RU2554291C1 - Model structure for feedback system optimisation - Google Patents
Model structure for feedback system optimisation Download PDFInfo
- Publication number
- RU2554291C1 RU2554291C1 RU2014112628/28A RU2014112628A RU2554291C1 RU 2554291 C1 RU2554291 C1 RU 2554291C1 RU 2014112628/28 A RU2014112628/28 A RU 2014112628/28A RU 2014112628 A RU2014112628 A RU 2014112628A RU 2554291 C1 RU2554291 C1 RU 2554291C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- controller
- input
- output
- optimizer
- model
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к автоматике и электронной технике и может использоваться для расчета регуляторов, применяемых в цифровых и аналоговых системах с обратной связью для управления различными физическими величинами (температурой, давлением, скоростью и т.д.) в условиях внешних возмущений, применяемых в различных отраслях промышленности и в научных исследованиях.The invention relates to automation and electronic engineering and can be used to calculate the controllers used in digital and analog feedback systems to control various physical quantities (temperature, pressure, speed, etc.) under external disturbances used in various industries and in scientific research.
Точное управление динамическими объектами актуально во многих отраслях промышленности, техники, технологии и науки. Эти задачи решаются с помощью систем с обратной связью, в которых осуществляются изменения входных управляющих сигналов, поступающих на объект для обеспечения требуемого значения выходных сигналов объекта. Здесь выходным сигналом может быть любая физическая величина. Такие системы с обратной связью успешно работают только при правильно спроектированном регуляторе. Для проектирования регулятора требуется знать математическую модель объекта, которая, как правило, определяется экспериментально. Проектирование системы состоит в выборе регулятора, то есть набора элементарных звеньев и соединения между ними, и в расчете его коэффициентов, то есть усиления отдельных элементов этой структуры. Коэффициенты регулятора могут быть рассчитаны методом численной оптимизации. С этой целью используется структура модели для оптимизации системы, то есть набор элементарных звеньев, соединенных определенным образом (далее - «структура модели»). Эта структура модели, как правило, содержит а) имитатор объекта; б) регулятор; в) анализатор сигналов; г) оптимизатор регулятора. Путем использования такой структуры модели в итоге рассчитываются коэффициенты регулятора. Далее регулятор с рассчитанными коэффициентами используют для создания системы с обратной связью, для чего в структуре модели модель объекта заменяют объектом, а анализатор сигналов и оптимизатор коэффициентов регулятора могут быть при этом отключены.Exact control of dynamic objects is relevant in many industries, engineering, technology and science. These tasks are solved with the help of feedback systems in which changes are made to the input control signals received at the object to ensure the required value of the output signals of the object. Here, the output signal can be any physical quantity. Such feedback systems only work successfully with a properly designed controller. For the design of the controller, you need to know the mathematical model of the object, which, as a rule, is determined experimentally. The design of the system consists in choosing a regulator, that is, a set of elementary links and connections between them, and in calculating its coefficients, that is, strengthening individual elements of this structure. Regulator coefficients can be calculated by numerical optimization. For this purpose, the model structure is used to optimize the system, that is, a set of elementary units connected in a certain way (hereinafter - the "model structure"). This structure of the model, as a rule, contains a) a simulator of the object; b) the regulator; c) signal analyzer; d) regulator optimizer. By using such a model structure, the coefficients of the regulator are finally calculated. Next, the controller with the calculated coefficients is used to create a feedback system, for which purpose the model of the object is replaced by the object in the structure of the model, and the signal analyzer and the coefficient optimizer of the controller can be turned off.
Известна структура модели для оптимизации системы с обратной связью, содержащая: регулятор, имитатор объекта, измеритель выходного сигнала объекта, генератор ступенчатого сигнала, анализатор сигналов, оптимизатор регулятора и средство индикации результата, причем регулятор одним входом соединен с выходом генератора ступенчатого сигнала, а другим входом соединен с выходом объекта через измеритель выходного сигнала объекта; оптимизатор регулятора своим входом соединен со вторым выходом регулятора через анализатор сигналов, а своими выходами соединен с входами регулятора, предназначенными для управления коэффициентами регулятора; средство индикации своими входами соединено с выходами анализатора сигналов, выходом объекта и выходом измерителя выходного сигнала объекта [В. Дьяконов. VisSim+Mathcad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М. Солон-Пресс.2004. с.253. Рис.5.35].A known model structure for optimizing a feedback system, comprising: a controller, an object simulator, an object output signal meter, a step signal generator, a signal analyzer, a controller optimizer and means for indicating the result, the controller being connected to the output of the step signal generator by one input and another input connected to the output of the object through the meter output signal of the object; the regulator optimizer is connected by its input to the second output of the regulator through a signal analyzer, and by its outputs it is connected to the inputs of the regulator designed to control the coefficients of the regulator; indication means are connected by their inputs to the outputs of the signal analyzer, the output of the object and the output of the meter of the output signal of the object [V. Deacons. VisSim + Mathcad + MATLAB. Visual mathematical modeling. M. Solon-Press. 2004. p.253. Fig. 5.35].
