Příklady k přednášce 20 - Číslicové řízení

Podobné dokumenty
21 Diskrétní modely spojitých systémů

25 Dopravní zpoždění. Michael Šebek Automatické řízení

Doplňky k přednášce 23 Diskrétní systémy Diskrétní frekvenční charakteristiky

Příklady k přednášce 16 - Pozorovatel a výstupní ZV

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

Příklady k přednášce 24 Diskrétní řízení

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

20 - Číslicové a diskrétní řízení

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

Příklady k přednášce 25 Dopravní zpoždění

Příklady k přednášce 25 Dopravní zpoždění

Vzorový test k přijímacím zkouškám do navazujícího magisterského studijního oboru Automatické řízení a informatika (2012)

7.1. Číslicové filtry IIR

Příklady k přednášce 2 - Spojité modely

Příklady k přednášce 2 - Spojité modely

Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

20 - Číslicové a diskrétní řízení

Automatizace Úloha č.1. Identifikace regulované soustavy Strejcovou metodou

1 Úvod do číslicové regulace

8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus

Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody

Příklady k přednášce 5 - Identifikace

s požadovaným výstupem w(t), a podle této informace generuje akční zásah u(t) do

( LEVEL 3 Laplaceova transformace jako nástroj řešení lineárních diferenciálních rovnic. )

Doplňky k přednášce 24 Diskrétní řízení Diskrétní metody analogické spojitým

Příklady k přednášce 6 - Spojování a struktury

11 - Regulátory. Michael Šebek Automatické řízení

Přednáška Omezení rozlišení objektivu difrakcí

24 - Diskrétní řízení

11 - Regulátory. Michael Šebek Automatické řízení

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Podpora výuky předmětu "Teorie automatického řízení I" Petr Žajdlík

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

Diskretizace. 29. dubna 2015

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

Frekvenční metody syntézy

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

Teorie elektronických obvodů (MTEO)

IDENTIFIKACE REGULOVANÉ SOUSTAVY APLIKACE PRO PARNÍ KOTEL

10 - Přímá vazba, Feedforward

3 - Póly, nuly a odezvy

26 Nelineární systémy a řízení

Zpětná vazba, změna vlastností systému. Petr Hušek

Úvod do zpracování signálů

CW01 - Teorie měření a regulace

Regulační obvod s měřením akční veličiny

Regulační obvod s měřením regulováné veličiny

Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky

12 - Frekvenční metody

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

5.3. Implicitní funkce a její derivace

Vysokofrekvenční obvody s aktivními prvky

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic. 27. prosince 2011

Transformujte diferenciální výraz x f x + y f do polárních souřadnic r a ϕ, které jsou definovány vztahy x = r cos ϕ a y = r sin ϕ.

rovnic), Definice y + p(x)y = q(x), Je-li q(x) = 0 na M, nazývá se y + p(x)y =

Automatizační technika. Regulační obvod. Obsah

23 - Diskrétní systémy


Teoretická elektrotechnika - vybrané statě

Title: IX 6 11:27 (1 of 6)

Příloha č. 1. amplitudová charakteristika filtru fázová charakteristika filtru / frekvence / Hz. 1. Určení proudové hustoty

1 Modelování systémů 2. řádu

Inverzní Laplaceova transformace

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

Přednáška v rámci PhD. Studia

Tento dokument obsahuje zadání pro semestrální programy z PAA. Vypracování. vypracovanou úlohu podle níže uvedených zadání. To mimo jiné znamená, že

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

Obsah. Gain scheduling. Obsah. Linearizace

Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty

Opakování z předmětu TES

Komplexní analýza. Laplaceova transformace. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze

Analýza diskrétních regulačních obvodů

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací

Signálové a mezisystémové převodníky

1. Matematický model identifikované soustavy

Inverzní z-transformace. prof. Miroslav Vlček. 25. dubna 2013

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky

Tlumené a vynucené kmity

25.z-6.tr ZS 2015/2016

Elektromechanický oscilátor

Příklady k přednášce 15 - Stavové metody

Matematika 4 FSV UK, LS Miroslav Zelený

Modelování polohových servomechanismů v prostředí Matlab / Simulink

Funkce více proměnných. April 29, 2016

ANALÝZA PRŮCHODU PAPRSKOVÝCH SVAZKŮ KOUTOVÝM ODRAŽEČEM

Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze

Newtonova metoda. 23. října 2012

Soustavy lineárních rovnic

Příklady k přednášce 21 - Diskrétní modely spojitých systémů

evodníky Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Ústav elektrotechniky a měření Přednáška č. 14 Milan Adámek adamek@fai.utb.cz U5 A

Kamerový senzor polohy, rychlosti a zrychlení

Transkript:

