Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИПЛОМНАЯ РАБОТА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Параметрическая идентификация динамической модели в режиме on-line с применением искусственной нейронной сети.

irina_krut2019 1900 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 76 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 06.03.2020
Настоящая работа посвящена разработке алгоритма и программы параметрической идентификации динамической модели объекта в режиме on-line. Для оценивания параметров модели использовалась искусственная нейронная сеть. Разработанный алгоритм был реализован в виде программы параметрической идентификации динамического объекта. Примеры расчетов показали, что помехи измерения дают сравнительно большую ошибку в определении параметров модели. Работа включает введение, пять глав, заключение, список литературы и приложения. В первой главе рассмотрен объект исследования – технологический процесс, т.е. в качестве объекта рассматривается аппарат, машина или установка, в которых протекает тот или иной технологический процесс Во второй главе и третей главе рассмотрены объекты исследования – параметрическая идентификация и искусственная нейронная сеть, а также ее методы обучения. В четвертой главе показана разработка алгоритма программы для параметрической идентификации динамического объекта с применением ИНС, тестирование и получения значений работы программы. В пятой главе представлена экономическая выгода при использовании результатов нашего программного обеспечения. Дипломная работа содержит пояснительную часть из 71 страницы и приложение из 18 страниц, 6 таблиц, 27 рисунков, 19 литературных источников. В приложении приведен листинг с кодом программы.
Введение

Непрерывные технологические объекты являются многосвязными и характеризуются, как правило, наличием запаздывания в каналах связи технологических переменных [1]. В состав специализированного программного обеспечения систем управления объектами включаются приложения, позволяющие реализовать управляющие функции, повышающие качество процессов управления, для настройки которых требуется идентификация соответствующих каналов передачи «вход-выход», например в линейном приближении, передаточными функциями. Действительные значения параметров элементов технических систем всегда отличаются от расчетных. Такие отклонения обусловлены колебанием внешних воздействий, которые могут вызвать кратковременные обратимые отклонения параметров. Вследствие отклонения динамика модели сильно отличается от динамики реального объекта, что значительно уменьшает эффективность разработанной системы управления. Объект находится при постоянном воздействии различных возмущений, в результате чего изменяются свойства объекта и настройки регулятора, которые управляют объектом, становятся не оптимальными. Поэтому возникает необходимость периодической корректировки динамической модели. Но идентификация динамической модели объекта путем постановки активного эксперимента требует вмешательства в работу системы автоматического управления, что неизбежно влияет на качество управления [3]. Часто проведение активного эксперимента с целью получения передаточных функций каналов подобных систем невозможно из соображений безопасности или по другим техническим причинам, что исключает множество известных методов идентификации объектов [1]. По результатам же пассивного эксперимента не всегда можно получить адекватную модель объекта. Получить достаточно точное математическое описание объекта управления аналитически для сложных технологических объектов с большим количеством взаимосвязанных переменных, управляющих и возмущающих сигналов практически невозможно или связано с большими материальными и временными затратами [1-3]. Поэтому разработка простого способа моделирования подобных систем с достаточной точностью остается актуальной задачей. В настоящей работе предлагается один из возможных подходов к решению задачи идентификации. Одним из эффективных способов является использование нейронных сетей в качестве инструмента для идентификации взаимосвязей технологических переменных автоматизированных объектов [4?7].Класс нейронных сетей, имеющих в своем составе элементы в виде обратных связей, называется рекуррентными сетями и позволяет моделировать поведение динамических объектов [8, 9]. Если мы принимаем структуру модели неизменной, тогда цель нашей работы сводится к параметрической идентификации динамической модели по результатам непрерывных изменений входных и выходных параметров объекта в режиме нормального функционирования. Исходя из всего вышесказанного, для достижения поставленной цели у нас возникают 3 задачи: 1) Сбор в режиме наблюдения информации об управляемом объекте в виде измеряемых временных входных и выходных координат объекта. 2) По экспериментальным данным обучается динамическая нелинейная автокорреляционная нейронная сеть нейронная сеть 3) Расчёт динамической модели с полученными ранее значениями коэффициентов и сравнение экспериментальных и расчётных данных.
