Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối
Quán tính nhiệt của lò lớn, sự thay đổi nhiệt độ của lò xảy ra chậm. Lò có hệ số dung lượng càng lớn thì độ trễ càng lớn.
Nhiệt độ buồng lò không hoàn toàn đồng đều và cặp nhiệt cũng có quán tính khá lớn nên việc xác định nhiệt độ còn phụ thuộc vào vị trí đặt bộ cảm biến nhiệt độ. Ở đây đối tượng điều chỉnh chính lad nhiệt độ gió nóng mà được đốt nóng bởi lò điện trở nên vị trí đặt sensor phải nằm nằm tại nơi cần đo nhiệt độ gió nóng.
Biến thiên nhiệt độ lò có tính chất tự cân bằng nên nhiệt độ gió nóng cũng có tính chất như vậy. Nhờ tính chất này, khi mất cân bằng giữa lượng nhiệt cung cấp và lượng nhiệt tiêu thụ thì nhiệt độ gió nóng có thể tiến tới một giá tri xác lập mới mà không cần sự điều chỉnh của PID.
n A. Mạng nơron A được đào tạo nhận dạng mô hình ngược của đối tượng. Mạng nơron B sẽ bám theo mạng nơron A chính là mô hình ngược của đối tượng sau mỗi một bước đào tạo, nên tín hiệu vào bộ điều khiển nơron B (d)sẽ bằng tín hiệu ra của đối tượng y nghĩa là d=y. Vậy là tín hiệu vào của bộ điều khiển nơron B chính là tín hiệu mong muốn nhận được của hệ thống. Chú ý rằng sơ đồ này chỉ có thể thực hiện được khi mô hình ngược của đối tượng tồn tại duy nhất. Tuy nhiên sơ đồ này là không kinh tế vì phải sử dụng đến hai mạng nơron. Sơ đồ điều khiển trên hình 2.12(b) có chức năng giống sơ đồ điều khiển trên hình 2.12(a), nhưng nó chỉ cần duy nhất một mạng nơron. Tín hiệu vào mạng nơron là giá trị mong muốn nhận được của hệ thống. Chuẩn của vectơ sai lệch ||d-y|| được sử dụng để đào tạo mạng nơron. Mạng nơron được đào tạo chính là mô hình ngược của đối tượng.
a)
b)
Hình 2.12: Điều khiển hệ hở với mạng nơron nhận dạng mô hình ngược
(a)dùng 2 mạng nơron, trong đó (B) là một phiên bản của (A)
(b)Dùng một mạng nơron
Chú ý rằng các sơ đồ nhận dạng đối tượng điều khiển ở trên chỉ dùng cho các hệ thống tĩnh nghĩa là tín hiệu ra và tín hiệu vào là bất biến với thời gian. Đối với hệ thống động mạng nơron sẽ cần đến các tín hiệu ra của hệ thống ở thời điểm trước đó để nhận dạng đối tượng vì thế ta sẽ thêm vào các khâu lấy trễ tín hiệu ra và dùng làm tín hiệu vào cấp cho mạng nơron.
Kết luận:
Phương pháp lý thuyết có ưu điểm là khi đã biết quan hệ của đối tuợng với môi trường bên ngoài thì ta có thể mô tả nó một cách dễ dàng bằng các công thức toán học, vật lý, hoá học và độ chính xác rất cao. Tuy nhiên việc mô tả gặp khó khăn khi ta biết chưa đầy đủ đối tượng có quan hệ với nhau, với môi trường bên ngoài . Việc giải quyết các bài toán khi ta chưa biết cụ thể đối tượng giao tiếp với môi trường bên ngoài như thế nào thì ta dùng các phương pháp thực nghiệm để xây dựng mô hình cụ thể cho bài toán, phương pháp này độ chính xác không cao và phải thực hiện lựa chọn tính toán nhièu lần, một phương pháp mới là phương pháp mạng nơron, rất hữu dụng để giả quyết việc mô tả toán học của hệ thống điều khiển tuyến tính liên tục. Nhờ khả nặng học, mạng có thể thích nghi với sự thay đổi tham số của đối tượng điều khiển trong quá trình hoạt động. Vì thế nhận dạng đối tượng điều khiển sử dụng mạng nơron rất hiệu quả. Kết quả mô phỏng trên Matlab cũng cho thấy đáp ứng của mạng nơron bám theo đáp ứng thực của đối tượng điều khiển là rất tốt.