Příklady k přednášce 0 - Čílicové řízení Micael Šebek Automatické řízení 07-4-

Vzorkování: vzta mezi a z pro komplexní póly Spojitý ignál má Laplaceův obraz póly v, Dikrétní ignál má z-obraz αt yt ( ) = e in βtt, > 0 β y () = ( + α) + β = α ± jβ αk y( k) = e in( βk) póly α α z e in( β) ze in( β) yz ( ) = = z e co( β) + z e z ze co( β) + e α α α α ( ) ( β β ) z, = e co( ) ± jin( ) = e α α ± jβ Mezi póly obrazu pojitéo a (vzorkovanéo) dikrétnío ignálu platí vzta z, = e, Micael Šebek Pr-ARI-0-03

Strobokopický efekt Signály frekvencemi od 0 do π/ e po vzorkování zobrazí do jednotkovéo kruu. Kam e zobrazí ignály většími frekvencemi? Uvažme inuovku L-obrazem majícím póly ω yt ( ) = inωt y () =, = ± jω + ω Vzorkováním periodou zinω y( k) = in( ωk) yz ( ) = j z z zcoω+, = e ± ω Pro případ ω > π > πω neboli v Hz ω je a dikrétní póly mají úel > 80 f = Hz, f = < f π ω > π Při ω > π jω j( π ω) jω j( π ω) je e e, e e, kde ( π ω ) 0,80 A poloa pólů odpovídá i frekvenci ( ω= π ω) ω = π ω = ω ω = = [ ] Micael Šebek Pr-ARI-0-03 3

Strobokopický efekt ω ω ω = π ω π ω = vzorkování z = e z π ω = Při zpětném zobrazení (rekontrukci ignálu) nepoznáme právné frekvenční pámo Abycom tomu zabránili, muíme vzorkovat utěji Nebo předem odfiltrovat ze pojitéo ignálu frekvence vyšší než ωn = ω (anti-aliaing filter) ω = 3π π ω = π ω = vzorkování z = e z Micael Šebek Pr-ARI-0-03 4

Rameno v dikové mecanice zjednodušeno (normalizováno na ) podrobněji ÅW, 3, ex. přeno napětí zeilovače na polou ramene G () = cíl: ledovat topu (čím přeněji, tím užší) přené řízení poloy ramene důležitá dynamika ryclot čtení truktura řízení u () C u () y () regulátor zeilovač Příklad: Diková jednotka rameno Micael Šebek ARI-Pr-0-03 5

Příklad: pojité řízení pojitý regulátor (navrneme pojitými metodami ) + 0.5 u () = uc () y () + CL carakteritický polynom ( )( ) c () CL = + + +,3 CL přeno + y () = u() + + + C ( )( ) imulace AW.mdl doba utálení na 5% je 5.5, překmit do 0% - OK Jak realizovat digitálně? ARI_0 AW.mdl >> a=^; b=;p=+;q=*+;r=.5*+; >> c=a*p+b*q c = + + ^ + ^3 >> pformat rootr >> c=a*p+b*q c = (+.0000)(^+.0000+.0000) >> T=b*r/c T = 0.5000(+) / u () C t (+.0000)(^+.0000+.0000) >> yt () >> pbar=+;qbar=*+;rbar=/; >> cbar=a*pbar+b*qbar cbar = ut () (+.0000)(^+.0000+.0000) >> Tbar=b*rbar*pbar/cbar Tbar = 0.5000(+) / (+.0000)(^+.0000+.0000) Micael Šebek ARI-Pr-0-03 6 = 3 = ± j

Spojitý regulátor vyjádříme Příklad: Naivní aproximace regulátoru + 0.5.5 u () = 0.5 uc() y () = 0.5 uc() y () + y () + + = [ 0.5 uc ( ) y ( ) + x ( )].5 kde x () = y () + dotaneme v čaové oblati pojitý algoritmu (zákon řízení) [ ] ut () = 0.5 u () t yt () + xt () C dx xt ( ).5 yt ( ) dt = + dikrétní algoritmu - ignály vzorkujeme periodou a derivaci aproximujeme diferencí + 0.5.5 = + + xt ( + ) xt () = xt ( ) +.5 yt ( ) Micael Šebek ARI-Pr-0-03 7

Příklad Naivní návr Tak dotaneme dikrétní aproximaci [ ] [ ] xt ( + ) = xt ( ) +.5 yt ( ) xt ( ) k k k k ut ( ) 0.5 u ( t) yt ( ) xt ( ) = + ut () = 0.5 [ u () t yt () + xt ()] k C k k k dx = xt ( ) +.5 yt ( ) dt Tu můžeme realizovat programem (kde u C je dáno digitálně) C y:= adin(in) {čti odnotu proceu} u:= *(0.5*uc-y+x) {vypočti řídicí odnotu} dout(u) {pošli ven řídicí odnotu} x:= x+(.5*y-*x) {vypočti novou odnotu x} algoritmu nebo dikrétním přenoem z+ 0.5 uz ( ) = 0.5 uc ( z) yz ( ) z+ [ C ] [ ] uz ( ) = 0.5 u( z) yz ( ) + xz ( ) zxz ( ) = xz ( ) +.5 yz ( ) xz ( ) Odpovídá doazení do pojitéo přenou z Micael Šebek ARI-Pr-0-03 8 =