Содержание

ВВЕДЕНИЕ 6 1 Технологический процесс как объект автоматизации 8 1.1 Структура технологического процесса 8 1.2 Автоматизированные системы управления технологическими процессами. 15 1.3 Математические модели систем 25 2 Основные сведения об идентификации 35 2.1 Постановка задачи идентификации 35 2.2 Задача идентификации динамического объекта 39 3 Нейронные сети 41 3.1 Искусственная нейронная сеть (ИНС) 41 3.2 Классификация нейронных сетей. 42 3.3 Задачи, решаемые с помощью нейронных сетей. 46 3.4 Общий обзор обучения нейронных сетей. 48 4 Проектирование и разработка программного обеспечения 51 4.1 Построение математической модели. 51 4.2 Алгоритм метода обратного распространения ошибки для параметрической идентификации объекта. 53 4.3 Разработка программного обеспечения 56 4.4 Тестирование ПО 58 5 Оценка экономической? эффективности ПО 63 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 71 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 72 ПРИЛОЖЕНИЕ А 74 ПРИЛОЖЕНИЕ Б 75
Список литературы

1. ГОСТ 34.601–90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания. – М.: Изд–во стандартов, 2015. – 2 с. 2. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. – М.: Мир, 2014. – 680 с. 3. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической 3. технологии. – М.: Химия, 2015. – 564 с. 4. Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико–технологических процессов: учеб. пособие для вузов. – М.: Академкнига, 2006. – 416 с. 4. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. – М.: Наука, 2016. – 394 с. 5. Сараев П.В. Численные методы интервального анализа в обучении нейронных сетей // Автоматика и телемеханика. – 2012. – № 11. – 129–143 с. 6. Шумихин А.Г., Бояршинова А.С. Идентификация сложного объекта управления по частотным характеристикам, полученным экспериментально на его нейросетевой динамической модели // Автоматика и телемеханика. – 2015. – № 4. – 125–134 с. 7. Маршаков Д.В. Цветкова О.Л. Айдинян А.Р. Нейросетевая идентификация динамики манипулятора // Инженерный вестник Дона, 2011, №3. –9 с. 8. Идрисов И.И. Алгоритмы адаптации и обеспечения отказоустойчивости систем управления газотурбинными двигателями на основе нейросетевых технологий: автореф. дис. канд. техн. наук. – Уфа, 2009. – 19 с. 9. Аведьян Э.Д. Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей // Автоматика и телемеханика. – 2012. – № 4. – 106–118 с. 10. Попов В.Н. Идентификация и диагностика систем. Учебник. – М.: МГТУ «МАМИ», 2014. – 142 c. 11. Алексеев А.А., Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. Идентификация и диагностика систем. Учебник. – М.: Академия, 2015. – 85-90 c. 12. А.Н. Дилигенская. Идентификация объектов управления. Учебник. – М.: СГТУ, 2009. –20 c, 63 c, 120 c. 13. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. – М.: Наука, 2012. – 56 c. 14. Павловская Т.А. C#. Программирование на языке высокого уровня: учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2007. – 112 с. 15. Шилдт Г. C# 4.0: полное руководство. Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2011. 16. Н Смирнов Ю.Н., Сидорова Е.А. Методология процессно–продуктового бюджетирования и расчета себестоимости продукции //Научно–практический журнал «Интеграл» – 2009. – №6. – 47–49 с. 17. Смирнов Ю.Н., Сидорова Е.А. Методика обоснования эффективности инвестиций в инновационный процессно–продуктовый менеджмент //Научно–практический журнал «Интеграл» – 2010. – №3. –Стр.78–79. 18. bookaa [Электронный ресурс], – Режим доступа: http://bookaa.ru 19. Руковоство по языку C# [Электронный ресурс], – Режим доступа: https://docs.microsoft.com/ru–ru/dotnet/csharp/
Отрывок из работы

Технологический процесс как объект автоматизации Структура технологического процесса В качестве объекта автоматизации рассматривается аппарат, машина или установка, в которых протекает тот или иной технологический процесс. Технологический процесс представляет собой совокупность приемов и операций, направленных на перевод материала или продукта из исходного состояния к необходимому конечному состоянию. Структура технологического процесса как объекта управления может быть представлена в виде совокупности производительных звеньев, связанных между собой материальными потоками. Как правило, звенья обработки чередуются со звеньями хранения, связанными звеньями транспортировки. Последовательность звеньев образует поточную технологическую линию (ПТЛ) – комплекс взаимно связанного оборудования, работающего согласованно с заданным ритмом по единому технологическому процессу. ПТЛ обеспечивает непрерывность процесса, что создает предпосылки для полной его автоматизации. Технологические процессы могут совершаться во времени параллельно или последовательно. Они могут быть сложными (ТП 2), состоящими из множества операций, и простыми (ТП 1), представляющими собой