Министерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный архитектурно-строительный университет Факультет информационных систем и технологий Кафедра прикладной математики и вычислительной техники О. В. Прохорова АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Специализированное учебно – методическое пособие по организации самостоятельной работы студентов по выполнению расчетно – графических работ по дисциплине «Моделирование систем» Самара 2014г. СОДЕРЖАНИЕ 1. Постановка задачи проектирования ................................................................... 4 2. Расчет системы автоматического регулирования ............................................ 7 3. Анализ качества САР ......................................................................................... 10 4. Оптимизация САР ............................................................................................... 11 5. Проверка результатов проектирования ............................................................ 13 6. Назначение и условия применения пакета программ ..................................... 17 7. Организация ввода входной информации ....................................................... 19 8. Работа с файлами ................................................................................................ 21 9. Контрольные вопросы ........................................................................................ 22 ЛИТЕРАТУРА ........................................................................................................... 23 - - 3 Современные системы автоматического управления (САУ) отличаются высокой интенсивностью процессов управления, многообразием режимов работы, взаимовлиянием параметров, к их характеристикам предъявляются жесткие требования. Расчетно графическое - проектирование предусматривает самостоятельную работу студентов по индивидуальной программе расчета прикладной задачи – оптимизации по параметрам двумерной САР турбореактивным двигателем. 1. Постановка задачи проектирования В турбореактивном двигателе с форсажной камерой регулируются скорость вращения вала турбины двигателя посредством изменения подачи топлива в основную камеру сгорания и температура газа посредством подачи топлива в форсажную камеру сгорания. Уравнения динамики, определяющие процессы, происходящие в системе регулирования двигателя, имеют вид: (1 sTd ) * 1 k11 k 2 2 2 k 31 k 4 2 k51 (1) sTs1 (1 1) sTc 2 (2 2 ), 1 – относительное изменение скорости вращения турбины; 2 – относительное изменение температуры газа; 1 – относительное изменение где расхода топлива в основной камере сгорания; 2 – относительное изменение расхода топлива в форсажной камере сгорания; Td , Ts , Tc – постоянные - - 4 двигателя; 1, 2 – соответственно значения скорости вращения турбины и температуры газа; k 1, k 2 , k 3 , k 4 , k 5 – константы. Структурная схема двухмерной САР соответствующая приведенным уравнениям, изображена на рис.1. Индивидуальное задание на проектирование включает использование параметров системы стабилизации скорости вращения вала турбины и температуры газа, приведенных в таблице 1, в соответствии с информацией о группе обучения студента: Таблица 1. Td Ts Tc k1 k2 k3 k4 k5 Группа 1 0.7 Группа 2 0.9 Группа 3 0.8 Группа 4 0.6 Группа 5 0.5 0.3 0.4 0.5 0.2 0.6 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1.0 * (а+1) 1.2 * а 1.3 * а 1.1 * а 1.4 * а 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.05 0.15 0.1 0.08 0.02 0.18 0.3 0.2 0.1 0.25 - - 5 1 ( s) 1 sTs k1 1 sTd 1 k3 k5 k4 k2 1 sTd 2 ( s) 2 1 sTc k4 Рис. 1. Структурная схема САР турбореактивным двигателем В таблице 1 в качестве параметра а студент должен взять свой порядковый номер в списке группы и пересчитать коэффициент k 1. Столбец таблицы 1 с параметрами САР является персональным вариантом работы студента. В задание на проектирование входит выполнение следующих этапов: расчет матрицы передаточных функций в численной и параметрической форме с использованием программы GEN1 из пакета программ «MSO»; в качестве оптимизируемых параметров принимаются параметры k 3 , k 4 , k 5 ; расчет полюсов обобщенных передаточных функций и анализ качества САР с применением программы GEN2; задание эталонной САР и формирование целевой функции; решение задачи оптимизации; проверка качества управления синтезированной САР. - - 6 Задачей на проектирование ставится. Для двухмерной САР, описанной системой уравнений (1), определить такие значения вектора параметров x ( x1 k 3 , x 