51198

Цифровое управляющее устройство в контуре управления

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Для отработки блока дискретизации рассмотрена система с неидеальным запаздывающим АС.1 Система неустойчива 0.4 Система неустойчива 0.1 Система неустойчива 0.

Русский

2014-02-10

660.15 KB

0 чел.

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Кафедра ПОУТС

Отчет

По лабораторным работам № 5-6.

«Цифровое управляющее устройство в контуре управления»

«Влияние запаздывания в исполнительных органах».

                                                             Выполнили:

                                                                             Софронов Н.

Юхина Д.

Самара 2013

Цель:

  1.  Определить установившуюся ошибку.
  2.  Определить максимальное перерегулирование:
  3.  Определить время затухания, определяется временем достижения 5% отклонения от установившегося значения.
  4.  Для отработки блока дискретизации рассмотрена система с неидеальным запаздывающим АС.

Дискретное цифровое управляющее устройство работает, обновляя информацию с периодом дискретизации h. Поэтому значения управляемых координат, присутствующих в ЦВМ отличаются от значений их же в объекте управления. Интегрировали методом Эйлера, так как стандарт в MathCad Рунге-Кутт не позволяет вставить блок дискретизации.

2)                                                                             

Рис 1. Метод Эйлера

Исследование влияния коэффициентов а0, а1 и параметра h на уравнение с неидеальным запаздывающим АС.

 - запрос перерегулирования

Т-время затухания переходного процесса

T1-время первого прохождения через установившееся значение

Результаты исследования приведены в таблице 1.

Таблица. 1. Результаты исследования влияния а0, а1 и h=l на уравнение с неидеальным запаздывающим АС.

a0

a1

Пр

T

T1

XУСТ

2

0.1

Система неустойчива

0.14

0.4

Система неустойчива

0.7

0.78

19.5

14.8

1

0.57

14.5

1.5

1

0.1

Система неустойчива

0.5

0.4

0.62

46

2.75

0.7

0.25

17

3.6

1

0.05

10.5

4.6

3

0.1

Система неустойчива

0.08

0.4

Система неустойчива

0.7

0.89

90

1

1

0.71

16

1.05

При наилучших и наихудших сочетаниях а0 и a1 из заданного диапазона:

a0=1

a1=1

h=10

0.064

8.2

4.43

0.5

h=20

0.09

7.8

3.8

h=40

0.18

10

3.1

h=100

0.84

105

2.1

a0=3

a1=0.7

h=10

Система неустойчива

0.08

h=20

Система неустойчива

h=40

Система неустойчива

h=100

Система неустойчива

Наилучшие параметры по результатам проведенных опытов а0=1, a1=l, h=l

Наихудшие параметры по результатам проведенных опытов а0=3, a0=0.7, h=l

Наилучшие параметры по результатам проведенных опытов а0=1, a1=l с дискретизацией h=10

Наилучшие параметры по результатам проведенных опытов а0=1, a1=l с дискретизацией h=100

Наихудшие параметры по результатам проведенных опытов а0=3, a1=0.7 с дискретизацией h=10

Вывод:

  1.  По результатам исследования системы, мы можем утверждать, что при увеличении шага дискретизации цифрового управляющего устройства качество переходных процессов в системах управления ухудшается, что связанно с запаздыванием по времени, вносимым ЦВМ в контур управления.
  2.  Наилучший режим работы системы управления при значениях цифрового управляющего устройства в контуре управления при значениях коэффициентов закона управления а0=1, a1=l. Отклонение их от данных значений приводит к ухудшению качества переходных процессов.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

45340. Проблемная область искусственного интеллекта 35 KB
  Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний выделяются различные типы знаний. Изучаются источники из которых система может брать знания и создаются процедуры и приёмы с помощью которых возможно приобретение знаний интеллектуальными системами. Проблема представления знаний в системах искусственного интеллекта чрезвычайно актуальна поскольку функционирование данных систем опирается на знания о проблемной области хранящиеся на компьютере.
45341. Проблема распознавания образов 67.5 KB
  В своей повседневной жизни человек настолько легко справляется с задачами распознавания что это считается само собой разумеющимся. В целом проблема распознавания образов состоит из двух частей: обучения и распознавания. За обучением следует процесс распознавания новых объектов который характеризует действия уже обученной системы.
45342. Проблемы и перспективы нейронных сетей 48 KB
  Проблемы интерпретируемости приводят к снижению ценности полученных результатов работы сети а проблема размерности к очень жестким ограничениям на количество выходных нейронов в сети на количество рецепторов и на сложность структуры взаимосвязей нейронов с сети. уже сегодня искусственные нейронные сети используются во многих областях но прежде чем их можно будет применять там где на карту поставлены человеческие жизни или значительные материальные ресурсы должны быть решены важные вопросы касающиеся надежности их работы. Некоторые...
45343. Процедурные модели предоставления знаний 74.5 KB
  Здесь имя или порядковый номер продукции во множестве продукций хранящихся в памяти системы. Q сфера применения продукции описывающая предметную область или ситуацию. Это позволяет систематизировать продукции что облегчает работу с системой продукций. Р условие применимости ядра продукции.
45344. Технология разработки экспертных систем 36 KB
  К разработке экспертных систем привлекаются специалисты из разных предметных областей а именно: эксперты той проблемной области к которой относятся задачи решаемые системой; инженеры по знаниям являющиеся специалистами по разработке систем искусственного интеллекта; программисты осуществляющие реализацию экспертной системы. Инженеры по знаниям помогают экспертам выявить и структурировать знания необходимые для работы экспертной системы выполняют работу по представлению знаний выбирают методы обработки знаний проводят выбор...
45345. Архитектура системы работы со знаниями 48 KB
  Различие между уровнями заключается в языке применяемом для представления знаний. Для работы со знаниями на любом из этих уровней используются следующие базовые компоненты: база знаний; редактор базы знаний; база данных со своей СУБД; решатель; подсистема настройки и управления; подсистема объяснения; диалоговая подсистема. В некоторых источниках совокупность средств обеспечивающих работу со знаниями называют системой управления базой знаний СУБЗ по аналогии с СУБД.
45346. Персептрон Розенблатта 53 KB
  В первоначальных вариантах исполнения персептрона соединения идущие от сузлов формировались случайным образом еще в процессе конструирования системы поэтому они определяли некоторые случайные свойства изображения. Как и в пандемониуме при обучении персептрона вычислялись данные о ценности каждого аузла. Как аузлы так и рузлы персептрона представляли собой математические нейроны которые были рассмотрены ранее. Веса синапсов идущих к рузлам изменялись в процессе обучения персептрона.
45347. КОМПЬЮТЕРНОЕ ТВОРЧЕСТВО 32 KB
  Например каждое слово поэмы состоит из букв которые могут быть закодированы 33 цифрами. При таком соответствии одна длинная строка цифр может рассматриваться как кодированная запись поэмы. Полотно картины можно расчертить на мельчайшие клетки и цвет каждой клетки закодировать цифрами.
45348. Моделирование в музыке 40.5 KB
  В памяти композитора существует множество различных мелодий накопленных им в течение жизни. И естественно полагать что фрагменты этих мелодий отдельные музыкальные фразы музыкальные инварианты осознанно или неосознанно используются композитором в его творческом процессе. Далее следует прочитать следующую за найденной фразой ноту приписать ее к текущей музыкальной фразе а первую ноту из этой фразы выдать в файл формируемых мелодий и вычеркнуть из текущей фразы так чтобы в ней попрежнему оставалось четыре ноты. В результате в файле...