одну технологическую операцию (рис. 1.1). Материально-технологические процессы протекают в реальном времени и отражаются в изменении материальных потоков. Рисунок 1.1. Функциональная схема автоматизированного производственного процесса: ТП – технологический процесс; ОП – технологическая операция; ИП – информационный параметр; РО – рабочий орган; УУ – устройство управления; Z– цель управления; 1, 2, 3,..., т, п, k – порядковый помер звена. По характеру изменения материальных потоков во времени различают непрерывные, дискретные и дискретно-непрерывные технологические процессы. К непрерывным относятся процессы, в которых материальные потоки на входе и выходе производственных звеньев непрерывны во времени. К таким процессам относятся химические, тепловые, теплоэнергетические и т.п. Параметры, характеризующие непрерывные процессы, как правило, являются непрерывными физическими величинами: температура, давление, расход вещества или энергии и т.п. Для непрерывных технологических процессов используют специализированное оборудование в виде агрегатов, предназначенных для выпуска однородной продукции. Модели и алгоритмы управления этими процессами базируются па разработанных методах теории автоматического регулирования и управления. Дискретными называются технологические процессы, в которых материальные потоки изменяются во времени дискретно. Такие процессы связаны с переработкой отдельных партий материала. Обработка выходного продукта здесь представляет собой последовательность отдельных технологических операций с фиксированным началом и концом. Дискретные технологические процессы осуществляются, как правило, па универсальном технологическом оборудовании, что позволяет выполнять на одном и том же рабочем месте несколько видов операций. В дискретно-непрерывных технологических процессах материальные потоки изменяются во времени дискретно-непрерывно. Обработка входных продуктов осуществляется последовательно- параллельно на специализированном технологическом оборудовании. На каждой технологической установке выполняется один вид операций. Производительность установок согласована в едином технологическом потоке. Модели и алгоритмы управления дискретно-непрерывными технологическими процессами базируются на методах алгебры релейных цепей. Разделение технологического процесса на технологические операции позволяет выявить длительность операции, очередность ее проведения, цикличность, т.е. алгоритмизировать технологический процесс. Алгоритм – это предписание, которое определяет содержание и последовательность операций, переводящих исходные данные в искомый результат. Алгоритм функционирования представляет собой совокупность предписаний, необходимых для правильного выполнения технологического процесса в каком - либо устройстве или совокупности устройств. Функционирование технологического объекта состоит в изменении состояния звеньев обработки и транспортировки (переход с одной операции па другую) и изменении состояния звеньев хранения (изменение количества продуктов, хранящихся в них). Изменение состояния звеньев производится с помощью рабочих органов, управляющие сигналы на которые поступают с устройства управления. Производственное звено (технологическая операция) представляет собой механическое или физико-химическое воздействие на продукт или преобразование одних продуктов в другие. Технологические операции производства весьма сложны и многообразны, но, несмотря па это, их можно представить в виде ряда типовых операций как объектов управления. Основным показателем, по которому операции относятся к тому или иному типу, является идентичность их физико-химических особенностей, т.е. материальных и энергетических внутренних связей. Каждая из типовых операций содержит все необходимые и достаточные характеристики, позволяющие выделить се из большого многообразия физико-химических явлений. При этом должно учитываться ее целевое назначение. По характеру связей различают процессы: механические и гидродинамические; тепло- и массообменные без изменения агрегатного состояния вещества; электрические, химические, биологические и комбинированные. Этот признак указывает на закономерности, которым подчиняется автоматизированный технологический процесс. Иначе говоря, типизация ТП заключается в установлении общности математического описания процессов и их аппаратурного оформления. С этими закономерностями неразрывно связаны особенности и динамические свойства объекта (процесса), обусловливающие структуру системы управления и регулирования. Пользуясь названными классификационными признаками, можно выделить типовые технологические процессы, показанные в табл. 1.1. Таблица 1.1. Классификация технологических процессов Способ воздействия Наименование технологической операции Наименование технологической установки, процесса Механический Транспортирование