36313

Исполнительное устройство – силовое устройство, которое изменяет величину регулируемого параметра в соответствии с сигналом, подающимся от регулирующего устройства

Доклад

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Исполнительное устройство силовое устройство которое изменяет величину регулируемого параметра в соответствии с сигналом подающимся от регулирующего устройства. Схема исполнительного устройства: Исполнительное устройство должно иметь вспомогательные средства управления. На входе исполнительного устройства ставят блоки усиления БУ которые усиливают командный сигнал для передачи от регулирующего устройства к исполнительному.

Русский

2013-09-21

30.48 KB

1 чел.

Исполнительные устройства.

Исполнительное устройство – силовое устройство, которое изменяет величину регулируемого параметра в соответствии с сигналом, подающимся от регулирующего устройства.

Исполнительное устройство состоит из блоков:

  1. исполнительного механизма
  2. регулирующего органа

Исполнительный механизм и регулирующий орган связаны гибкой связью, т.е. с помощью тяг, рычагов, тросов и других соединений или могут иметь монолитную конструкцию (жесткая связь), т.е. исполнительный механизм и регулирующий орган собраны в одном корпусе.

Схема исполнительного устройства:

Исполнительное устройство должно иметь вспомогательные средства управления. На входе исполнительного устройства ставят блоки усиления (БУ), которые усиливают командный сигнал для передачи от регулирующего устройства  к исполнительному. Исполнительные устройства снабжаются блоками дистанционного (БДУ) и ручного (БРУ) управления. Блок сигнализации конечных положений (БСКП) вала исполнительного механизма. Фиксаторы конечных положений регулирующего органа (ФП). Исполнительные устройства снабжаются блоками обратной связи (БОС).

Исполнительный механизм – блок исполнительного устройства, который преобразует входной командный сигнал от регулирующего устройства в управляющий сигнал и, через соответствующую связь, передает этот сигнал регулирующему органу или непосредственно на объект управления.

Регулирующий орган – блок исполнительного устройства, с помощью которого производится непосредственное воздействие на объект управления или регулируемый параметр.

Одной из основных характеристик исполнительного устройства является величина перестановочного усилия, передаваемого выходным органом исполнительного механизма на регулирующий орган. Эта величина обычно указывается в паспорте, является основной при энергетическом расчете и выборе исполнительного механизма.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

36210. Языки описания выбора. Процедуры выбора при критериальном описании: скалярно-оптимизационный механизм выбора, человеко-машинные процедуры, мажоритарные схемы 73.5 KB
  Процедуры выбора при критериальном описании: скалярнооптимизационный механизм выбора человекомашинные процедуры мажоритарные схемы. Как любая теория теория выбора начинается с языка описания. К настоящему времени сложилось три основных языка описания выбора: критериальный язык; язык бинарных отношений; язык функций выбора.
36211. Классы численных методов построения множеств неулучшаемых решений. Основные теоремы для поточечных методов и алгоритма последовательного выбора 31.5 KB
  Процедуры первой группы осуществляют поочередный поиск отдельных неулучшаемых точек как решений вспомогательных скалярных задач. В них на каждой итерации получается целое множество “неплохих†точек которое на последующих шагах постепенно улучшается. Генератор на каждой итерации порождает набор точек zk а ФВ осуществляет отбор в некотором смысле лучших из них: Генератор множеств точек zk Функция выбора С Для организации выбора необходимо произвести парные сравнения исходных вариантов и отбросить те из...
36212. Эффективные и слабо-эффективные решения. Поточечные методы поиска слабо-эффективных решений и оценок. Линейная свёртка, теорема Карлина. Логическая свёртка, теорема Гермейера. Геометрический смысл теорем Карлина и Гермейера 79.5 KB
  Поточечные методы поиска слабоэффективных решений и оценок. Решения или оценки называются эффективными слабоэффективными если они неулучшаемы по отношению Парето Слейтера. Поиск слабоэффективных решений или оценок поточечными методами базируется на основной теореме 2.
36213. Метод наименьших квадратов (МНК). Теорема Гаусса-Маркова. Анализ уравнения регрессии посредством коэффициента детерминации и остаточной дисперсии. МНК-прогноз 112.5 KB
  МНКпрогноз. Согласно методу наименьших квадратов МНК эти оценки находят из условия минимума функции Qb = где уi наблюдаемое значение выходного параметра в iм эксперименте.1 МНКоценок и представляет прежде всего теоретический интерес.
36214. Понятие плана эксперимента. Оптимизационные свойства планов экспериментов. Полный факторный план и его свойства 46 KB
  Оптимизационные свойства планов экспериментов. Полный факторный план и его свойства. Одной из главных задач планирования экспериментов является выбор множества экспериментальных точек в некотором смысле оптимальных.
36215. Классификация математических моделей. Критерии качества моделей. Примеры моделей 66.5 KB
  Примеры моделей Суть моделирования состоит в замене исходного объекта упрощенной копией математической моделью ММ и дальнейшем изучении модели с помощью вычислительнологических алгоритмов реализуемых на компьютерах. При исследовании любой системы методами математического моделирования возможно наличие нескольких альтернативных вариантов модели. Поэтому процесс построения наилучшего как правило компромиссного варианта модели достаточно сложен. Системный подход предполагает наличие следующих этапов создания модели.
36216. Простейший поток и его свойства. Модель простейшего потока 61 KB
  Модель простейшего потока. Свойства ординарного потока. Тогда для любого случайного потока имеем равенство как сумма вероятностей полной группы событий. Для ординарного же потока имеем.
36217. Уравнения Колмогорова. Моделирование многоканальной СМО с ограничением на длину очереди 75.5 KB
  Моделирование многоканальной СМО с ограничением на длину очереди Марковские процессы уравнения Колмогорова Случайный процесс t называется Марковским если его будущее не зависит от прошлого а определяется настоящим т. Примерами Марковских процессов являются при определенных предположениях процессы функционирования СМО.1 СМО может иметь установившийся стационарный режим. Для построения модели стационарного режима СМО положим все производные в системе 11 равными нулю.
36218. Имитация Марковских процессов с непрерывным временем и дискретными состояниями. Планирование машинных экспериментов при имитационном моделировании 91.5 KB
  Например пусть 1 время через которое должен произойти переход в состояние Sj1 а 2 время через которое должен произойти переход в состояние Sj2. Обозначим Т время в течении которого будем наблюдать имитируемый процесс время прогона. Для тех дуг что i = k0 сформировать с помощью датчика случайных чисел k0 j время ожидания перехода Sk0 Sj. Определить время пребывания в состоянии Sk0 через какое время будет реальный переход в новое состояние.