CHƯƠNG III: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
TUYẾN TÍNH LIÊN TỤC
Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển thì ta có thể dễ dàng thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn. Đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, tính bền vững của hệ thống. Tuy nhiên không phải lúc nào ta cũng biết được mô hình toán học của đối tượng. Với những quá trình vật lý phức tạp ta hoàn toàn không thể thu được mô hình toán học phản ánh quá trình vật lý đó. Do đó ta rất khó có thể thiết kế được một bộ điều khiển để đảm bảo các chức năng và chỉ tiêu chất lượng mong muốn cho toàn hệ thống. Trong trường hợp này để thiết kế được một bộ điều khiển ít nhất ta cũng có thể biết được mô hình xấp xỉ của đối tượng. Mô hình xấp xỉ đó được gọi là mô hình đồng dạng của đối tượng, việc ước lượng mô hình xấp xỉ đó được gọi là nhận dạng đối tượng điều khiển một số phương pháp hay thường dùng để thiết kế hệ điều khiển tuyến tính liên tục.
3.1 Ảnh hưởng của các bộ điều khiển đến chất lượng của hệ thống.
Để có thể thiết kế được một hệ thống điều khiển cho một hệ thống có khả năng làm viêc ổn định thi việc trước hết ta phả làm là đi tìm hiểu những bộ điều khiển sẽ ảnh hưởng như thế nào đến hệ thống.
3.1.1 Ảnh hưởng của cực và zero.
Trong mục này chúng ta khảo sát ảnh hưởng của việc thêm cực và zero vào hệ thống bằng cách dựa vào quỹ đạo nghiệm số. Ta thấy:
Khi thêm 1 cực có phần thực âm vào hàm truyền hệ hở thì QĐNS của hệ kín có xu hướng tiến gần về phía trục ảo (xem hình 3.1), hệ thống sẽ kém ổn định hơn, độ dự trữ biên và độ dự trữ pha giảm, độ quá điều khiển tăng.
Hình 3.1: Sự thay đổi dạng QĐNS khi thêm cực vào hệ thống
Khi thêm 1 zero có phần thực âm vào hàm truyền hệ hở thì QĐNS của hệ kín có xu hướng xa trục ảo (xem hình 3.2), do đó hệ thống sẽ ổn định hơn, độ dự trữ biên và độ dự trữ pha tăng, độ quá điều khiển giảm.
Hình 3.2: Sự thay đổi dạng QĐNS khi thêm cực vào hệ thống
3.1.2 Ảnh hưởng của hiệu chỉnh sớm trễ pha.
3.1.2.1 Hiệu chỉnh sớm pha.
Hàm truyền: >1) (3.1)
Đặc tính tần số:
Hình 3.3 là biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh sớm pha. Dựa vào biểu đồ Bode của khâu sớm pha chúng ta thấy đặc tính pha luôn dương (> 0, ), do đó tín hiệu ra luôn luôn sớm pha hơn tín hiệu vào. Khâu hiệu chỉnh sớm pha là một bộ lọc thông cao (xem biểu đồ Bode biên độ), sử dụng khâu hiệu chỉnh sớm pha sẽ mở rộng được băng thông của hệ thống, làm cho đáp ứng của hệ thống nhanh hơn, do đó khâu hiệu chỉnh sớm pha cải thiện đáp ứng quá độ. Tuy nhiên cũng do tác dụng mở rộng băng thông mà khâu hiệu chỉnh sớm pha làm cho hệ thống nhạy với nhiễu tần số cao.
Hình 3.3: Biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh sớm pha
Các thông số cần chú ý trên đặc tính tần số của khâu sớm pha:
Độ lệch pha cực đại:
(3.2)
Tần số tại đó độ lệch pha cực đại:
(3.3)
Biên độ tại pha cực đại:
(3.4)
Chứng minh:
Do đó:
Dấu đẳng thức xảy ra khi: 1=
Thay vào biểu thức biên đô của khâu sớm pha ta sẽ dễ dàng rút ra công thức (3.4).
3.1.2.2 Hiệu chỉnh trễ pha.
Hàm truyền: <1) (3.5)
Đặc tính tần số:
Hình 3.4 là biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh trễ pha. Dựa vào biểu đồ Bode của khâu trễ pha ta thấy đặc tính pha luôn âm () nên tín hiệu ra luôn luôn trễ pha hơn tín hiệu vào. Khâu hiệu chỉnh trễ pha là một bộ lọc thông thấp (xem biểu đồ Bode biên độ), sử dụng khâu hiệu chỉnh trễ pha sẽ thu hẹp băng thông của hệ thống, làm cho hệ số khuyếch đại của hệ thống đối với tín hiệu vào tần số cao giảm đi, do đó khâu hiệu chỉnh trễ pha không có tác dụng cải thiện đáp ứng quá độ. Tuy nhiên cũng do tác dụng làm giảm hệ số khuyếch đại ở miền tần số cao mà khâu trễ pha có tác dụng lọc nhiễu tần số cao ảnh hưởng đến hệ thống. Do hệ số khuyếch đại ở miền tần số thấp lớn nên khâu hiệu chỉnh trễ pha làm giảm sai số xác lập của hệ thống.
Độ lệch pha cực tiểu:
(3.6)
Tần số tại đó độ lệch pha cực tiểu:
(3.7)
Biên độ tại pha cực tiểu:
(3.8)
Chứng minh: Tương tự như đã làm đối với khâu sớm pha.
Hình 3.4: Biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh trễ pha
3.1.2.3 Hiệu chỉnh sớm trễ pha.
Khâu hiệu chỉnh sớm trễ pha ...
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
hệ thống điều khiển tự động tuyến tính liên tục
Quán tính nhiệt của lò lớn, sự thay đổi nhiệt độ của lò xảy ra chậm. Lò có hệ số dung lượng càng lớn thì độ trễ càng lớn.
Nhiệt độ buồng lò không hoàn toàn đồng đều và cặp nhiệt cũng có quán tính khá lớn nên việc xác định nhiệt độ còn phụ thuộc vào vị trí đặt bộ cảm biến nhiệt độ. Ở đây đối tượng điều chỉnh chính lad nhiệt độ gió nóng mà được đốt nóng bởi lò điện trở nên vị trí đặt sensor phải nằm nằm tại nơi cần đo nhiệt độ gió nóng.
Biến thiên nhiệt độ lò có tính chất tự cân bằng nên nhiệt độ gió nóng cũng có tính chất như vậy. Nhờ tính chất này, khi mất cân bằng giữa lượng nhiệt cung cấp và lượng nhiệt tiêu thụ thì nhiệt độ gió nóng có thể tiến tới một giá tri xác lập mới mà không cần sự điều chỉnh của PID.
n A. Mạng nơron A được đào tạo nhận dạng mô hình ngược của đối tượng. Mạng nơron B sẽ bám theo mạng nơron A chính là mô hình ngược của đối tượng sau mỗi một bước đào tạo, nên tín hiệu vào bộ điều khiển nơron B (d)sẽ bằng tín hiệu ra của đối tượng y nghĩa là d=y. Vậy là tín hiệu vào của bộ điều khiển nơron B chính là tín hiệu mong muốn nhận được của hệ thống. Chú ý rằng sơ đồ này chỉ có thể thực hiện được khi mô hình ngược của đối tượng tồn tại duy nhất. Tuy nhiên sơ đồ này là không kinh tế vì phải sử dụng đến hai mạng nơron. Sơ đồ điều khiển trên hình 2.12(b) có chức năng giống sơ đồ điều khiển trên hình 2.12(a), nhưng nó chỉ cần duy nhất một mạng nơron. Tín hiệu vào mạng nơron là giá trị mong muốn nhận được của hệ thống. Chuẩn của vectơ sai lệch ||d-y|| được sử dụng để đào tạo mạng nơron. Mạng nơron được đào tạo chính là mô hình ngược của đối tượng.