Данная структура модели для оптимизации системы с обратной связью работает следующим образом.This model structure for optimizing a feedback system works as follows.
Оптимизатор регулятора осуществляет управление режимами работы всей структуры модели, а именно: а) вводит начальные значения коэффициентов в регулятор; б) инициирует многократный запуск работы этой структуры модели с одинаковыми начальными условиями, кроме значений коэффициентов регулятора; в) по сигналу с выхода анализатора сигналов вычисляет новые значения коэффициентов регулятора и принимает решение либо о повторении работы всей структуры модели с новыми коэффициентами или о прекращении работы этой структуры модели.The controller optimizer controls the operating modes of the entire structure of the model, namely: a) enters the initial values of the coefficients into the controller; b) initiates the repeated start-up of this model structure with the same initial conditions, except for the values of the coefficient of the controller; c) by the signal from the output of the signal analyzer, it calculates the new values of the coefficient of the controller and makes a decision either to repeat the operation of the entire structure of the model with new coefficients or to stop the operation of this structure of the model.
При этом анализатор сигналов вычисляет значение стоимостной функции как результат обработки сигналов от регулятора. Оптимизатор регулятора на основе значений стоимостной функции вычисляет и задает новые значения коэффициентов регулятора, формируя их по заданному алгоритму и вписывая их в регулятор через соответствующие его входы. Регулятор совместно с имитатором объекта и измерителем выходного сигнала объекта имитирует действие системы с обратной связью. Генератор ступенчатого сигнала имитирует изменение задающего воздействия V в системе. Если увеличение какого-либо коэффициента приводит к уменьшению стоимостной функции, то оптимизатор регулятора продолжает его увеличивать на следующем шаге. Если же увеличение этого коэффициента приводит к увеличению стоимостной функции, оптимизатор регулятора уменьшает этот коэффициент. Если изменение данного коэффициента в любую сторону приводит лишь к увеличению стоимостной функции, то оптимизатор регулятора приступает к изменению другого коэффициента. Таким путем оптимизатор регулятора продолжает свои действия в цикле до тех пор, пока не будет выполнено заданное число итераций или пока увеличения каждого из параметров не будет приводить лишь к увеличению стоимостной функции. Средство индикации результата отображает найденные значения коэффициентов регулятора и получаемые переходные процессы в этой структуре модели для оптимизации и системы с обратной связью. На этом действие данной структуры модели для оптимизации системы с обратной связью успешно завершается. В итоге оптимизации получаются найденными все коэффициенты регулятора. На этом действие данной структуры модели для оптимизации системы с обратной связью успешно завершается.In this case, the signal analyzer calculates the value of the cost function as a result of processing signals from the controller. The controller optimizer, based on the values of the cost function, calculates and sets new values of the controller coefficients, forming them according to a given algorithm and entering them into the controller through its corresponding inputs. The controller, together with an object simulator and an object output signal meter, simulates a feedback system. The step signal generator simulates a change in the setpoint V in the system. If an increase in any coefficient leads to a decrease in the cost function, then the controller optimizer continues to increase it in the next step. If an increase in this coefficient leads to an increase in the cost function, the controller optimizer reduces this coefficient. If a change in this coefficient in any direction only leads to an increase in the cost function, then the regulator optimizer proceeds to change another coefficient. In this way, the controller optimizer continues its actions in the cycle until a specified number of iterations is performed or until an increase in each of the parameters leads only to an increase in the cost function. The result indicator means displays the found values of the coefficient of the controller and the resulting transients in this structure of the model for optimization and feedback system. This completes the action of this model structure to optimize the feedback system. As a result of optimization, all regulator coefficients are found. This completes the action of this model structure to optimize the feedback system.