Транспортеры, элеваторы, водо- и газопроводы, вытяжные трубы Сортирование, очистка Триеры, калибровочные и зерноочистительные машины Смешивание Смесители, питатели, дозаторы, весы Измельчение Дробилки, мельницы Резание Плуги, культиваторы, соломо- и силосорезки, стригальные машины Сжатие, разрежение Компрессоры, вакуумные установки Гранулирование Прессы Тепловые Нагревание Теплогенераторы, электрокалориферы, водонагреватели, электропечи, котлы, сушилки, запарники Окончание таблицы 1.1. Способ воздействия Наименование технологической операции Наименование технологической установки, процесса Охлаждение Холодильники и вентиляционные установки, конденсаторы Электрический Освещение Лампы накаливания, прожекторы Облучение Ультрафиолетовые, инфракрасные и бактерицидные установки Электротехнологические Электроочистительные машины Гидравлический Перемещение Насосные и дождевальные установки, водокачки, гидротараны Биологический Дрожжевание Котлы, смесители, чаны Фотосинтезирование Установки дополнительного освещения Химический Окисление Горение, обжиг Технологические процессы одного типа (например, процессы нагревания) могут отличаться аппаратурным оформлением, свойствами перерабатываемых веществ и т.д. Однако все они протекают по одним и тем же законам и характеризуются аналогичными зависимостями между параметрами. Характер этих зависимостей в первую очередь определяет параметры, которые должны участвовать в управлении. Для одного типа процессов, протекающих в аппарате наиболее распространенной конструкции, может быть разработано решение по автоматизации, в принципе приемлемое для всех разновидностей этих процессов. Такое решение является типовым. Наличие типового решения значительно облегчает работу по синтезу САУ для каждого конкретного случая. Типовые ТП, имеющие распределенные параметры, описываются дифференциальными уравнениями в частных производных. Поэтому их анализ, как правило, весьма сложен. Выбор системы управления типовыми технологическими процессами основан па принципиальном упрощении их физической сущности, которое состоит в значительном пренебрежении фактором распределённой параметров процесса и в замене его объектами с сосредоточенными параметрами. Такое упрощение процесса, как правило, вполне допустимо и дает удовлетворительные результаты. При создании автоматических систем управления технологическими процессами одним из ответственных этапов является разработка оптимального, т.е. самого эффективного, варианта технологического процесса, подлежащего автоматизации. Решение этой задачи требует специальных знаний и опыта по определению заданных параметров точности, производительности, способов обработки. Требования к показателям качества технологических процессов (параметрам) можно выразить в описательной или графической форме. Номинальное значение параметра Т может быть задано однозначно, например 20°С, или в пределах: 18...20°С. Для решения задач автоматизации важны сведения о допустимых отклонениях параметра от нормы и длительности отклонения. В процессе разработки системы автоматизации ТП па основании анализа условий работы технологического оборудования и агрегатов, законов и критериев управления объектом необходимо определить оптимальный уровень автоматизации. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Необходимость объективной оценки состояния технологического процесса в реальном масштабе времени и использования полученной информации для корректировки его хода путем координации работы всех локальных систем регулирования ведет к созданию автоматизированных систем управления технологическими процессами. Автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП) – это человеко-машинная система управления, обеспечивающая автоматизированный сбор и обработку информации, необходимой для оптимизации управления технологическим объектом в соответствии с принятым критерием. АСУТП предназначена для выработки и реализации управляющих воздействий на технологический объект управления (ТОУ), который представляет собой совокупность технологического оборудования и реализованного на нем согласно инструкциям технологического процесса производства. Основной задачей автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП) является достижение оптимальных параметров ТП, характеризующих высокое качество продукции. К ТОУ относятся технологические агрегаты и установки, реализующие самостоятельный технологический процесс; отдельные производства (цехи, участки) или производственный процесс всего промышленного предприятия, если управление этим производством носит в основном технологический характер, т.