2 k 5 / k 4 , x 3 k 4 ) , при которых устойчива (степень устойчивости 1), колебательность САР будет не превысит величины 1.5; время регулирования T рег не превысит 3 сек. 2. Расчет системы автоматического регулирования В качестве примера выполнения задания на проектирование возьмем параметры первого столбца таблицы 1. Для того чтобы воспользоваться пакетом программ «MSO» (Multivarriable System Optimization) необходимо привести структурную схему к специальному виду, правила при этом таковы: последовательно следующие сумматоры и разветвления необходимо разделить дополнительными элементами с передаточной функцией равной 1.0; к внешним входам и выходам необходимо также подвести аналогичные дополнительные элементы; в цепи отрицательной обратной связи необходимо ввести дополнительные элементы с передаточной функцией равной -1.0; разветвление предполагает два выхода, в противном случае следует вводить дополнительные звенья. В связи с введенными требованиями схема САР примет вид, показанный на рис.2. - - 7 W13 1 вход 1 выход W1 W16 W17 W11 W12 W6 W10 W14 W3 W4 W5 2 вход 2 выход W7 W2 W8 W15 W9 Рис. 2. Расчетная схема САР Передаточные функции всех элементов известны, они размещены в таблице 2 с учетом замены коэффициентов на числа из соответствующего столбца таблицы 1. Таблица 2 W3 = k 3 = x1 =0.5 W5 = k 2 /( 1+ s T d ) = 0.4 / (1.+ 0.7 s) W7 = 1. / (s T c )= 1.0 / ( 0.1 s) W17 = k 1 / ( 1 + s T d )= 1.0/ (1. + 0.7 s) W1 = W2 = W8 = W10 = W11 = 1.0 W4 = k 5 / k 4 = x 2 = 3.6 W6 = k 4 = x3 = 0.05 W16 = 1. /(s T s ) = 1. / (0.3 s) W9 = W13 = -1.0 W12 = W14 = W15 = 1.0 Выполним декомпозицию структуры САР с целью выделения каналов вход - выход. К каждому из таких каналов применим формулу Мезона для вычисления передаточной функции. Ее реализация содержится в программе gen1.exe. В ходе расчета получим: W11( s) = ( -7.143 + 4.762 * s) / ( -7.143 + 6.505 * s + 1.928 * s2 + - - s 3 ); 8 W12 (s) = 5.714 * s / ( -7.143 + 6.505 * s + 1.928 * s2 + W21 (s) W22 (s) 3.238 * s 1667 . * s2 2 3 7.143 6.505 * s 1928 . *s s 7.143 1743 . * s 0.5 * s2 2 7.143 6.505 * s 1928 . *s s 3 s 3 ); ; , где Wij (s) – передаточная функция канала i- й выход, j- й вход, (i, j = 1,2). Анализ полученных выражений показывает, что все передаточные функции имеют одинаковый знаменатель, что объясняется влиянием каналов управления друг на друга за счет наличия в схеме перекрестных связей. Программа gen1.exe позволяет также найти передаточные функции каналов в параметрической форме, то есть такой форме, где коэффициенты полиномов выражены явно через варьируемые параметры: W11( x, s) = ( -19.05 * x1 + 47.62 * x 3 + 4.762 * s) / А; W12 ( x, s) = 5.714 * s / А; W21( x, s) = (4.762 * x1 + 4.762 * x 2 * x 3 + 3.333 * x1 * s) * s / A; W22 ( x, s) = (-19.05 * x1 + 47.62 * x 3 + ( 14.29 * x 3 + 5.714 * x 2 * x 3 ) 2 * s + 10 * x 3 * s ) / A, А = -19.05 * x1 + 47.62 * x 3 + ( 4.762 + 14.29 * x 3 + 5.714 * x 2 * x 3 ) * s 2 3 + ( 1.429 + 10 * x 3 ) * s + s . - - 9 3. Анализ качества САР Найдем корни полинома знаменателя обобщенных передаточных функций. Такой полином имеет вид: s3 + 1.928 * s 2 + 6.505 * s - 7.143 Отметим, что он одинаков для всех каналов. Для нахождения корней полинома воспользуемся программой gen2.exe. Получим s1,2 1368 . j * 2.618; s3 082 . . Наличие корня в правой полуплоскости области s делает САР неустойчивой. Проектирование САР будет вестись в направлении получения всех корней полинома знаменателя в левой полуплоскости. Для этого зададим математическую модель эталонной САР следующим расположением полюсов: s1 1362 . ; s2 2.0; s3 3.0 При задании корней знаменателя передаточной функции эталонной САР корни обычно корректируются с наименьшими изменениями. В рассматриваемом случае комплексные корни заменены на действительные. Корень с положительным значением действительной части заменен на корень с отрицательным значением. Расчет колебательности, степени устойчивости и времени регулирования САР по этим корням позволяет сказать, что эти характеристики таковы: = 0; = 1.362; Tр ег. = 2.19 сек. при точности = 0.05, что удовлетворяет заданным требованиям. По заданным корням найдем коэффициенты полинома знаменателя эталонной модели САР. Для этого воспользуемся программой gen3.exe. В результате получим полином вида s3 + 6.362 * s 2 + 12.810 * s + 8.172 - - 10 4. Оптимизация САР Для того чтобы выполнить приближение корней характеристического уравнения исследуемой САР к корням характеристического уравнения эталонной САР воспользуемся полученным ранее