WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 19 |

e Отсюда автоковариационная функция процесса равна:

(1 + 2c1d1 + d1) e R(0) =, 1 - c (1 + c1d1)(c1 + d1) e R(1) =, 1 - c.............................................. (3.54) R(m) = c1R(m - 1) m Следовательно, (1 + c1d1)(c1 + d1) R(1) = 1 + 2c1d1 + d....................................., (3.55) R(m) = c1R(m - 1) Следуя формуле (3.39), спектр процесса АРСС (1,1) 1 + 2d1 cos + d S() =, 0 <. (3.56) e 1 - 2c1 cos + cНа рис. 3.7 представлены графики автокорреляционной функции и спектра для процесса АРСС (1,1) для случаев: c = 0,8; d = 0,3 (рис. 3.7,а);

c = 0,8; d = – 0,3 (рис. 3.2,б); c = –0,3; d = 0,8 (рис. 3.7,в).

Рис. 3.7.

Таким образом, для описания стохастических систем можно применять модели СС(q), АР(p) или АРСС(p, q). Доказательство этого следует из теоремы представления Острема [58]. Согласно этой теореме, для заданной в виде рациональной функции спектральной плотности S(), существует асимптотически устойчивая линейная динамическая система, такая, что при воздействии на ее вход белым шумом с дискретным временем, выходным сигналом будет стационарный процесс со спектральной плотностью S().

Необходимо отметить, что выбор конкретного типа модели и ее порядка можно сделать только на основании тщательного анализа реальных значений процесса.

4. Непараметрическая идентификация 4.1. Определение передаточной функции по временным характеристикам объекта Уравнения связи между входными и выходными переменными можно записать в различной форме. Наиболее универсальной из них является дифференциальные уравнения объекта (1.12), (1.25).

Широко используется также уравнение связи между входом и выходом типа интеграла свертки (интеграл Дюамеля):

tt y(t) = x()w(t - )d = w()x(t - )d, (4.1) где w() – функция веса объекта, т. е. реакция объекта на входной сигнал в виде дельта функции 0 при t (t) = ; (t)dt = 1. (4.2) приt = Дифференциальные уравнения и передаточная функция являются наиболее общими формами связи между переменными состояния на входе и выходе линейной системы. Но в реальных условиях часто наблюдаются только сигналы управления и реакции систем, по которым необходимо получить уравнение связи.

Таким образом, с помощью эксперимента можно получить график, определяющий частное решение при определенном входном сигнале. Затем, аппроксимировав аналитическим выражением полученные реализации, можно построить ДУ заданной структуры и записать его в одной из форм, приведенных выше (т. е. получить модель объекта).

Большое распространение получили методы идентификации детерминированных объектов путем определения переходной характеристики h(t) по кривой разгона при ступенчатом изменении управления на входе.

y(t) - yh(t), (4.3) u - uгде y(t) – изменение выходной величины объекта при подаче на его вход ступенчатого управления u (кривая разгона), y0 и u0 установившиеся значения выхода и входа объекта до начала проведения эксперимента.

Если объект управления не допускает изменения выходной координаты, то на его вход вместо ступенчатого воздействия подают единичный импульс или серию импульсов.

При проведении эксперимента по снятию кривой разгона необходимо тщательно изолировать объект от случайных возмущений, стремиться, как можно точнее воспроизвести заданную форму возмущения на входе, дублировать проведение экспериментов по снятию кривой разгона для различных начальных значений y0 и u0.

Рассмотрим определение передаточной функции объекта по кривой разгона логарифмическим методом. Преимущество этого метода состоит в том, что результаты идентификации получаются в виде аналитического выражения, хорошо поддающегося дальнейшей машинной обработке. Методика идентификации в этом случае [57] заключается в аппроксимации переходной характеристики аналитическим выражением типа n pkt h(t)= ко + (4.3) C e-, k k =y() - yгде ko = - коэффициент передачи объекта y() – установившееся u - uзначение выходной величины объекта, соответствующее частному решению его ДУ и определяемое вынужденным движением под действием входного сигнала, остальные слагаемые определяют свободные движения и представляют общее решение однородного ДУ объекта, Ск – постоянные интегрирования, рк – корни характеристического уравнения.

Положим, для определенности, что в (4.3) имеется один действительный корень, два комплексно сопряженных и два кратных корня. Логарифмируя (4.3) получим pkt z = ln[h(t) - ko ]= ln k e. (4.4) C k = Для устойчивого объекта свободные движения с течением времени стремятся к нулю, причем время переходного процесса будет определяться корнем имеющим минимальную действительную часть (например, действительным корнем). Тогда начиная с некоторого момента времени слагаемыми в (4.4), имеющими большие действительные части можно пренебречь и приближенно записать z = ln[h(t) - ko ] ln С1 + p1t. (4.5) Уравнение (4.5) является асимптотой (2.4) при t.

Если теперь в полулогарифмическом масштабе построить график уравнения (4.4), откладывая на оси абсцисс время на оси ординат z = ln[h(t) - ko ], то неизвестные коэффициенты C1 p1 легко определить графически, как показано на рис 4.1.