е. заключается в реализации рациональных режимов работы взаимосвязанных агрегатов (участков, производств). Совместно функционирующие ТОУ и управляющая им АСУТП представляют собой автоматизированный технологический комплекс (АТК). Критерий управления АСУТП – это соотношение, характеризующее качество функционирования технологического объекта управления в целом и принимающее конкретные числовые значения в зависимости от используемых управляющих воздействий. Критерием управления может служить технико-экономический показатель (себестоимость продукта, производительность ТОУ и т.д.) или технический показатель (технологические параметры процесса, прямые или косвенные параметры качества продукта и т.д.). Система управления ТОУ является автоматизированной системой управления технологическим процессом, если она осуществляет управление в темпе протекания технологического процесса и если в выработке и реализации решений по управлению участвуют средства вычислительной техники и другие технические средства, а также человек (оператор). Функции АСУТП как человеко-машинной системы подразделяются на управляющие, информационные и вспомогательные. Управляющая функция АСУТП – это функция, результатом которой являются выработка и реализация управляющих воздействий на ТОУ. Информационная функция АСУТП – это функция системы, содержанием которой являются сбор, обработка и представление информации о состоянии АТК оперативному персоналу или передача этой информации для последующей обработки. В частности, основными информационными функциями АСУТП являются централизованный контроль и измерение технологических параметров; косвенное измерение (вычисление) параметров процесса (технико-экономических и др.); формирование и выдача данных оперативному персоналу АСУТП и АТК; обобщенная оценка и прогноз состояния АТК и его оборудования. Вспомогательные функции АСУТП – это функции, обеспечивающие функционирование АСУТП (функционирование технических средств системы, контроль за их состоянием, хранением информации и т.п.). Управление, осуществляемое без участия человека, называется автоматическим, с участием человека – автоматизированным. Уровень автоматизации производственного процесса оценивают отношением количества автоматизированных операций N_a к общему их числу N: ?=N_a/N. Уровень автоматизации зависит от типа производства. В единичном производстве он не превышает 0,2, в массовом – приближается к 0,8. При автоматизированном режиме человек участвует в выработке (принятии) решений и (или) их реализации. Здесь возможны следующие варианты: ручной режим – комплекс технических средств представляет оперативному персоналу контрольно-измерительную информацию о состоянии ТОУ, а выбор и осуществление управляющих воздействий производит человек; режим «советчика» – комплекс технических средств вырабатывает рекомендации по управлению, а решение об их использовании принимает и реализует человек; диалоговый режим – человек имеет возможность корректировать постановку и условия задачи, решаемой комплексом технических средств системы при выработке рекомендаций по управлению объектом. При автоматическом режиме осуществляются автоматическая выработка и реализация управляющих воздействий. При этом также возможны следующие варианты: режим косвенного управления – средства вычислительной техники автоматически изменяют уставки (задания) и (или) параметры настройки локальных систем автоматического управления (регулирования); режим прямого (непосредственного) цифрового управления – управляющее вычислительное устройство формирует воздействие на исполнительные устройства. Для выполнения функций АСУТП необходимо взаимодействие ее составных частей (технического обеспечения; программного обеспечения, информационного обеспечения; организационного обеспечения, оперативного персонала). Техническое обеспечение АСУТП представляет собой полную совокупность технических средств, достаточную для функционирования АСУТП и реализации системой всех ее функций. В состав комплекса технических средств (КТС) входят вычислительные и управляющие устройства, средства получения, преобразования, хранения, отображения и регистрации информации, устройства передачи сигналов и исполнительные устройства. Программное обеспечение АСУТП – это совокупность программ, необходимая для реализации функций АСУТП, заданного функционирования КТС АСУТП и предполагаемого развития системы. Программное обеспечение АСУТП подразделяется на общее программное обеспечение и специальное программное обеспечение. Общее программное обеспечение АСУТП поставляется в комплекте со средствами вычислительной техники. К общему программному обеспечению АСУТП относятся необходимые в процессе функционирования и развития системы программы, средства автоматизации разработки программ, компоновки программного обеспечения, организации функционирования вычислительного комплекса и другие служебные и стандартные программы (организующие программы, транслирующие программы, библиотеки стандартных программ и др.). Специальное программное обеспечение АСУТП разрабатывается или заимствуется из соответствующих фондов при создании конкретной системы и включает программы реализации основных (управляющих и информационных) и вспомогательных (обеспечение заданного функционирования КТС системы, проверка правильности ввода информации, контроль за работой КТС системы и т.