Příklad: porovnání Porovnáme pojité a dikrétní řízení pro = 0. z 0.9 uz ( ) = 0.5 uc ( z) yz ( ) z 0.6 ydt () t yct () t yct () t uct udt () t () t ydt () t udt () t ARI_0 AW.mdl uct () t Micael Šebek ARI-Pr-0-03 9

Příklad: porovnání Různé periody vzorkování = 0., 0.5,,.5 = 0. = = 0.5 =.5 Micael Šebek ARI-Pr-0-03 0

Příklad: jiné řešení Nejprve najdeme dikrétní přeno outavy a tvarovače G () dikrétními metodami najdeme dikrétní regulátor tak, aby řešením rovnice dotaneme = ( ) ( ) z z+ pz ( ) + z+ qz ( ) = z 3 [ p p q q ] = [ 0 0 0 ] [ p p q q ] Gz ( ) = 0 0 0 0 0 0 0 0 3 5 = 34 0 0 z+ ( z ) pz ( ) = 34+ z 3 5 qz ( ) = + z Micael Šebek ARI-Pr-0-03

Příklad: jiné řešení tento čitě dikrétní regulátor 4 5 z 35 uz ( ) = u( z) yz ( ) C 7 z+ 34 dává výledný přeno ( z+ )( z+ 3 4) yz ( ) = u( ) 3 C z 7 z a CL carakteritický polynom c ( ) CL z = z imulace ARI_0 AW 3.mdl pro =.4 3 Micael Šebek ARI-Pr-0-03

Příklad: jiné řešení Simulace ARI_0 AW 3.mdl pro =.4 výtup: vtup: ryclot: yt () ut () yt () počínaje 4. okamžikem vzorkování e výtup přeně rovná požadovanému (neblíží e mu jen aymptoticky)! Toto čitě dikrétní řešení je lepší než pojité a nemá obdoby mezi pojitými (není aproximací žádnéo poj) Co e tedy děje při zmenšování? Micael Šebek ARI-Pr-0-03 3

Příklad: a ještě jiné řešení Nešlo by počet kroků ještě zkrátit? Zdánlivě ano: Vyřešíme ( z z+ ) pz ( ) + ( z+ ) qz ( ) = z( z+ ) pomocí 0 0 [ p0 p q0 q] = [ 0 0 ] 0 0 0 0 dotaneme p p q q [ ] = 4 0 0 Micael Šebek 4 p ( z) = + z Tedy regulátor 4 z u = u C y z+ který dá výledný přeno uzavřené myčky y = a CL carakteritický polynom c ( ) ( ) CL z = z z+ weak q ( z) = 4 z weak ( z + ) u z C

Simulace druý model v ARI_0 AW 3.mdl vypadá OK Simulace Ale pro nenulové počáteční podmínky (třetí model tamtéž) odalí problém Všimněte i, že v okamžicíc vzorkování e cová vzorně Micael Šebek ARI-Pr-0-03 5

Nakonec ještě ukážeme řešení tavovou zpětnou vazbou Stavové rovnice dvojitéo integrátoru jou např. Jejic dikrétní verze ( ZOH a periodou vzorkování ) Zapojením tavovéo regulátoru Příklad: a ještě čtvrté, tavové řešení 0 0 xt () = xt () + ut (), y= [ 0 ] xt () 0 0 G () = xk ( + ) = xk ( ) + uk ( ), yk ( ) = [ 0 ] xk ( ) 0 uk xk u k 3 ( ) ( ) = ( ) + C ( ) Se ytém změní na car. polynomem c z = z a přenoem ( ) CL 4 xk ( + ) = xk ( ) + uc ( k), yk ( ) = [ 0 ] xk ( ) Micael Šebek ARI-Pr-0-03 6 z + yz ( ) = u( ) C z z

Simulace Simulace ARI_0_3_AW_4_5.mdl pro =.4 Počínaje třetím krokem je žádaná odnota přeně natavena a řízení je nulové a to pro každé počáteční podmínky ytém je vnitřně tabilní Micael Šebek ARI-Pr-0-03 7

Cyby kvantování y analog A/D y digital y digital LSB LSB = leat ignificant bit cyba kvantování v rozmezí ±½ LSB y analog Příklad: bitový A/D na škále ±0 V Cyba ± 0.5 LSB =± 0.0044 V Micael Šebek ARI-0-03 8