Недостаток такой структуры модели для оптимизации системы с обратной связью состоит недостаточной эффективности, поскольку при использовании полученного регулятора при недостаточно точной имитации действий объекта имитатором объекта получаемый регулятор может оказаться неэффективным. Это проявляется в том, что отклик системы с обратной связью, которая оптимизируется с помощью рассмотренной структуры модели, на ступенчатое изменение входного сигнала V не достигает предписанного значения, или достигает его после чрезмерно большого перерегулирования. Как правило, недостаточно точная имитация действий объекта имитатором объекта наблюдается в высокочастотной области частотной характеристики имитатора объекта. Это происходит потому, что имитатор использует результаты идентификации объекта без регулятора, когда высокочастотные компоненты отклика объекта соизмеримы с погрешностью средств его измерения. В этом случае регулятор, получаемый в результате действия структуры модели, непригоден к использованию, следовательно, такая структура модели для оптимизации системы с обратной связью недостаточно эффективна.The drawback of such a model structure for optimizing a feedback system is the lack of efficiency, because when using the resulting controller with insufficiently accurate simulation of the actions of the object by the object simulator, the resulting controller may be ineffective. This is manifested in the fact that the response of the feedback system, which is optimized using the considered model structure, to stepwise change the input signal V does not reach the prescribed value, or reaches it after an excessively large overshoot. As a rule, an insufficiently accurate imitation of an object’s actions by an object simulator is observed in the high-frequency region of the frequency characteristic of an object simulator. This is because the simulator uses the results of identification of the object without a regulator, when the high-frequency components of the response of the object are commensurate with the error of the means of its measurement. In this case, the controller obtained as a result of the action of the model structure is unsuitable for use, therefore, such a model structure for optimizing the feedback system is not effective enough.
Известна другая структура модели для оптимизации системы с обратной связью, принятая за прототип, содержащая имитатор объекта, регулятор, вычитатель, анализатор достижения цели управления, анализатор энергетических затрат и оптимизатор регулятора, в которой положительный вход вычитателя является входом структуры модели, его отрицательный вход соединен с выходом имитатора объекта, его выход соединен с входом регулятора и входом оптимизатора регулятора, выход оптимизатора регулятора подключен к входу регулятора, при этом выход регулятора соединен с входом имитатора объекта и через анализатор энергетических затрат с входом оптимизатора регулятора [Жмудь В.А., Касторный А.В. Концепция энергосберегающих регуляторов. Автоматика и программная инженерия. 2013. №4 (6). Стр.16, рис.2. URL: http://ait.cs.nstu.ru/sites/default/files/AIPI-4-2013.pdf].There is another model structure for optimizing a feedback system adopted for a prototype containing an object simulator, a regulator, a subtractor, a control goal achievement analyzer, an energy analyzer and a controller optimizer, in which the positive input of the subtractor is the input to the model structure, its negative input is connected to the output of the object simulator, its output is connected to the input of the controller and the input of the controller optimizer, the output of the controller optimizer is connected to the controller input, and the output is the ora is connected to the input of the simulator of the object and through the analyzer of energy costs with the input of the optimizer of the regulator [Zhmud V.A., Kastorny A.V. The concept of energy-saving regulators. Automation and software engineering. 2013. No4 (6).
Эта структура модели для оптимизации системы с обратной связью работает следующим образом.This model structure for optimizing a feedback system works as follows.
Вся структура модели в целом многократно имитирует работу системы при заданном входном сигнале V, как правило, входной сигнал V задается в виде ступенчатого приращения из нулевого значения в единичное. Этот сигнал подается на структуру модели от внешнего устройства или генерируется программно. В исходном состоянии в регулятор из оптимизатора регулятора вписаны стартовые значения коэффициентов регулятора, от которых начинается процесс оптимизации. Эти стартовые значения задаются оператором пред началом работы или генерируются оптимизатором регулятора автоматически. Регулятор совместно с имитатором объекта и вычитателем образуют замкнутый контур управления, в котором происходит автоматическая подстройка выходного сигнала к входному сигналу. При этом на входе и на выходе регулятора формируются сигналы, содержащие информацию о качестве работы этой системы. Эти сигналы анализируются двумя анализаторами, а именно: сигнал на входе регулятора является ошибкой управления, он поступает на вход анализатора достижения цели управления, который вычисляет сигнал, характеризующий точность действия регулятора, например, интеграл от модуля этой ошибки. Сигнал на выходе регулятора анализируется анализатором энергетических затрат, который вычисляет интеграл от квадрата этого сигнала. Оптимизатор регулятора вычисляет стоимостную функцию, которая является суммой поступающих на его входы сигналов. На основании получаемых значений этой суммы оптимизатор регулятора вычисляет новые значения коэффициентов регулятора и принимает решение либо о повторении работы всей структуры модели с новыми коэффициентами или о прекращении работы этой структуры модели. При этом оптимизатор регулятора новые значения коэффициентов регулятора формирует по заданному алгоритму и вписывает их в регулятор через соответствующие его входы. Регулятор совместно с имитатором объекта и вычитателем имитирует действие системы с обратной связью. Если увеличение какого-либо коэффициента приводит к уменьшению стоимостной функции, то оптимизатор регулятора продолжает его увеличивать на следующем шаге. Если же увеличение этого коэффициента приводит к увеличению стоимостной функции, оптимизатор регулятора уменьшает этот коэффициент. Если изменение данного коэффициента в любую сторону приводит лишь к увеличению стоимостной функции, то оптимизатор приступает к изменению другого коэффициента. Таким путем оптимизатор регулятора продолжает свои действия в цикле до тех пор, пока не будет выполнено заданное число итераций или пока увеличения каждого из параметров не будет приводить лишь к увеличению стоимостной функции. В итоге оптимизации получаются найденными все, коэффициенты регулятора. На этом действие данной структуры модели для оптимизации системы с обратной связью успешно завершается.The entire structure of the model as a whole repeatedly imitates the operation of the system for a given input signal V, as a rule, the input signal V is specified as a stepwise increment from zero to unity. This signal is supplied to the model structure from an external device or generated programmatically. In the initial state, starting values of the controller coefficients, from which the optimization process begins, are entered into the controller from the controller optimizer. These starting values are set by the operator before starting work or are generated automatically by the controller optimizer. The controller, together with the object simulator and the subtractor, form a closed control loop in which the output signal is automatically tuned to the input signal. At the same time, signals containing information on the quality of work of this system are generated at the input and output of the controller. These signals are analyzed by two analyzers, namely: the signal at the input of the controller is a control error, it is fed to the input of the analyzer to achieve the control goal, which calculates a signal characterizing the accuracy of the controller, for example, the integral of the module of this error. The signal at the output of the regulator is analyzed by the analyzer of energy costs, which calculates the integral of the square of this signal. The controller optimizer calculates the cost function, which is the sum of the signals arriving at its inputs. Based on the obtained values of this sum, the controller optimizer calculates new values of the controller coefficients and makes a decision either to repeat the operation of the entire model structure with new coefficients or to stop the operation of this model structure. At the same time, the regulator optimizer generates new values of the coefficients of the controller according to a predetermined algorithm and enters them into the controller through its corresponding inputs. The controller, together with the object simulator and the subtractor, simulates the feedback system. If an increase in any coefficient leads to a decrease in the cost function, then the controller optimizer continues to increase it in the next step. If an increase in this coefficient leads to an increase in the cost function, the controller optimizer reduces this coefficient. If a change in this coefficient in any direction only leads to an increase in the cost function, then the optimizer proceeds to change another coefficient. In this way, the controller optimizer continues its actions in the cycle until a specified number of iterations is performed or until an increase in each of the parameters leads only to an increase in the cost function. As a result of optimization, all the coefficients of the regulator are found. This completes the action of this model structure to optimize the feedback system.
Недостаток такой системы состоит в потере устойчивости при недостаточно точно измеренной высокочастотной части модели объекта. Недостаточно точно определенная высокочастотная часть модели объекта может приводить к потере устойчивости системы, для которой регулятор рассчитан методом оптимизации с использованием рассмотренной структуры модели для оптимизации системы с обратной связью.The disadvantage of this system is the loss of stability when the high-frequency part of the object model is not accurately measured. An insufficiently well-defined high-frequency part of the object model can lead to a loss of stability of the system, for which the controller is calculated by the optimization method using the considered model structure to optimize the feedback system.
Предлагаемое изобретение решает задачу сохранения устойчивости при недостаточно точно измеренной высокочастотной части модели объекта.The present invention solves the problem of maintaining stability with insufficiently accurately measured high-frequency part of the object model.