выражением характеристического полинома в параметрической форме исследуемой САР и выражением характеристического полинома в численной форме эталонной модели. Выпишем расчетные характеристические уравнения: А( х, s) = -19.05 * x1 + 47.62 * x 3 + ( 4.762 + 14.29 * x 3 + 5.714 * x 2 * x 3 ) * s + (1.429+ 10 * x 3 ) * s2 + s3 = 0. ~ A(s) = s3 + 6.362 * s 2 + 12.810 * s + 8.172 = 0. Составим функцию качества, на основе минимизации которой попытаемся выполнить приближение полиномиальной функцией A(x, s) полиномиальной функции характеристического уравнения эталонной модели ~ A(s) за счет минимизации средней квадратичной ошибки аппроксимации. Целевая функция примет вид: (6.362 1.429 10 * x3 ) 2 (12.81 4.762 14.29 * x3 F ( x ) 1 / 2 min 5.714 * x 2 * x3 ) 2 (8.172 19.05 * x1 47.62 * x3 ) 2 Поиск минимального значения F(x) может вестись по упрощенной схеме, учитывая, что в выражение F(x) входят три невязки и три варьируемых параметра. Решение будет строиться на основе приравнивания к нулю каждой из невязок. В итоге получим следующие значения: x1 0804 . , x2 0.355, - - x3 0.493 11 Если бы число невязок не совпадало с числом варьируемых параметров, то решение бы строилось на приравнивании к нулю частных производных F(x) по каждому из параметров x i . В этом случае решение может быть получено с помощью реализованного программно численного метода. Это потребует при работе в среде Microsoft Visual Studio C++ отредактировать программу input44.cpp , вводя в нее расчетную систему уравнений, удалив предыдущую, после этого необходимо создать gen4.prj, содержащую программы input44.cpp и gen4.cpp, откомпелировать программу, обратившись в меню к «Build all». Проект должен запускаться из директории, где содержится файл gen4.h. После этого можно запускать программу gen4.exe. При работе с программой следует помнить, что ее решение чувствительно к задаваемым пользователем начальным значениям переменных. Кроме того, их значения не должны совпадать с 0.0 или друг с другом. Рекомендуется проверять полученное решение при разных начальных значениях. При формировании уравнений также рекомендуется не включать в них неинформативные сомножители, например такие, которые могут дать нулевые значения искомым параметрам. Для того чтобы минимизировать функцию градиентным методом, необходимо при работе в среде Microsoft Visual Studio C++ отредактировать программу input7.cpp , вводя в нее расчетную целевую функцию, удалив предыдущую, после этого необходимо произвести компеляцию программы, cоздать предварительно gen7.prj , содержащий программы input7.cpp и gen7.cpp, обратившись в меню к «Build all». Проект должен запускаться из директории, где содержится файл gen7.h. После этого можно запускать программу gen7.exe на выполнение. При работе с программой следует помнить, что программа чувствительна к задаваемым пользователем границам изменения параметров, и решение предполагает прекращение поиска после выполнения заложенного в программе числа шагов поиска, однако пользователь может задать выбранное им число шагов поиска экстремума и продолжить поиск до достижения приемлемого результата. - - 12 5. Проверка результатов проектирования Для необходимо проверки качества полученные оптимизированной значения по параметров параметрам xi САР подставить в параметрическую матрицу передаточных функций или обратиться к программе gen1.exe c отредактированным файлом tanja, куда предварительно должны быть внесены изменения по параметрам передаточных функций, содержащих варьируемые параметры. В итоге получим передаточные функции каналов оптимизированной по параметрам САР в виде: W11(s) = ( 4.762 * s + 8.172) / А; W12 (s) = 5.714 * s / А; W21(s) = (2.68 * s2 + 4.66 * s ) / A; W22 (s) = (4.93 * s2 + 8.05 * s + 8.17) / A, A(s) s 3 6.362 * s 2 12.81* s 8.172 . Сравнив полученное выражение с полиномом характеристического уравнения эталонной Проанализируем модели качество САР, делаем оптимизированной вывод об САР. Для их этого близости. найдем выходные функции каналов входы - выход при подаче на оба входа САР одинаковых типовых воздействий R (t) = 1(t), их изображениями Лапласа являются функции 1/s. Будем иметь - - 13 Y1 ( s ) 1 / s (W11 ( s ) W12 ( s )) 1 / s (8.172 10.476 * s) / A; Y2 ( s ) 1 / s (W21 ( s ) W22 ( s )) 1 / s (8.172 12.711 * s 7.613 * s 2 ) / A. 3 2 А = s + 6.362 * s + 12.810 * s + 8.172. Выполним проверку качества САР на основе построения переходных и частотных характеристик. Для этого воспользуемся программами gen5.exe и gen6.exe. Результаты такого построения