0 1 2 3 4 5 t - ln(С1) --Рис.4.1.

Ордината асимптоты при t=0 равна ln((С1), а p1 = tan(). После чего из (4.4) можно исключить одно слагаемое соответствующее действительному корню, тогда p1t pkt z1 = ln[h(t) - ko - С1e ]= ln k e. (4.6) C k =Аналогично, начиная с некоторого момента времени слагаемыми в (4.6), имеющими большие действительные части можно пренебречь и приближенно записать p1t h(t) - ko - С1e C2e-t Sin(t + ), (4.7) Логарифмируя, получим p1t z1 = ln[h(t) - ko - С1e ] ln(С2 ) - t + ln[Sin(t + )]. (4.8) Уравнение прямой на графике (рис.4.2), проходящей через точки в которых Sin(t + ) = 1имеет вид:

z1 ln(С2 ) + t. (4.9) 0 1 2 3 4 5 t ln(С2) ---Рис. 4.2.

Неизвестные параметры C2 и находятся, как и в предыдущем случае.

Круговую частоту и начальную фазу можно определить из очевидного условия Sin(t + ) = ± + (i - 1) = ti +, (4.10) где ti – значения времени при которых ординаты переходной характеристики принимают экстремальные значения.

Минимизируя квадрат невязки (4.10) по и получим систему алгебраических уравнений для их определения.

m m m t f +t b = 1(2i -1)ti i i i=1 i=1 i=m m, (4.11) t f +mb = 1(2i -1) i i=1 i= f = где - неизвестная частота, b = - относительная фаза, m – число экстремальных значений переходной характеристики.

Коэффициенты последних слагаемых от корней, имеющих кратность – два, в уравнении переходной характеристики (4.3) получают из выражения аналогичного (4.6) p1t pkt z2 = ln[h(t) - ko - С1e - C2e-t Sin(t + )]= ln k e. (4.12) C k = Приближенно при больших t можно записать z2 ln(C3 ) + ln(t) + pt, (4.13) где р=р4=р5 – корень двойной кратности.

Асимптотой этого уравнения будет прямая, тангенс угла наклона которой будет равен р.

Если теперь простроить в логарифмических координатах функцию z2 - pt, то ее асимптотой будет ln(t) + ln(C3 ). Тангенс угла наклона асимптоты дает кратность корня. Ордината асимптоты при t=0 равна ln(C3).

Зная корни выражение для переходной характеристики нетрудно определить и передаточную функцию через преобразование Лапласа.

W ( p) = pL[h(t)]= p h(t)e- pt dt. (4.14) Удовлетворительные результаты при использовании этого метода получаются в том случае, если корни характеристического уравнения далеко отстоят друг от друга. Желательно, чтобы каждый следующий корень был в 2-раза меньше предыдущего. Следует отметить, что точность определения характеристик объекта с помощью временных характеристик невысока. Качество идентификации снижают случайные помехи, искажающие реакцию объекта и неточность аппроксимации объекта линейной моделью. Все это не позволяет считать эти методы перспективными.

Пример 4.1. Проведем идентификацию объекта с передаточной функцией 2,W ( p) =.

( p + 0,1)( p2 + 6 p + 25) Корни характеристического уравнения объекта ( p + 0,1)( p2 - 6 p + 25) = будут равны р1=-0,1; р2= -3+j4; р3= -3-j4, а его коэффициент передачи ко=1.

Зная передаточную функцию объекта нетрудно построить его переходную характеристику h(t) (рис. 4.3), используя преобразование Лапласа W ( p) h(t) = L.

p Рис. 4.3.

По переходной характеристике определяем коэффициент передачи ko = h() =1 и строим по формуле (4.4) график относительной переходной характеристики в полулогарифмическом масштабе рис. 4.ln(C1) Рис. 4.4.

По графику находим значение коэффициента С1= 1,0242 и оценку первого корня характеристического уравнения р1= - 0,1, которая совпадает с его истинным значением.

Исключаем из переходной характеристики слагаемое, соответствующее действительному корню и строим по формуле (4.8), новую переходную характеристику рис. 4.ln(C2) Рис. 4.5.

Из графических построений и по формулам (4.11) находим оценки параметров объекта p2 = -2,9959 + j3,0084 ; p3 = -2,9959 - j3,0084, хорошо совпадающие с истинными значениями. Программа идентификации рассматриваемого объекта приведена ниже.

k=2.5;p1=-1;p2=-.3+4*i;p3=-.3-4*i; % Параметры объекта p=[p1 p2 p3];

wo=zpk([],p,k);% Передаточная функция объекта ko=-k/(p1*p2*p3);

Tm=-5/min(p);

dt=.01;

t=0:dt:Tm;

h=step(wo,t);% Переходная характеристика объекта plot(t,h),grid pause % Вычисление первого слагаемого переходной характеристики lh1=log(ko-h);

plot(t,lh1),grid pause n=length(lh1);

pr1=(lh1(n)-lh1(n-1))/dt % Первый (действительный) корень характеристического уравнения b1=(t(n)*lh1(n-1)-t(n-1)*lh1(n))/dt;

c1=exp(b1);% Первая постоянная интегрирования s1=c1*exp(pr1*t);

