Příklady k přednášce 9 - Zpětná vazba



Podobné dokumenty
3 - Póly, nuly a odezvy

Příklady k přednášce 5 - Identifikace

Příklady k přednášce 12 - Frekvenční metody

10 - Přímá vazba, Feedforward

Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

Pružnost a pevnost. 9. přednáška, 11. prosince 2018

Sekvenční logické obvody(lso)

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1.7.4 Těžiště, rovnovážná poloha

Důkazy Ackermannova vzorce

9 - Zpětná vazba. Michael Šebek Automatické řízení

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

Příklady k přednášce 13 - Návrh frekvenčními metodami

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti


8.2.1 Aritmetická posloupnost I

8.2.1 Aritmetická posloupnost

12 - Frekvenční metody

1. Základy měření neelektrických veličin

Zpětná vazba, změna vlastností systému. Petr Hušek

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

Intervalové odhady parametrů

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

12. N á h o d n ý v ý b ě r

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

1 Základní pojmy a vlastnosti

Regulace frekvence a velikosti napětí Řízení je spojeno s dodávkou a přenosem činného a jalového výkonu v soustavě.

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)


definované pro jednotlivé řády takto: ) řádu n nazýváme číslo A = det( A) a a a11 a12

3 - Póly, nuly a odezvy

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

19 - Polynomiální metody

Laboratorní práce č. 10 Úloha č. 9. Polarizace světla a Brownův pohyb:

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

4. Tvorba náhradního schématu Před provedením výpočtu sítě nutno ji nadefinovat (i v případě, že využíváme počítačový program)

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

Deskriptivní statistika 1

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

15 - Stavové metody. Michael Šebek Automatické řízení

4.5.9 Vznik střídavého proudu

3G3HV. Výkonný frekvenční měnič pro všeobecné použití

Ústav fyzikálního inženýrství Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně GEOMETRICKÁ OPTIKA. Přednáška 10

5 Křivkové a plošné integrály

Měřící technika - MT úvod


6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.


Závislost slovních znaků

5 PŘEDNÁŠKA 5: Jednorozměrný a třírozměrný harmonický oscilátor.

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.


NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Příklady k přednášce 15 - Stavové metody

Interference. 15. prosince 2014

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

3. Sekvenční obvody. b) Minimalizujte budící funkce pomocí Karnaughovy mapy

8. KMITOČTOVÉ SYNTEZÁTORY A ÚSTŘEDNY, ČASOVÉ ZÁKLADNY

14 - Moderní frekvenční metody

Autoři: Jan Krákora,, David Šebek, Quido Herzeq; ČVUT FELK Praha; Dne:

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

Doplňky k přednášce 24 Diskrétní řízení Diskrétní metody analogické spojitým

Geometrická optika. Zákon odrazu a lomu světla

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

y regulovaná veličina w žádaná hodnota regulované veličiny e regulační odchylka y R akční veličina u řídicí veličina v poruchová veličina w(t) e(t)

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce VZOR 5. ledna e bx2 x 2 e x2. F (b) =

23. Mechanické vlnění


a my chceme data proložit nějakou hladkou funkcí, která by vystihovala hlavní vlastnosti dat, ale ignorovala malé fluktuace a nepřesnosti.

GRADIENTNÍ OPTICKÉ PRVKY Gradient Index Optical Components

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd KKY/LS2. Plzeň, 2008 Pavel Jedlička


VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

Středoškolská technika 2015 ŘEŠENÍ DOKONALÉHO TVARU MOSTNÍHO NOSNÍKU Z HLEDISKA POTENCIÁLNÍ ENERGIE - ŘETĚZOVKA

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.