п.) функций АСУТП. Специальное программное обеспечение АСУТП разрабатывается на базе и с использованием программ общего программного обеспечения. Информационное обеспечение АСУТП включает информацию, характеризующую состояние автоматизированного технологического комплекса; системы классификации и кодирования технологической и технико-экономической информации; массивы данных и документов, необходимые для выполнения всех функций АСУТП, в том числе нормативно-справочную информацию. Организационное обеспечение АСУТП представляет собой совокупность описаний функциональной, технической и организационной структур, инструкций и регламентов для оперативного персонала автоматизированной системы управления технологическим процессом, обеспечивающую заданное функционирование оперативного персонала в составе АТК. В состав оперативного персонала АСУТП входят технологи-операторы, осуществляющие контроль за работой и управление ТОУ с использованием информации и рекомендаций по рациональному управлению, выработанных комплексом технических средств АСУТП; эксплуатационный персонал АСУТП, обеспечивающий правильность функционирования КТС АСУТП. Ремонтный персонал в состав оперативного персонала АСУТП не входит. ГОСТ 34.601–90 определяет последовательность работ, связанных с разработкой, проектированием, внедрением и промышленной эксплуатацией автоматизированных систем (АС), в частности, АСУТП. Таблица 1.2. Этапы создания автоматизированных систем [1] Стадии Этапы работ Формирование требований Обследование объекта и обоснование; необходимости создания АС. Формирование требований пользователя к АС. Оформление отчета о выполненной работе и заявки на разработку АС(технического задания). Продолжение таблицы 1.2. Стадии Этапы работ 2 Разработка концепции АС 2.1 Изучение объекта. 2.2 Проведение необходимых научно-исследовательских работ. 2.3 Разработка вариантов концепции АС и выбор варианта концепции АС, удовлетворяющего требованиям пользователя. 2.4 Оформление отчета о выполненной работе 3 Техническое задание 3.1 Разработка и утверждение технического задания на создание АС. 4 Эскизный проект 4.1 Разработка предварительных проектных решений по системе и ее частям. 4.2 Разработка документации на АС и ее части. 5 Технический проект 5.1 Разработка проектных решений по системе и ее частям 5.2 Разработка документации на АС и ее части. 5.3 Разработка и оформление документации на поставку изделий для комплектования АС и(или) технических требований (технический заданий) на их разработку. 5.4 Разработка заданий на проектирование в смежных частях проекта объекта автоматизации. Окончание таблицы 1.2. 6 Рабочая документация 6.1 Разработка рабочей документации на систему и ее части. 6.2 Разработка или адаптация программ. 7 Ввод и действие 7.1 Подготовка объекта автоматизации к вводу АС в действие. 7.2 Подготовка персонала 7.3 Комплектация АС поставляемыми изделиями(программными и техническими средствами, программно – техническими комплексами, информационными изделиями). 7.4 Строительно – монтажные работы. 7.5 Пусконаладочные работы. 7.6 Проведение предварительных испытаний. 7.7 Проведение опытной эксплуатации. 7.8 Проведение приемочных испытаний. 8 Сопровождение АС 8.1 Выполнение работ в соответствии с гарантийными обязательствами. 8.2 Послегарантийное обслуживание. Классификация систем автоматического регулирования (САУ) Классификация САУ по принципу действия. САУ по отклонению; САУ по возмущению; комбинированная САУ. В этой системе объединены принципы по отклонению и по возмущению. Структурная схема САУ по отклонению изображена на рисунке 1.2. На выходе объекта управления сигнал Y(t) зависит от входного сигнала X(t) и выхода регулятора р. Выход регулятора определяется «заданием», т. е. необходимой величиной У(t), которая должна поддерживаться на выходе объекта. Сигнал рассогласования А = X(t) – р подается на объект для управления выходом Y(t). Рисунок 1.2. Схема САУ по отклонению САУ по возмущению приведена на рисунке 1.3. Иногда возмущающее воздействие X (например, изменение температуры наружного воздуха или изменение влажности сырья) можно измерить. Если это единственное возмущающее воздействие на объект, то величину этого возмущающего воздействия измеряют, подают на регулятор, который в соответствии с «заданием» вырабатывает управляющий сигнал р, изменяя величину рассогласования, подаваемого на вход объекта. Рисунок 1.3. Схема САУ по возмущению Классификация САУ по закону изменения во времени выходного сигнала регулятора системы автоматического управления можно классифицировать: САУ дискретные (двух-, трехпозиционные, релейные); САУ непрерывные (аналоговые); САУ дискретные (двухпозиционные). Выходной сигнал регулятора в двухпозиционной САУ принимает два резко отличающихся друг от друга значения: 0 или 1 – включено или отключено; контакт замкнут или разомкнут Примером двухпозиционной системы может служить холодильная машина с управлением от термореле. Термореле имеет на своем выходе 1, если температура в камере ниже допустимой, и 0 –- выше или равную допустимой. На рисунке 1.4 приведен временной график работы такой двухпозиционной САУ. При отключенном циркуляционном насосе хладагента температура X(t) в камере холодильника постепенно повышается. После достижения определенного значения включается термореле, которое своим контактом (Y(t) – сигнал выхода термореле) включает насос. В результате циркуляции хладагента температура в холодильнике снижается (2°С), термореле размыкает контакт цепи насоса, и цикл повторяется. Рисунок 1.4. Временной график работы двухпозиционной САУ Двухпозиционные САУ надежны, дешевы, но точность регулирования параметра в данном случае температуры мала. Реже применяются трехпозиционные САУ, у которых выходной сигнал регулятора может принимать три значения: минус 1; 0; плюс 1 или «больше» – «норма» – «меньше». Непрерывные САУ постоянно отслеживают входной и постоянно корректируют выходной сигналы. По самоприспособляемости к изменению внешних условий различают САУ адаптивные и неадаптивные. Адаптивные (самообучающиеся, обучение без учителя) САУ способны улучшать свою работу по мере накопления опыта – изменять свои параметры, исходя из изменяющихся внешних условий и цели работы. Неадаптивные (обучение с учителем) САУ – такие, у которых настройка параметров постоянна. При изменении условий работы их настройку необходимо изменить, чтобы сохранить заданное качество управления (например, точность, быстродействие). Эту перенастройку должен выполнить человек – учитель. В САУ, работающей по отклонению, регулятор изменяет управляющий сигнал после того, как регулируемый параметр отклонился от заданного значения. Следовательно, он должен не только компенсировать возмущающее воздействие, но и свести к нулю отклонение регулируемого параметра от заданного значения. При этом могут быть следующие случаи. 1. Регулятор вырабатывает управляющий сигнал недостаточной мощности. При этом скорость нарастания отклонения регулируемого параметра от заданного значения уменьшается, но само отклонение продолжает расти. График процесса регулирования – изменение во времени выходного сигнала Y системы после нанесения на нее возмущающего воздействия будет расходящийся, а работа САУ – неустойчивой. Отклонение выходной величины ?i=Y_i-X_0. 2. Регулятор вырабатывает управляющий сигнал избыточной мощности, который не только компенсирует возмущающее воздействие и сводит к нулю отклонение регулируемого параметра от заданного значения, но и вызывает новое отклонение Д„ противоположное по знаку и большей амплитуды. График процесса регулирования в такой САУ также будет расходящийся (расходится с заданием), а работа САУ – неустойчивой. Рисунок 1.5. Графики процессов регулирования в САУ. а – процесс регулирования с выходным сигналом регулятора недостаточной мощности; б – процесс регулирования с входным сигналом регулятора избыточной мощности; в– процесс регулирования с выходным сигналом регулятора необходимой мощности 3. Регулятор вырабатывает управляющий сигнал необходимой мощности. При этом регулируемый параметр либо плавно возвращается к заданному значению (апериодический процесс регулирования), либо возвращается к нему через колебания уменьшающейся амплитуды (колебательный процесс регулирования). Такие графики процессов регулирования называются сходящимися, а работа САУ будет устойчивой (рис. 1.5, в). Математические модели систем Математическая модель (образ) представляет собой абстрактное отражение реального объекта (оригинала, прообраза). В зависимости от типа объекта и целей, ради которых строится и используется модель, формальное описание может быть различным. Для моделирования объектов могут быть использованы структурные схемы, операторные уравнения, алгебраические уравнения, дифференциальные, интегральные и интегро-дифференциальные уравнения, Марковские цепи, передаточные функции, частотные характеристики, весовые функции, графы и т. д. Все эти методы функционально связывают входные и выходные сигналы объекта.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Дипломная работа, Информационные технологии, 64 страницы
650 руб.
Дипломная работа, Информационные технологии, 52 страницы
550 руб.
Дипломная работа, Информационные технологии, 78 страниц
850 руб.
Дипломная работа, Информационные технологии, 80 страниц
1500 руб.
Дипломная работа, Информационные технологии, 114 страниц
20000 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg