Синтез закона управления и настройка промышленного регулятора для стабилизации температуры в условиях возмущений
Курсовой проект - Разное
Другие курсовые по предмету Разное
?сировались через каждые 30 секунд, была проверена возможность регулятора удерживать заданную температуру. Затем в течение 5 с. подали возмущение и проверили, как система отрабатывает данное возмущение. Полученные экспериментальные данные представлены на рисунке 4.1.
Рисунок 4.1 - График переходного процесса замкнутой системы при действии возмущающего воздействия
Разница между максимальным и минимальным значением температуры:
.
В результате проведённого эксперимента на лабораторной установке было показано, что предложенные настройки промышленного регулятора для стабилизации температуры нагрева печи в условиях возмущений работоспособны и обеспечивают требуемые показатели по точности и качеству проектируемой системы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе курсового проекта были рассмотрены основные, наиболее удобные для реализации методы идентификации объекта по реакции на единичный скачок. Эффективность рассмотренных методов идентификации объектов по переходной характеристике может быть оценена точностью восстановления параметров теоретической передаточной функции, когда описанные методы применяются к теоретически вычисленной переходной функции как к экспериментальной.
Очевидно, что точность восстановления параметров передаточной функции будет зависеть от шага по времени, с которым вычисляется переходная функция, от длительности переходной функции, от соотношения искомых постоянных времени, от точности и тщательности выполнения отсчетов по кривой переходной функции.
Очевидно, что при численной реализации вычислений по методам, рассмотренным в работе, неизбежно возникнут погрешности, связанные с конечностью интервала интегрирования, который в свою очередь определяется временем эксперимента по определению h(t), а также связанные с конечностью шага по времени, с погрешностями измерения ординат h(t) и статического коэффициента передачи и с рядом других факторов (незнание истинного порядка системы, ошибки вычислений и т.д.). Теоретическая оценка влияния разных факторов на точность модели затруднительна.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1.Теория автоматического управления. Под ред. А.В. Нетушила, М., ВШ, 1976, стр. 92, 261-266.
2.Симою М.П. Определение коэффициентов передаточных функций по временным характеристикам линеаризованных систем, "Автоматика и телемеханика", т.XVIII, 1957, № 6.
.Балакирев В.С., Дудников Е.Г., Цирлин А.М. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов управления, Энергия, 1967.
.Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем/ В.Я. Ротач.- М.: Энергия, 1973, стр. 273-277
ПРИЛОЖЕНИЕ А
(обязательное)
Листинг программы
close all, clear all, clc;
%Экспериментальные данные
global T1 T2
T_k=[21.5 22.0 24.6 27.0 29.4 31.9 34.0 36.1 37.9 39.7 41.3 42.9 44.3 45.5];
T_s=[22.3 22.6 24.0 25.9 27.8 29.6 31.3 32.8 34.4 35.9 37.2 38.4 39.7 40.6];_end=size(T_k,2)*30-30; time=[0:30:time_end];_warming=[0 15:5:100];_k_static=[26.5 25.7 26.3 27.3 28.5 29.9 31.5 33.1 35.2 37.3 39.4 41.9 44.4 47.0 49.7 52.5 55.1 58.2 60.9];
%Нормирование исходных данных
T_k_min=min(T_k);
T_k_max=max(T_k);_s_min=min(T_s);_s_max=max(T_s);
i=1:size(T_k,2)_k_norm(i)=(T_k(i)-T_k_min)/(T_k_max-T_k_min);
i=1:size(T_s,2)_s_norm(i)=(T_s(i)-T_s_min)/(T_s_max-T_s_min);_norm=(T_s_norm+T_k_norm)/2;
%Аппроксимация объекта управления математической моделью 1-го порядка
K=max(T_norm);=K-T_norm;=trapz(time,Eps)/(K)=30;s t;=ilaplace(1/s*(sym(K)*exp(-s*sym(tau)))/(sym(T)*s+1),s,t);
%Аппроксимация объекта управления математической моделью 2-го порядка=30;=313;=Ta/Tb;(a1e-7)=d; =log(d)/(d-1);=d+a-exp(-c)*(c+1/d+1)+1;
=Tb*exp(log(d)/(1-d))=T1/d([Ta/Tb > 3/e-1 = num2str(3/exp(1)-1)])(Решений нет.)
end
%Аппроксимация объекта управления математической моделью 3-го порядка
K=1; dt=30; h=T_norm;
x=1-h/K; M=[]; A=1;=[M trapz(x)*dt]; A=[M*A A];=tf(K,A);=0:dt:dt*(length(h)-1);
[hm,]=step(sysm,t);=norm(h-hm); =1e10; i=0; t1=1;(errt < err)=errt;=i+1;=t1.*(-t)/i;=[M trapz(x.*t1)*dt];=[M*A A];=tf(K,A);
[hm,]=step(sysm,t);=norm(h-hm); =A(2:length(A));
%Анализ полученных математических моделей объекта
[T_order1,]=fplot(inline(f),[time(1) time(end)]);
i=1;(i)=T_order1(i);(T_norm(i)~=1);=i+1;(i)=T_order1(i);_1=sqrt(sum((T_norm-tmp).^2)/(size(T_norm,2)))= tf(s);= 1/(T1*s+1)/(T2*s+1)
[T_order2,]=step(w,time);_2=sqrt(sum((T_norm-T_order2).^2)/(size(T_norm,2)))
=tf(1,A)
[T_order3,]=step(sysm,time);_3=sqrt(sum((T_norm-T_order3).^2)/(size(T_norm,2)))
(time, T_k, time, T_s);on;on;(Время, c);(Градусы, ^oС);(T_K, ^oС,T_S, ^oС);(Исходные переходные процессы);
figure;
plot(time, T_norm);on;(Нормированный и усреднённый переходный процесс);
xlabel(Время, c);
ylabel(Градусы, ^oС);
figure;
[M,N]=fplot(inline(f),[time(1) time(end)],-);(M,N)on; hold on;(Переходый процесс для математической модели объекта первого порядка);
xlabel(Время, c);
ylabel(Амплитуда, ^oС);
figure;
[Y,X]=step(w);(X,Y)on;(Время, c);(Амплитуда, ^oС);(Переходый процесс для математической модели объекта второго порядка);
figure;
[P,R]=step(sysm);(R,P)on;([0 750 0 1])
title(Переходый процесс для математической модели объекта третьего порядка);
xlabel(Время, c);
ylabel(Амплитуда, С^o);
figure;(I_warming,T_k_static);on;(P, Вт);(T_k, ^oС);
title(Статическая характеристика);
figure;
[P,R]=step(sysm);(time, T_norm, M, N, X,Y, R,P)on; hold on;([0 max(time) 0 1])(Экспериментальные данные,Модель первого порядка,Модель второго порядка (ме-тод Ротача),Модель третьего порядка (метод площадей),Location,NorthWest);
xlabel(Время, c);
ylabel(Градусы, С^o);
title(Сравнение полученных переходных процессов);
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
(справочное)
Таблица Б.1 - Исходные экспериментальные данные объекта управления
№12345678910030609012015018021024027021.522.024.627.029.431.934.036.137.939.722.322.624.025.927.829.631.332.834.435.9
№1112131430