1.8.1 Mnohočleny, sčítání a odčítání mnohočlenů

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje Rychlost pracovního mechanismu

2.4. INVERZNÍ MATICE

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti


Příklady k přednášce 11 - Regulátory

Matematika I, část II

Transkript:

Příklady k předášce 9 - Zpětá vazba Michael Šebek Automatické řízeí 205 6--5

Příklad: Přibližá iverze tak průřezu s výškou hladiy y(t), přítokem u(t) a odtokem dy() t dt + 2 yt () = ut () Cíl řízeí: sledovat pomalu se měící referečí sigál Struktura: FF řízeí s přibližou iverzí s modelem v FB a velkým zesíleím a malých frekvecích Zesíleí realizujeme itegrátorem (má zesíleí pro ω=0) Můžeme testovat v Simuliku model tak.mdl Fuguje dobře, ale je když model je přesý model a soustava mají skoro stejý počátečí stav referece má je ízké frekvece 2 yt () Michael Šebek Pr-ARI-09-20 2

Příklad: Přibližá iverze referece pomalá pp. a zesíleí stejé ref. pomalá, pp. růzé zesíleí stejé x0m = x0s = 0.25, gm = gs = 2 x0m = 4, x0s = 0.25, gm = gs = 2 ref. pomalá, pp. stejé zesíleí růzé x0m = x0s = 0.25, gm = 2, gs = špaté O.K. špaté referece s vyššími frekvecemi (pulsy) tvarovací filtr - dolí propust ahraze čistým zesíleím špaté Michael Šebek Pr-ARI-09-20

Proč a kdy vůbec použijeme ZV?. Do ZV obvodu se skutečou soustavou G(s) 2. uměle přikreslíme její zámý model G 0 (s). a ozačíme ový regulátor (s modelem soustavy) Tím jsme ic ezměili! Ks () Cs () = + G () sks () 0 G () s 0 Gs () Gs () G () s 0 4. Pro ovou strukturu platí [ ] f = d + G G u 0 Gs () ( ) 5. ZV sigál zřejmě zmizí f = 0 právě když současě a) G tj. přesě záme soustavu a přitom 0 () s = Gs () b) d = 0 porucha/počátečí stav jsou ulové G () s 0 Pokud bychom to vše zali, eí třeba ZV! Michael Šebek Pr-ARI-09-205 4

Proč citlivost? Porovejme přeos otevřeé smyčky ys () = Lsrs ()() + ds () s přeosem uzavřeé smyčky ys () = Ss () Lsr ()() s + S( s) ds () r Ls () d y Zřejmě S(s) vyjadřuje redukci citlivosti systému, dosažeou pomocí ZV Ve skutečosti teto ázev poprvé použil Bode z jiého důvodu: Pro skalárí přeosy formálí derivováí T podle G dává dt d( GK ( + GK)) ( + GK)( K) ( GK)( K) K = = = dg dg ( + GK) ( + GK) K G GK TS = = = + GK G + GK + GK G G 2 ( ) 2 2 dt T dg G = S Ls () = K() sgs () Tedy S(s) je citlivost relativí změy CL přeosu T(s) a relativí změu (chybu) modelu soustavy G(s) Michael Šebek Pr-ARI-09-20 5

Př. : Posuutí pólu - Zrychleí pece a pizzu Specifikace: zrychlit 4x změit dobu áběhu a T r = 0.55 hod tj. zmešit časovou kostatu a T = 0.25 tedy posuout pól z - do -4 k s + Řešeí ZV + zesíleí (P regulátor) ávrh je jedoduchý obecý CL charakteristický polyom je chceme ho změit a proto zvolíme k = dostaeme výsledý přeos T() s cs () = ( s+ ) + k = s+ ( + k ) cs () = s+ 4 L = = + L s + 4 přechod je skutečě 4x rychlejší, ale co ustáleá hodota? T = Michael Šebek Pr-ARI-09-20 6 T r 2.2

Model matchig Lepší bude: posuout pól, ale zachovat ustáleé zesíleí tj. původí přeos změit a Gs () = Fs () = 4 s + s + 4 K tomu je třeba složitější struktura Miule jsme avrhli a tím dostali k = T() s = l s + 4 r l k s + y Teď už je stačí vzít a dostaeme l = 4 4 T() s = s + 4 Systém je 4x rychlejší a ustáleá hodota je stejá! Michael Šebek Pr-ARI-09-20 7

Diskuse Zadáí jsme splili, ale je to opravdu tak jedoduché? Můžeme soustavu zrychlovat libovolě? Tedy pól posouvat libovolě? Podle RL se zdá, že ao Ale podívejme se a vstup do soustavy R 4 s + Y s + us () = 4 rs () s + 4 u 0 + s + = lim 4 s = 4 s s+ 4 s Vstupí sigál má vysokou špičku: Čím dále posueme pól, tím bude špička vstupu větší až přestae platit lieárí model Poučeí: Póly esmíme posouvat moc daleko od původích poloh Michael Šebek Pr-ARI-09-20 8