a)
b)
Hình 2.12: Điều khiển hệ hở với mạng nơron nhận dạng mô hình ngược
(a)dùng 2 mạng nơron, trong đó (B) là một phiên bản của (A)
(b)Dùng một mạng nơron
Chú ý rằng các sơ đồ nhận dạng đối tượng điều khiển ở trên chỉ dùng cho các hệ thống tĩnh nghĩa là tín hiệu ra và tín hiệu vào là bất biến với thời gian. Đối với hệ thống động mạng nơron sẽ cần đến các tín hiệu ra của hệ thống ở thời điểm trước đó để nhận dạng đối tượng vì thế ta sẽ thêm vào các khâu lấy trễ tín hiệu ra và dùng làm tín hiệu vào cấp cho mạng nơron.
Kết luận:
Phương pháp lý thuyết có ưu điểm là khi đã biết quan hệ của đối tuợng với môi trường bên ngoài thì ta có thể mô tả nó một cách dễ dàng bằng các công thức toán học, vật lý, hoá học và độ chính xác rất cao. Tuy nhiên việc mô tả gặp khó khăn khi ta biết chưa đầy đủ đối tượng có quan hệ với nhau, với môi trường bên ngoài . Việc giải quyết các bài toán khi ta chưa biết cụ thể đối tượng giao tiếp với môi trường bên ngoài như thế nào thì ta dùng các phương pháp thực nghiệm để xây dựng mô hình cụ thể cho bài toán, phương pháp này độ chính xác không cao và phải thực hiện lựa chọn tính toán nhièu lần, một phương pháp mới là phương pháp mạng nơron, rất hữu dụng để giả quyết việc mô tả toán học của hệ thống điều khiển tuyến tính liên tục. Nhờ khả nặng học, mạng có thể thích nghi với sự thay đổi tham số của đối tượng điều khiển trong quá trình hoạt động. Vì thế nhận dạng đối tượng điều khiển sử dụng mạng nơron rất hiệu quả. Kết quả mô phỏng trên Matlab cũng cho thấy đáp ứng của mạng nơron bám theo đáp ứng thực của đối tượng điều khiển là rất tốt.
CHƯƠNG III: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
TUYẾN TÍNH LIÊN TỤC
Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển thì ta có thể dễ dàng thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn. Đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, tính bền vững của hệ thống. Tuy nhiên không phải lúc nào ta cũng biết được mô hình toán học của đối tượng. Với những quá trình vật lý phức tạp ta hoàn toàn không thể thu được mô hình toán học phản ánh quá trình vật lý đó. Do đó ta rất khó có thể thiết kế được một bộ điều khiển để đảm bảo các chức năng và chỉ tiêu chất lượng mong muốn cho toàn hệ thống. Trong trường hợp này để thiết kế được một bộ điều khiển ít nhất ta cũng có thể biết được mô hình xấp xỉ của đối tượng. Mô hình xấp xỉ đó được gọi là mô hình đồng dạng của đối tượng, việc ước lượng mô hình xấp xỉ đó được gọi là nhận dạng đối tượng điều khiển một số phương pháp hay thường dùng để thiết kế hệ điều khiển tuyến tính liên tục.
3.1 Ảnh hưởng của các bộ điều khiển đến chất lượng của hệ thống.
Để có thể thiết kế được một hệ thống điều khiển cho một hệ thống có khả năng làm viêc ổn định thi việc trước hết ta phả làm là đi tìm hiểu những bộ điều khiển sẽ ảnh hưởng như thế nào đến hệ thống.
3.1.1 Ảnh hưởng của cực và zero.