Поставленная задача решается тем, что в структуру модели для оптимизации системы с обратной связью, содержащую модель объекта, регулятор, вычитатель, анализатор достижения цели управления и оптимизатор регулятора, в которой положительный вход вычитателя является входом структуры, его отрицательный вход соединен с выходом модели объекта, его выход соединен с входом регулятора и входом анализатора достижения цели управления, выход которого соединен с входом оптимизатора, выход оптимизатора подключен к входу регулятора, введен элемент с ограниченным быстродействием, включенный между выходом регулятора и входом модели объекта.The problem is solved in that in the structure of the model for optimizing the feedback system containing the object model, controller, subtracter, analyzer for achieving the control goal and the controller optimizer, in which the positive input of the subtractor is the input of the structure, its negative input is connected to the output of the model of the object, its output is connected to the input of the controller and the input of the analyzer to achieve the control goal, the output of which is connected to the input of the optimizer, the output of the optimizer is connected to the input of the controller, an element with limited speed, included between the output of the controller and the input of the object model.
При этом элемент с ограниченным быстродействием может быть выполнен как элемент запаздывания.Moreover, the element with limited speed can be performed as a delay element.
Также элемент с ограниченным быстродействием может быть выполнен как устройство выборки-хранения с генератором импульсов, подключенным к тактовому входу этого устройства выборки-хранения.Also, the element with limited speed can be performed as a sampling-storage device with a pulse generator connected to the clock input of this sampling-storage device.
Предлагаемая структура модели для оптимизации системы с обратной связью приведена на Фиг.1.The proposed model structure for optimizing a feedback system is shown in FIG.
На Фиг.2 показана схема моделирования в программе VisSim предлагаемой структуры. Структура модели для оптимизации системы с обратной связью (Фиг.1) содержит:Figure 2 shows the simulation scheme in the VisSim program of the proposed structure. The structure of the model for optimizing a feedback system (FIG. 1) contains:
1 - вычитатель,1 - subtractor,
2 - регулятор,2 - regulator,
3 - имитатор объекта,3 - simulator of the object,
4 - анализатор достижения цели управления,4 - analyzer achieve management goals,
5 - оптимизатор регулятора,5 - regulator optimizer,
6 - элемент с ограниченным быстродействием.6 - element with limited speed.
При этом положительный вход вычитателя 1 является входом структуры модели, его отрицательный вход соединен с выходом имитатора объекта 3, его выход соединен с входом регулятора 2 и входом оптимизатора регулятора 4, выход которого подключен к выходу регулятора 5, отличающаяся тем, что в нее введен элемент с ограниченным быстродействием, включенный между выходом регулятора 2 и входом имитатора объекта 3.In this case, the positive input of the
Все элементы структуры модели для оптимизации системы с обратной связью могут быть реализованы на программно-аппаратном цифровом контроллере. Также все элементы этой структуры модели для оптимизации системы с обратной связью могут быть реализованы на персональном компьютере программно, например, с помощью соответствующих блоков в программе VisSim.All elements of the model structure for optimizing a feedback system can be implemented on a software-hardware digital controller. Also, all the elements of this model structure for optimizing a feedback system can be implemented on a personal computer programmatically, for example, using the corresponding blocks in the VisSim program.
Предлагаемая структура модели для оптимизации системы с обратной связью работает следующим образом.The proposed model structure for optimizing a feedback system works as follows.
