Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Идентификация систем управления. Идентификация в процессе управления. Классификация методов идентификации. Структура идентификации. Динамические методы идентификации↑ ⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 7 Содержание книги
Поиск на нашем сайте
Задача идентификации формулируется следующим образом: по результатам наблюдений за входными и выходными переменными системы построить оптимальную в некотором смысле модель, т.е. дать формализованное представление этой системы. Задача идентификации базируется на современной теории управления. Статистическая идентификация динамического объекта в частной области X(t) Y(t) W(jw) Sx(w) Sy(w) Здесь W(jw) - частотная характеристика динамического объекта; X(t) - случайный стационарный сигнал на входе объекта; Y(t) - случайный стационарный сигнал на выходе объекта; Sx(w), Sy(w) - двухстороннее спектральные плотности сигналов X(t) и Y(t). Сигналы X(t), Y(t) имеют нулевое математическое ожидание. Первый способ Известны вероятностные характеристики случайных процессов X(t), Y(t), например их спектральные плотности Sx(w), Sy(w). Требуется определить частотную характеристику W(jw), передаточную функцию W(s) динамического объекта W(jw) × W(-jw) = . Второй способ W(jw) = Третий способ (способ Райбмана) Пусть Kx(t) - корреляционная функция случайного процесса X(t) на входе объекта; Kyx(t) - взаимная корреляционная функция случайных процессов X(t) и Y(t). Представим Kx(t) и Kyx(t) в виде (5.11) . (5.12) Тогда передаточная функция W(s) динамического объекта будет определятся соотношением W(s) = (5.13) где
(5.14)
Здесь L{...}- преобразование Лапласа выражения в фигурных скобках.
Статистическая идентификация динамического объекта во временной области В процессе нормального функционирования одномерного объекта синхронно (непрерывно или дискретно) измеряются входной x(t) и выходной y(t) сигналы. По результатам измерения необходимо определить хотя бы приближенное значение оператора, ставящего в однозначное соответствие входной и выходной сигналы, т.е. нужно получить математическую модель объекта. Основное уравнение статистической идентификации принимает вид . (5.23) При непараметрической идентификации динамических объектов решение уравнения Винера-Хопфа получают в виде последовательности значений ИПФ. Наиболее часто применяют численные методы решения уравнения (5.23) во временной и частотной областях. Идентификация путем анализа импульсной реакции (весовой функции) Рассмотрим систему, описываемую соотношением вида (5.45) где u(t) - скалярный входной сигнал; y(t) - скалярный выходной сигнал; g 0 (k) - истинная импульсная реакция или весовая функция, которая полностью определяет поведение системы; t = 0,1,2,... - дискретные моменты времени; v(t) - помеха в момент времени t. Если к системе, описываемой соотношением (5.45), приложить импульсное воздействие (5.46) то выходной сигнал y(t) будет равен y(t) =α * g 0 (t)+ v(t). (5.47) Из (5.47) имеем , (5.48) где - оценка весовой функции g 0 (t); v(t) /α - ошибка определения g 0 (t). Чтобы уменьшить v(t) / α, необходимо увеличить α. При идентификации по импульсному воздействию часто возникают технические трудности, связанные с формированием и использованием импульсных входных сигналов. Этот метод нельзя применить к линеаризованным системам, так как амплитуда импульса по определению не может быть малой. Другими словами, при таком входном сигнале система может проявить нелинейные эффекты, нарушающие линеаризованное поведение, положенное в основу модели системы. Этот метод предполагает идентификацию вне процесса управления. Идентификация путем определения реакции на ступенчатое воздействие Приложим к системе, описываемой соотношением (5.45), ступенчатое входное воздействие (5.49) Тогда выходной сигнал y(t) будет равен . (5.50) Из (5.50) имеем . (5.51) Из (5.50), (5.51) получим y(t) - y(t -1 )= α * g 0 (t)+ v(t) - v(t-1). (5.52) Из (5.52) имеем , (5.53) где - оценка весовой функции g 0 (t); [ v(t) - v(t -1 ) ]/α - ошибка определения g 0 (t). Если определение коэффициентов весовой функции действительно является целью, использование (5.53) может сопровождаться значительными ошибками в большинстве практических приложений. Ступенчатый входной сигнал является наиболее простым для применения (он соответствует, например, открыванию или закрыванию входного клапана либо включению или выключению входного напряжения).
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-01-18; просмотров: 172; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.217.207.112 (0.006 с.) |