Trong mục này chúng ta khảo sát ảnh hưởng của việc thêm cực và zero vào hệ thống bằng cách dựa vào quỹ đạo nghiệm số. Ta thấy:
Khi thêm 1 cực có phần thực âm vào hàm truyền hệ hở thì QĐNS của hệ kín có xu hướng tiến gần về phía trục ảo (xem hình 3.1), hệ thống sẽ kém ổn định hơn, độ dự trữ biên và độ dự trữ pha giảm, độ quá điều khiển tăng.
Hình 3.1: Sự thay đổi dạng QĐNS khi thêm cực vào hệ thống
Khi thêm 1 zero có phần thực âm vào hàm truyền hệ hở thì QĐNS của hệ kín có xu hướng xa trục ảo (xem hình 3.2), do đó hệ thống sẽ ổn định hơn, độ dự trữ biên và độ dự trữ pha tăng, độ quá điều khiển giảm.
Hình 3.2: Sự thay đổi dạng QĐNS khi thêm cực vào hệ thống
3.1.2 Ảnh hưởng của hiệu chỉnh sớm trễ pha.
3.1.2.1 Hiệu chỉnh sớm pha.
Hàm truyền: >1) (3.1)
Đặc tính tần số:
Hình 3.3 là biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh sớm pha. Dựa vào biểu đồ Bode của khâu sớm pha chúng ta thấy đặc tính pha luôn dương (> 0, ), do đó tín hiệu ra luôn luôn sớm pha hơn tín hiệu vào. Khâu hiệu chỉnh sớm pha là một bộ lọc thông cao (xem biểu đồ Bode biên độ), sử dụng khâu hiệu chỉnh sớm pha sẽ mở rộng được băng thông của hệ thống, làm cho đáp ứng của hệ thống nhanh hơn, do đó khâu hiệu chỉnh sớm pha cải thiện đáp ứng quá độ. Tuy nhiên cũng do tác dụng mở rộng băng thông mà khâu hiệu chỉnh sớm pha làm cho hệ thống nhạy với nhiễu tần số cao.
Hình 3.3: Biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh sớm pha
Các thông số cần chú ý trên đặc tính tần số của khâu sớm pha:
Độ lệch pha cực đại:
(3.2)
Tần số tại đó độ lệch pha cực đại:
(3.3)
Biên độ tại pha cực đại:
(3.4)
Chứng minh:
Do đó:
Dấu đẳng thức xảy ra khi: 1=
Thay vào biểu thức biên đô của khâu sớm pha ta sẽ dễ dàng rút ra công thức (3.4).
3.1.2.2 Hiệu chỉnh trễ pha.
Hàm truyền: <1) (3.5)
Đặc tính tần số:
Hình 3.4 là biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh trễ pha. Dựa vào biểu đồ Bode của khâu trễ pha ta thấy đặc tính pha luôn âm () nên tín hiệu ra luôn luôn trễ pha hơn tín hiệu vào. Khâu hiệu chỉnh trễ pha là một bộ lọc thông thấp (xem biểu đồ Bode biên độ), sử dụng khâu hiệu chỉnh trễ pha sẽ thu hẹp băng thông của hệ thống, làm cho hệ số khuyếch đại của hệ thống đối với tín hiệu vào tần số cao giảm đi, do đó khâu hiệu chỉnh trễ pha không có tác dụng cải thiện đáp ứng quá độ. Tuy nhiên cũng do tác dụng làm giảm hệ số khuyếch đại ở miền tần số cao mà khâu trễ pha có tác dụng lọc nhiễu tần số cao ảnh hưởng đến hệ thống. Do hệ số khuyếch đại ở miền tần số thấp lớn nên khâu hiệu chỉnh trễ pha làm giảm sai số xác lập của hệ thống.
Độ lệch pha cực tiểu:
(3.6)
Tần số tại đó độ lệch pha cực tiểu:
(3.7)
Biên độ tại pha cực tiểu:
(3.8)
Chứng minh: Tương tự như đã làm đối với khâu sớm pha.
Hình 3.4: Biểu đồ Bode của khâu hiệu chỉnh trễ pha
3.1.2.3 Hiệu chỉnh sớm trễ pha.
Khâu hiệu chỉnh sớm trễ pha ...
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
hệ thống điều khiển tự động tuyến tính liên tục