Вся структура модели в целом многократно имитирует работу системы при заданном входном сигнале V, например, входной сигнал V задается в виде ступенчатого приращения из нулевого значения в единичное значение. Этот сигнал V подается на структуру модели от внешнего устройства или генерируется программно. В исходном состоянии в регулятор 2 из оптимизатора регулятора 5 вписаны стартовые значения коэффициентов регулятора 2, от которых начинается процесс оптимизации. Эти стартовые значения задаются оператором пред началом работы или генерируются оптимизатором регулятора 5 автоматически. Регулятор 2 совместно с имитатором объекта 3, элементом с ограниченным быстродействием 6 и вычитателем 1 образуют замкнутый контур управления, в котором происходит автоматическая подстройка выходного сигнала Y к входному сигналу V. При этом на выходе вычитателя 1 формируется сигнал Е, содержащий информацию о качестве работы этой системы. Этот сигнал поступает на вход анализатора достижения цели управления 4, который вычисляет сигнал, характеризующий точность действия регулятора 2, например, интеграл от модуля этой ошибки. Этот результат представляет собой стоимостную функцию. Он поступает на вход оптимизатора регулятора 5. На основании получаемых значений этой стоимостной функции оптимизатор регулятора 5 вычисляет новые значения коэффициентов регулятора 2 и принимает решение либо о повторении работы всей структуры модели с новыми коэффициентами или о прекращении работы этой структуры модели. При этом оптимизатор регулятора 5 новые значения коэффициентов регулятора 2 формирует по заданному алгоритму и вписывает их в регулятор 2 через соответствующие его входы. Регулятор 2 совместно с имитатором объекта 3, элементом с ограниченным быстродействием 6 и вычитателем 1 имитирует действие системы с обратной связью. Если увеличение какого-либо коэффициента приводит к уменьшению стоимостной функции, то оптимизатор регулятора 5 продолжает его увеличивать на следующем шаге. Если же увеличение этого коэффициента приводит к увеличению стоимостной функции, оптимизатор регулятора 5 уменьшает этот коэффициент. Если изменение данного коэффициента в любую сторону приводит лишь к увеличению стоимостной функции, то оптимизатор регулятора 5 приступает к изменению другого коэффициента. Таким путем оптимизатор регулятора 5 продолжает свои действия в цикле до тех пор, пока не будет выполнено заданное число итераций или пока увеличения каждого из параметров не будет приводить лишь к увеличению стоимостной функции. В итоге оптимизации получаются найденными все коэффициенты регулятора 2. На этом действие данной структуры модели для оптимизации системы с обратной связью успешно завершается.The entire structure of the model as a whole repeatedly imitates the operation of the system for a given input signal V, for example, the input signal V is specified as a stepwise increment from a zero value to a unit value. This signal V is supplied to the model structure from an external device or is generated programmatically. In the initial state,
Положительный эффект от предлагаемой структуры модели для оптимизации системы с обратной связью состоит в том, что если даже имитатор 3 недостаточно точно имитирует объект в области высоких частот, то предлагаемая структура модели все же обладает достаточной эффективностью. Это достигается тем, что при оптимизации регулятора с использованием предлагаемой структурой сигнал, формируемый имитатором регулятора дополнительно подвергается процессу обработки, который искусственно ухудшает высокочастотные свойства имитируемого объекта вследствие того, что элемент с ограниченным быстродействием 6 включен последовательно с имитатором объекта 3. Поскольку в структуру модели дополнительно введен этот элемент с ограниченным быстродействием 6, совместно имитатор объекта 3 и элемент с ограниченным быстродействием 6 могут быть рассмотрены как новый составной имитатор объекта, частотные свойства которого заведомо хуже, чем частотные свойства только имитатора объекта 3. Поэтому результатом действия этой структуры модели являются такие найденные коэффициенты регулятора 3, которые обеспечивают эффективную работу регулятора даже при наихудшем из возможного быстродействии имитатора объекта. Рассчитанный таким образом регулятор 3 эффективен, поскольку рассчитан для самого худшего случая. Поэтому при использовании полученных коэффициентов в регуляторе совместно устойчивость не нарушается и перерегулирование не превышает допустимых величин.The positive effect of the proposed model structure for optimizing the feedback system is that even if the
Таким образом, результат действия структуры модели для оптимизации системы с обратной связью достигает своей цели: при использовании получаемого регулятора с реальным объектом образуется устойчивая система.Thus, the result of the action of the model structure to optimize the feedback system achieves its goal: when using the resulting controller with a real object, a stable system is formed.
Следовательно, предлагаемая структура модели для оптимизации системы с обратной связью достаточно эффективна.Therefore, the proposed model structure for optimizing a feedback system is quite effective.
Для иллюстрации рассмотрим передаточную функцию имитатора объекта в виде
Здесь s - аргумент преобразования Лапласа, передаточная функция описывает отношение выходного сигнала к входному сигналу в области преобразования Лапласа.Here s is the argument of the Laplace transform, the transfer function describes the ratio of the output signal to the input signal in the region of the Laplace transform.
