 145 90 = 180 1 + KL() s = 0 KL() s = 1 Ls ( ) = (k+ 1) 180 r = + j β α 4 3 4 α 3 v= + 3j β α β 1 1 α β j j3 Michael Šebek Pr-ARI-08-013

Vzdálenost bodu na RL od nul a pólů Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pro bod na RL platí (pro nějaké K > 0) 1 + KL() s = 0 KL() s = 1 K = 1 Ls () = ( vzdáleností od pólů) / ( vzdáleností od nul) Nelze to použít k testu, ale když už víte, že bod leží na RL, můžete tak zjistit příslušné zesílení Příklad K ( s+ 3)( s+ 4) Ls () = ( s+ 1)( s+ ) 1 1 LL 1 = = r+ r+ = = Ls () r + 3 r + 4 LL 3 4 r = + j j 6 = = 63 1 3 L4 L 3 L 4 3 1 L 1 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 3

Pravidla 1 a pro kladný RL - Počet větví a symetrie Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pravidlo 1 (Počet větví) je celkem zřejmé: každý CL pól se pohybuje se změnou K po své větvi RL. Pravidlo (Symetrie) je také zřejmé: Polynom s reálnými koeficienty má kořeny buď reálné anebo v komplexně sdružených dvojicích, tedy vždy rozloženy symetricky podle reálné osy. Graf RL je tvořen kořeny CL, který má reálné koeficienty. Proto je RL symetrický. A to pro každé jednotlivé K! Příklad Ls () = 1 s s ( + 10) p s = s + s+ K cl ( ) 10 K = 0 K = 0 K = 5 K = 50 s1, = 5 ± 5 K K = 50 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 4

Pravidlo 3 Segmenty na reálné ose Automatické řízení - Kybernetika a robotika Ani tohle není obtížné: Abychom zjistili, zda body P i na reálné ose mohou ležet na RL, sečteme u každého úhly k OL nulám a pólům. Zřejmě platí: Příspěvek úhlů od komplexně sdružené dvojice je vždy 0 Příspěvek úhlů od reálných OL nul/pólů ležících nalevo od P i je vždy 0 Vliv mají jen OL nuly/póly ležící napravo od P i : každý přispívá +/-180º Jejich celkový příspěvek je 0º, pokud jich je sudý počet. Naopak jejich celkový příspěvek je lichý násobek 180º, pokud jich je lichý počet P 4 P 3 jω P 0 P 1 ϕ ϕ 180 σ Příklad ( s+ 3)( s+ 4) RL pro Ls () = ( s+ 1)( s+ ) má reálné segmenty 4 3 1 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 5

Pravidlo 4 Počáteční a koncové body Automatické řízení - Kybernetika a robotika m m 1 Přesněji řečeno Pravidlo 4 zní: Je-li bs m + bm 1s + Ls () = n n 1 s + an 1s + n větví grafu RL začíná (pro K = 0) v n konečných pólech OL a m větví grafu RL končí (pro K = ) v m konečných nulách OL., tak pokud má OL nuly v nekonečnu, tak n m > 0 větví RL končí (pro K = ) v nekonečnu (v těch nekonečných nulách) pokud by OL měla póly v nekonečnu, tak m n > 0 větví RL začíná (pro K = 0) v nekonečnu (v těch nekonečných pólech) Důkaz Pro K = 0, pak je CL charakteristický polynom cl = + = rovný OL charakteristickému polynomu, tedy n větví opravdu začíná v konečných OL pólech p () s as () Kbs () as () Při zkoumání nekonečných pólů vyjdeme z CL přenosu děleného K, což nezmění polohu nul a pólů. Protože je limt K = lim L ( 1 + KL) = L( s), K 0 K 0 i nekonečné CL póly = nekonečné OL póly Michael Šebek Pr-ARI-08-013 6

Pravidlo 4 Počáteční a koncové body Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pokračujme v důkazu pro K = : Pro body na RL (!) platí a z toho K K a tedy je bod s bodem RL pro K =, právě když je nulou (konečnou či nekonečnou) OL přenosu. Vraťme se k minulému příkladu s přenosem Podle pravidla 3 už víme, že RL má reálné segmenty Teď nově víme, že větve vycházejí z OL pólů -1 a -, blíží se k sobě po reálné ose, někde mezi -1 a - se setkají, osu symetricky opustí a nějak se na ní někde mezi -3 a -4 vrátí pak po reálné ose pokračují od sebe a skončí v -3 a -4 Ls () = 1 K lim Ls ( ) = lim 1 K= 0 Ls () ( s+ 3)( s+ 4) = ( s+ 1)( s+ ) Ještě ale nevíme, kde přesně reálnou osu opustí a kde se na ni vrátí QED 4 3 1 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 7

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Nejprve probereme RL tzv. asymptotického systému začíná v bodě σ a má n-m přímkových větví jdoucích do nekonečna σ =, n m= 1 180 σ =, n m= Důkaz pravidla 5 naznačíme: + 90 90 z bodu RL velmi daleko od OL nul a pólů (pro velké s) vypadají všechny konečné OL nuly a póly, jako by byly stejné a reálné vliv každé nuly se vyruší vlivem nějakého pólu, takže v tom bodě nakonec leží n - m pólů tedy se pro velké s Evansova rovnice zjednoduší na Evansovu rovnici asymptotického systému Pravidlo 5 Chování v nekonečnu: σ =, n m= 3 tedy pro velké K se n-m kořenů blíží větvím RL asymptotického systému 180 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 8 + 60 60 1 Ls () = n m ( s σ ) n m p () s = ( s σ ) + K cl σ =, n m= 4 +135 135 + 45 45 σ =, n m= 5 +180 +108 108 + 36 36

Pravidlo 5 Chování v nekonečnu: Automatické řízení - Kybernetika a robotika Nyní vypočteme σ : n n pro 1 platí známý vztah s + a n 1s + + a0 = ( s p1)( s p) ( s pn) a = n 1 pi b = m 1 zi c( s) = s + a n 1s + + a0 + K( 1 0) = ( s r1)( s r) ( s rn) m r = p cn 1 = an 1+ Kbn 1 = ri m m 1 podobně pro s + bm 1s + + b0 = ( s z1)( s z) ( s zm) platí n n 1 m m 1 a pro s + b s + + b je-li m< n 1, tak i a střed (součet) CL pólů se nemění s K a je vždy reálný i Příklad: 4 konečné póly, 1 kon. a 3 nekon. nuly 3 větve RL vedou do nekon. ( s + 3) Ls () = ss ( + 1)( s+ )( s+ 4) průsečík asymptot (0 1 4) ( 3) 4 σ a = = 4 1 3 úhly s reálnou osou (k + 1) π θa = = π 3 = 0, π = 1, = 5π 3 = 3 ( k ) ( k ) ( k ) Michael Šebek Pr-ARI-08-013 9

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pravidlo 6 Body rozpojení a spojení na reálné ose Protože K= 1 Ls (), jsou body rozpojení a spojení lokální maxima a lokální minima funkce K = 1 L( σ ) na reálné ose Najdeme je pomocí nulových bodů derivace dk 1 = dσ L( σ ) Alternativně je můžeme vypočítat řešením rovnice m 1 n 1 = 1 1 σ z σ p i protože ale tyto rovnice obvykle bez počítače nevyřešíme, můžeme si raději rovnou Matlabem nechat vykreslit celý RL i Michael Šebek Pr-ARI-08-013 10

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Analýza stability zpětnovazebního systému Určení rozsahu zesílení K > 0, aby zpětnovazební systém se zápornou zpětnou vazbou byl stabilní 40 LL ss = KKKK ss = KK (ss 1)(ss + 4)(ss + 10) Přenos otevřené smyčky roznásobíme 40 LL ss = KKKK ss = KK ss 3 + 13ss + 6ss 40 Póly přenosu zpětnovazebního systému pro KK cc ss = ss 3 + 13ss + 6ss 40 + 40KK = 0 Póly na mezi stability mají nulovou reálnou část. Velikost imaginární části dostaneme dosazením s = jω do předchozího vztahu. Řešení má dvě části: Im: ω 3 + 6ω = 0 ω 1 = 0 ; ω = 6 dosadíme do reálné části Re: 13ω 40 + 40KK = 0 KK 1 = 1; KK = 13 6 + 40 40 = 9,45 Zpětnovazební systém je stabilní pro KK 1 ; 9,45. Michael Šebek Pr-ARI-08-013 11

Příklady úplného RL Automatické řízení - Kybernetika a robotika Ls () = ( s+ 1)( s ) n m= ss ( 1)( s+ ) (( s+ 1) + 1) 6 = 4> 0 θa-pos = (k+ 1) π 4, k = 0, ± 1, = π 4,3π 4, π 4, 3π 4 θ a-neg = kπ 4, k = 0, ± 1, = 0, π, π, π Ls () = ( s+ 1)( s 1)( s ) n m= + + + 4 3= 1> 0 ( s ) (( s 1) 1) θ a-pos = (k+ 1) π, k = 0 = π θa-neg = kπ, k = 0 = 0 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 1

Příklady úplného RL Automatické řízení - Kybernetika a robotika Pro přenos ryzí ale ne striktně je situace s asymptotami složitější Vždy jsou dvě reálné asymptoty, ale mohou být i další, na rozdíl od kladného RL Ls () = 3 s s s 3 s s s + + + 1 + 3 + + Ls () = 3 s s s 3 s s s + + + 1 + + + 3 s + s + s+ 1 Ls () = 3 s + s + s+ Michael Šebek Pr-ARI-08-013 13