приведены на рис.3 - 4. h(t) 2 1 1 t(сек) 1.0 2.0 3.0 Рис. 3. Переходные функции на выходах каналов управления - - 14 20 lg A( ) (w) 2 Запас устойчивости по фазе c -3 -2 1 2 lg 3 -1 A 2 L( ) Запас устойчивости по амплитуде B - 85.32 Рис.4. Амплитудно-частотная и фазо-частотная характеристики W1 ( jw) 20 lg A( ) 6.72 (w) L( ) 2 Запас устойчивости по амплитуде (w) c Запас устойчивости по фазе 1 lg -1 2 Рис.5. Амплитудно-частотная и фазо-частотная характеристики W2 ( jw) - - 15 Таким образом, поставленная задача решена и требуемое качество достигнуто. Отметим, что если бы качество не было достигнуто, то дальнейшие действия были бы связаны либо с корректировкой исходных данных (схемы, параметров), либо с синтезом структуры регулятора путем введения корректирующих звеньев. - - 16 6. Назначение и условия применения пакета программ Автоматизация решения задач оптимизации и синтеза систем автоматического управления вызвана потребностью практики в повышении качества, сокращения сроков проектирования и внедрения более эффективных систем управления. При этом, важное значение отдается простоте работы с ЭВМ, наличию сервисных функций и подсказок, а также рациональному использованию оперативной памяти и времени решения задач. Проблемно – ориентированный пакет программ «Multivariable System Optimization (MSO)» создан для повышения уровня проектирования сложных многомерных систем управления. Проектирование с помощью пакета программ включает использование процедур расчета, анализа, оптимизации и синтеза на основе моделирования процессов в комплексной области. Такими процедурами являются: декомпозиция; нахождение передаточной матрицы в численной и параметрической форме; анализ качества системы управления в плоскости корней; задание математической модели эталонной системы управления; минимизацию целевой функции; анализ качества системы управления во временной и частотной областях. Пакет программ характеризуется модульным принципом организации с выборочным включением в проектирование основных функциональных блоков и настройкой функциональных блоков на решение нескольких связанных одним математическим аппаратом задач. Это обеспечивает гибкость процесса проектирования. Функционирование пакета программ предусматривает обращение к семи программным блокам, работающим автономно. Такая организация пакета программ дает возможность подключать автономные - - 17 программные блоки на различных этапах проектирования, а также применять отдельные результаты их работы в других задачах исследования многомерных систем управления. Рассмотрим назначение программных блоков, выделенных в качестве автономных: - gen1.exe предназначен для решения задач декомпозиции; построения матриц W(s), W(x,s). Декомпозиция предусматривает условное разбиение схемы многомерной системы на схемы каналов вход- выход, учитывая пути следования сигналов. - gen2.exe позволяет найти корни полиномов числителя и знаменателя передаточной функции, то есть полюсы и нули, что позволяет анализировать качество управления на основе их расположения. - gen3.exe определяет коэффициенты полинома по его корням в соответствии с известными формулами, в частности позволяет определять коэффициенты полиномов числителя и знаменателя передаточных функций каналов эталонной системы управления. - gen4.exe позволяет решать систему нелинейных алгебраических уравнений численным методом Ньютона – Рафсона и определяет в ходе решения оптимальные значения параметров. - gen5.exe строит графики реакции каналов управления на единичную ступенчатую и единичную импульсную функции во временной области. - gen6.exe строит графики логарифмических амплитудно - частотных и фазо частотных выходных характеристик каналов управления. - gen7.exe решает задачу условной оптимизации градиентным методом. - - 18 7. Организация ввода входной информации При работе с модулями необходимо, отвечая на запросы программ, сообщать нужные сведения о системе управления в зависимости от решаемой задачи. gen1.exe требует ввода следующей информации: числа внешних входов системы управления; числа внешних выходов системы управления; числа элементов схемы; записи структуры (топологии схемы); максимальной степени полинома передаточных функций звеньев; числа элементов, получающих сигнал от текущего внешнего входа схемы; номеров таких элементов; информации о передаточных функциях всех элементов схемы, включая степени числителей и знаменателей, а также их коэффициенты, при этом необходимо помнить, что ввод идет в следующей последовательности: - степень полинома числителя; - степень полинома знаменателя; - коэффициенты числителя; - коэффициенты знаменателя ( коэффициенты вводятся в порядке возрастания степени переменной s); числа элементов схемы, содержащих варьируемые параметры; числа варьируемых параметров схемы; номера элемента, содержащего варьируемый параметр; номера варьируемого коэффициента передаточной функции такого элемента. При этом предполагается, что старшие степени числителя и знаменателя расширены до максимальной границы, нумерация сквозная от свободного члена числителя до коэффициента при старшей степени s полинома знаменателя. Нумерация учитывает и нулевые коэффициенты, если такие имеются. - - 19 gen2.exe запрашивает ввод: - степени полинома; - коэффициентов полинома в порядке возрастания степени переменной s; - величины статической ошибки установившегося процесса. gen3.exe запрашивает : - число корней полинома; - действительную и мнимую части корня (мнимая часть вводится с новой строки) и так далее по всем корням полинома. gen4.exe запрашивает ввод числа уравнений и начальных значений варьируемых параметров. gen5.exe запрашивает ввод: - порядка полинома числителя; - порядка полинома знаменателя; - коэффициентов полиномов, которые вводятся в порядке возрастания степени переменной s (каждое число вводится с новой строки); - интервала времени, в котором строится функция. gen6.exe запрашивает аналогичную информацию, что и gen5.exe, за исключением интервала времени. gen7.exe запрашивает ввод числа варьируемых параметров и границ их варьирования. - - 20 8. Работа с файлами gen1.exe предполагает возможность работы с файлом tanja. Этот файл служит для упрощения многоразового ввода информации о структуре системы управления во время работы с модулем gen1.exe. Файл формируется пользователем с помощью персонального редактора до начала работы с gen1.exe. Использование файла не является обязательным. В файле информация располагается в следующем порядке: количество выходов с i-го элемента; номер элемента или внешнего выхода системы управления, на которые поступает сигнал от i- го элемента (i = 1,..., n, где n - общее число элементов схемы). Особенностью является то, что каждый внешний выход имеет два номера, первый номер ‘99’ - признак внешнего выхода, далее следует номер выхода схемы, при этом количество выходов элемента, с учетом признака внешнего выхода увеличивается на единицу; степень полинома числителя; степень полинома знаменателя; коэффициенты числителя; коэффициенты знаменателя (все коэффициенты вводятся в порядке возрастания степени переменной s). Под каждое число отводится отдельная строка. Рабочие файлы igor, time, freq предназначены для вывода расчетов и графиков. Файлы создаются во время работы программ gen1.exe, gen5.exe, gen6.exe соответственно. - - 21 9. Контрольные вопросы 1. Для заданной системы уравнений построить схему (1 s) * Y1 (s) k1G1 (s) k 2G2 (s) 0 Y2 (s) k 3G1 (s) k 4 G2 (s) k 5Y1 (s) X 1 (s) Y1 (s) sG1 (s) X 2 (s) Y2 (s) sG2 (s), где X i - входы, Yi - выходы САР. 2. Каким образом собрана информация о топологии САР в файле tanja ? 3. Устойчива ли САР, характеристическое уравнение которой имеет вид s 2 2s 5 0 ? - если да, найдите время регулирования; - если нет, задайте эталонные корни характеристического уравнения. 4. Каким образом формируется обобщенная передаточная функция? Сколько таких функций в лабораторной работе для заданной схемы? 5. Если число неизвестных х меньше числа невязок в сформированной целевой функции F ( x) min , на основе каких уравнений следует x искать решение xопт. ? 6. Как проверить, что найденные значения х = xопт. удовлетворяют поставленной цели? - - 22 7. По графику переходной характеристики найдите известные показатели качества: перерегулирование, время регулирования, время срабатывания. 8. По графику частотной характеристики найдите запас устойчивости по фазе и амплитуде. В каких единицах они выражаются? ЛИТЕРАТУРА 1. Морозовский В.Т. Элементы теории многомерных систем автоматического регулирования: Учеб. Пособие.- М. Наука, - 135с. 2. Прохорова О.В. Основы теории управления: Курс лекций. Тольятти, 2006,- 94с. 3. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления: Автоматическое регулирование непрерывных линейных систем.- М. : Энергия, 1980.-312с. 4. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория автоматического регулирования. – М. : Наука, 1972. – 768с. 5. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Линейные системы. – СПб.: Питер, 2005.-336с. - - 23