% Вычисление второго слагаемого переходной характеристики lh2=log(abs(ko-h'-s1));

plot(t,lh2),grid % Определение координат огибающей полулогарифмической переходной характеристики z(1)=0;l=0;

for j=2:n z(j)=lh2(j)-lh2(j-1);

if z(j)*z(j-1)<0 & z(j)

y(l)=lh2(j-1);

tt(l)=t(j-1);

end end % Вычисление частоты и начальной фазы m=7;

a11=sum(tt(1:m).*tt(1:m));

a12=sum(tt(1:m));

a21=a12;

a22=m;

j=1:m;

b1=sum((2*j-1).*tt(j))/4;

b2=sum(2*j-1)/4;

d=a11*a22-a12*a21;

d1=b1*a22-b2*a21;

d2=a11*b2-a21*b1;

x=d1/d;

z=d2/d;

w=2*pi*x; %Частота f=2*pi*z; % Начальная фаза b1=sum(y(j).*tt(j));

b2=sum(y(j));

d=a11*a22-a12*a21;

d1=b1*a22-b2*a21;

d2=a11*b2-a21*b1;

x=d1/d;

z=d2/d;

p2r=x+i*w % Корни (мнимые) характеристического уравнения p3r=x-i*w c2=exp(x); % Вторая постоянная интегрирования s2=c2*exp(x*t).*sin(w*t-f);

lh3=log(abs(ko-h'-s1-s2));

4.2. Определение передаточной функции объекта по частотным характеристикам Этот метод идентификации относится к непараметрическим методам, т. к.

вначале экспериментально снимают частотные характеристики объекта, а затем уже по полученным экспериментальным характеристикам вычисляют передаточную функцию. Основные трудности при проведении экспериментов заключаются в определении рабочего диапазона частот и дрейфе оси колебаний на выходе объекта. Чаще всего область рабочих частот задается ориентировочно и наибольшее внимание уделяется диапазону, в котором сдвиг по фазе между входным и выходным гармоническими сигналами составляет 1800.

При снятии частотных характеристик используют различные методы воздействия на объект.

Метод синусоидальной волны предполагает подачу на вход объекта гармонических колебаний. На каждой из выбранных в пределах рабочего диапазона частот проводится отдельный опыт. На входе исследуемого объекта возбуждаются колебания выбранной частоты. Процессу колебаний дают установиться и, когда ось колебаний, их форма и амплитуда станут неизменными, измеряют амплитуды входных и выходных колебаний и фазовый сдвиг между ними. Частное от деления амплитуды выходных колебаний на амплитуду входных колебаний дает амплитуду частотной характеристики на взятой частоте, сдвиг по фазе – ординату фазовой частотной характеристики.

Основным затруднение при использовании этого метода является необходимость возбуждения колебаний большой мощности, имеющих правильную синусоидальную форму.

Поэтому чаще применяют метод «прямоугольной» волны. При этом по прибору, измеряющему входную величину объекта, градуируются три положения регулирующего органа, изменяющего эту величину. Среднее положение соответствует значению входной величины, при котором стабилизируется режим работы объекта перед началом испытаний (ось колебаний); два других равноотстоят от среднего положения. Перед началом опыта регулирующий орган устанавливается в среднее положение и удерживается там до установления в объекте стабильного режима. Затем регулирующее устройство через равные промежутки времени, соответствующие полупериоду избранной частоты, переводится из одного крайнего положения в другое и обратно. Эти переключения продолжаются до тех пор, пока на выходе объекта колебания y(t) не примут установившейся формы. После чего производят регистрацию этих колебаний.

На основе полученных осциллограмм колебаний на выходе объекта проводят их гармонический анализ, ограничиваясь вычислением амплитуд и фаз первой и третьей гармоник.

1 dt;

bk = y(t)Cosk t T 1 dt;

ck = y(t)Sink t T (4.15) 2 ak = bk + ck ;

bk k = arctg, ck где T – период колебаний; к – номер гармоники.

В том случае если значения выходной величины известны только в дискретные, равноотстоящие моменты времени интегралы в (4.15) заменяются суммами N -1 ik ;

bk = yiCos N N i=(4.16) N -1 ik, ck = yiSin N N i=где N – число дискрет выходного сигнала.

Гармонический анализ входного прямоугольного сигнала приводит к такому выражению 4A 2 1 2 1 u(t) = (4.17) Sin T t + 3 Sin3 T t + 5 Sin5 T t +...., где А – амплитуда прямоугольной волны.

Вычислив амплитуды и фазы входных и выходных гармонических составляющих можно вычислить значения амплитудно-частотной характеристики на выбранной частоте, как отношение амплитуд гармонических составляющих на выходе и входе объекта и значения фазо-частотной характеристики, как соответствующий фазовый сдвиг к.

Для повышения точности определения частотных характеристик рекомендуется использовать при гармоническом анализе только первую гармонику.

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 19 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.