Diskuse Jak se projeví skoková změa vější teploty? viz pizza.mdl 4 d s + ys 4 () () () 4 rs 4 ds = + yss = rss + dss s+ s+ a Systém edokáže elimiovat vliv skokové změy vější teploty Na to musí mít regulátor itegračí složku 6 7 + 4 s d s + 7s+ 6 s ys () = rs () + ds () 2 2 ( s+ 4) ( s+ 4) y = r + 0d ss ss ss Michael Šebek Pr-ARI-09-20 9

Příklad - 2. řád Navrhěte k tak, aby T 4s a OS% 5% s k s( s+ 2) Y T s 4 4 = = 4 ςω σ σ l(%os 00) ζ = 2 2 π + l (%OS 00) %OS=5 ζ 0.7 ϕ 45 45 RL k k = k [, 2] k = 0 Michael Šebek Pr-ARI-09-20 0

Příklad a druhý a vyšší řád: Spojitý deadbeat Napodobuje typickou diskrétí strategii Skoková odezva se rychle přiblíží pásmu ustáleí a s miimálím překmitem tam už zůstává Typická specifikace:. Rychlá odezva(= miimálí T r a T s ) 2. OS mezi 0,% a 2%. podkývutí < 2% 4. E ss = 0 Empiricky zjištěé hodoty pro výsledé přeosy ω T s s T db2=[.82 0 0 0 0 ] db=[ 2.20.9 0 0 0] db4=[ 2.80.5 2.2 0 0] db5=[.4 5.4 4.9 2.7 0] db6=[ 4.05 7.55 8.7 6.5.5 ] db=[;moo(0:6)*db2.';moo(0:6)*db.';moo(0:6)*db4.';moo(0:6)*db5.';moo(0:6)*db6.'] T=./db step(tf(t(2)),tf(t()),tf(t(4)),tf(t(5)),tf(t(6)),0) 2 2řád () = =, = 2 2 2 s + αωs+ ω s + αs + ω ω řád () s = = 2 2 2 s + αωs + βωs+ ω s + αs + β s + Michael Šebek Pr-ARI-09-20 s

Příklad a druhý a vyšší řád: Spojitý deadbeat Soustava se ZV regulátorem dává přeos uzavřeé smyčky s+ z Gs () =, Cs () = k s s+ s+ p ( ) () s = ( + z) + ( + ) + ( + ) + 2 s p s p k s kz Pomocí předfiltru vykrátíme (stabilí!) ulu a dostaeme celkový přeos z Fs () = s + z T celk T fb k s kz ω () s = = s p s p k s kz s s s 2 2 2 + ( + ) + ( + ) + + αω + βω + ω Máme parametr avíc, takže třeba zvolíme T s a k tomu vypočteme (ze vzorce pro 2. řád) ω = 4,04 T s Z porováím koeficietů u jedotlivých moci ve 2 2 2 s + ( p + ) s + ( p + k) s + kz = s + αωs + βωs + ω dostaeme p+ = αω p= αω ( ) p+ k = βω k = βω p 2 2 kz = ω z = ω k Michael Šebek Pr-ARI-09-20 2

Příklad a druhý a vyšší řád: Spojitý deadbeat s+ z z s s s p s z Soustava, ZV regulátor a předfiltr Gs () =, Cs () = k, Fs () = Nejprve zvolíme T s = 2s a k tomu ( + ) + + vypočteme (ze vzorce pro 2. řád) ω = 4,04 Ts = 2,02 Z tabulky odečteme pro. řád α =,9; β = 2, 2, porováme koeficiety ve 2 2 2 2 s + ( p + ) s + ( p + k) s + kz = s + αωs + βωs + ω = s +,84s + 8,98s + 8, 24 A dostaeme p 2,84; k 6,4; z,4 A z toho hledaé s+ z s+, 4 Cs ( ) = k = 6,4 s + p s + 2,84 z, 4 Fs () = = s+ z s+, 4 Tcelk T fb () s = s () s = 8.24 2 +.84s + 8.98s + 8. 24 6.4s + 8.24 +. 84 + 8.98 + 8.24 2 s s s Michael Šebek Pr-ARI-09-20