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Systém pro řízení výšky hladiny má v pracovním bodě přenos 100 G( s) = 0 s+ 1 s+ 5 s+ 0 ( )( )( ) Požadujeme nulovou regulační odchylku na skok reference v ustáleném stavu To splní např. regulátor s dynamikou PI ki kp D( s) = k + P ( s I ) s = s +ω kde ωω II představuje integrační nulu Integrační pól přidáme k systému 100 G( s) = s( s+ 1)( s+ 5)( s+ 0) Vykreslíme RL pro tento systém Matlabem >> gi=zpk([],[0-1 -5-0],100) >> rlocus(gi) později použijeme >> rltool(gi) Dynamická kompenzace PI -0-5 -0-15 -10-5 0 5 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 14 Imaginary Axis 15 10 5 0-5 -10-15 Root Locus Real Axis

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Zobrazený RL odpovídá čistému I regulátoru, který je velmi pomalý, jak plyne z pozice dominantních pólů Pokud zobrazíme RL pomocí nástroje rltool můžeme volit preference návrhu: Na obrázku je vyznačen požadavek, že poměrné tlumení je větší než 0.707. Volitelnou nulu PI regulátoru umístíme za první dva póly zprava, abychom dosáhli co nejrychlejší odezvy co největší reálné části dominantních pólů. Snažíme se je umístit do vertikálního proužku změnou pozice nuly a zesílení (trochu praxe) Navržený přenos kompenzátoru.44 1.83 D s = 1.83 + s 1.33 s = s + ( ) ( ) Dynamická kompenzace PI Michael Šebek Pr-ARI-08-013 15

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Jiné použití RL: návrh ABS pro auto brzdná soustava automobilu můžeme mít přenos (z akčního zásahu na prokluz) 1 Gs () = k [ kmin, kmax ] ( s+ k)( s+ 1) kde neurčitý parametr k může nabývat v závislosti na stavu vozovky a pneumatik všech možných hodnot z daného intervalu při návrhu ABS jsme pro nominální hodnotu k = 1 zrychlili odezvu pomocí PD regulátoru s přenosem Ds ( ) = ( s+ 0.9) výsledný ZV systém má charakteristický 1 s + 0.9 ( s+ k)( s+ 1) polynom uzavřené smyčky je psk (, ) = ( s+ k)( s+ 1) + ( s+ 0.9) ( s s 0.9) k( s 1) = + + + + Jeho stabilitu pro různá k můžeme zkoumat pomocí RL fiktivního systému k s s + 1 + s+ 0.9 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 16

Orlando Automatické řízení - Kybernetika a robotika pro stabilní polynom je Hurwitzova matice nesingulární >> p=(s+1)*(s+)*(s+3)*(s+4) p = 4 + 50s + 35s^ + 10s^3 + s^4 >> Hp=hurwitz(p) Hp = 10 50 0 0 1 35 4 0 0 10 50 0 0 1 35 4 >> rank(hp) ans = 4 jsou-li dva kořeny položeny symetricky podle imaginární osy je Hurwitzova matice také singulární to je při detekci meze stability artefakt nelíbí se nám to, ale poradíme si je-li kořen na imaginární ose, je Hurwitzova matice singulární >> q=s*(s+)*(s+3)*(s+4) q = 4s + 6s^ + 9s^3 + s^4 >> Hq=hurwitz(q) Hq = 9 4 0 0 1 6 0 0 0 9 4 0 0 1 6 0 >> rank(hq) ans = 3 >> r=(s+1)*(s-1)*(s+3)*(s+4) r = -1-7s+11s^+7s^3+s^4 >> Hr=hurwitz(r) Hr = 7-7 0 0 1 11-1 0 0 7-7 0 0 1 11-1 >> rank(hr) ans = 3 Michael Šebek Pr-ARI-08-013 17

Automatické řízení - Kybernetika a robotika Model podélného pohybu letounu F4E Phantom (Ackermann, 93) u poloha výškovky, y úhel stoupání Stabilizujme pracovní bod módu podélných kmitů s krátkou periodou pro rychlost Mach 0.5, výšku 5000 ft 1 ( ) ( ) Hurwitzova matice a její nuly Rozkládají osu parametru regulátoru na 3 intervaly Příklad: F4E Phantom - zjednodušený b() s a() s = c() s = a + Kb = + + + b1 s 351.1 367.6s a s 113.0 51.46s 31.84s s 3 Ha=hurwitz(a); Hb=hurwitz(b,deg(a)); M=-Ha\Hb;K=1./eig(M) K = -Inf -0.318 0.1543 1 3 K -0.318 0.1543 Otestujeme jeden případ v každém intervalu a dostaneme pásma stability STAB NESTAB -0.318 0.1543 NESTAB Michael Šebek Pr-ARI-08-013 18 K