Предположим, что эта имитатор объекта 3, действующий по уравнению (1), недостаточно точно имитирует действие объекта в отношении высокочастотной части его отклика на входные воздействия, например, в объекте может присутствовать апериодическое звено или звено запаздывания с небольшой по величине постоянной времени, например, от 0 до 0,5 с, которые имитатором объекта не имитируются.Suppose that this simulator of
В качестве анализатора достижения цели управления может быть использован вычислитель целевой функции, например, содержащий выпрямитель, умножитель, интегратор и формирователь линейно нарастающей функции. При этом, например, входы умножителя соединены с выходами выпрямителя и формирователя линейно нарастающей функции, выход умножителя соединен с входом интегратора, входом анализатора достижения цели управления является вход выпрямителя, а его выходом является выход интегратора. В таком случае этот анализатор достижения цели управления будет вычислять целевую (стоимостную) функцию, равную интегралу от модуля ошибки Е, умноженного на время с начала переходного процесса.As an analyzer for achieving the control goal, a calculator of the objective function can be used, for example, containing a rectifier, a multiplier, an integrator, and a generator of a linearly increasing function. In this case, for example, the inputs of the multiplier are connected to the outputs of the rectifier and the driver of the ramp function, the output of the multiplier is connected to the input of the integrator, the input of the analyzer to achieve the control goal is the input of the rectifier, and its output is the output of the integrator. In this case, this analyzer for achieving the control goal will calculate the target (cost) function equal to the integral of the error modulus E multiplied by the time from the beginning of the transient process.
В этом случае при использовании структуры модели по прототипу в результате оптимизации получим регулятор с коэффициентами пропорционального, интегрирующего и дифференцирующего каналов, соответственно: КП=2,32; КД=-0,91; КИ=0,84. Переходный процесс в такой структуре модели с таким регулятором не содержит перерегулирования. Если при использовании такой структуры модели неточность действия имитатора объекта состояла в том, что ошибочно не была осуществлена имитация содержащегося в объекте не выявленного апериодическое звена с величиной постоянной времени 0,5 с, то в такой системе с рассчитанным таким путем регулятором переходный процесс содержит перерегулирование, которое составляет около 25%, то есть система недостаточно устойчива. Если при этих же условиях неточность действия иситатора объекта состоит в том, что ошибочно не имитируется действие не выявленного элемента запаздывания с постоянной времени, равной 0,5 с, то переходный процесс содержит перерегулирование, которое составляет около 28%, то есть система и в этом случае недостаточно устойчива. Если же в объекте имеются оба этих неучтенных элемента, то перерегулирование составит 60%. Таким образом, прототип обладает отмеченным недостатком.In this case, when using the model structure of the prototype, as a result of optimization, we obtain a controller with coefficients of the proportional, integrating and differentiating channels, respectively: K P = 2.32; K D = -0.91; K & = 0.84. The transition process in such a model structure with such a regulator does not contain overshoot. If, using such a model structure, the inaccuracy of the object simulator was that the aperiodic link contained in the object was not imitated with a time constant of 0.5 s, then in such a system with a controller calculated in this way, the transient process contains overshoot which is about 25%, that is, the system is not stable enough. If under the same conditions the inaccuracy of the action of the object simulator consists in the fact that the action of an undetected delay element with a time constant of 0.5 s is not imitated, then the transition process contains overshoot, which is about 28%, that is, the system is in this case is not stable enough. If the object has both of these unaccounted for elements, then the overshoot will be 60%. Thus, the prototype has a marked drawback.
При использовании предлагаемой структуры модели для оптимизации системы с обратной связью, например, в качестве элемента с ограниченным быстродействием 6 может быть использован элемент запаздывания с постоянной времени, равной 1 с. Схема моделирования предлагаемой структуры модели для этого случая показана на Фиг.2. Здесь цифровые обозначения блоков соответствуют примененным выше, а связи между анализатором цели управления 4 и оптимизатором регулятора 5, а также между оптимизатором регулятора и регулятором осуществлены программно. Это отражено в наименованиях соответствующих величин. В частности блоки с названием «parameterUnknown» обязательно связаны с боком «cost», блоки с одинаковыми названиями «р», «d» и «i» также связаны между собой.When using the proposed model structure to optimize a feedback system, for example, a delay element with a time constant of 1 s can be used as an element with limited speed 6. A simulation scheme of the proposed model structure for this case is shown in FIG. 2. Here, the numerical designations of the blocks correspond to those used above, and the connections between the analyzer of the
При использовании предлагаемой структуры модели в результате ее действия получаем регулятор 2 с коэффициентами пропорционального, интегрирующего и дифференцирующего каналов, соответственно: КП=2,4; КД=1,08; КИ=0,46. Переходный процесс в этой структуре модели при этих условиях имеет несущественное перерегулирование около 2%.When using the proposed model structure as a result of its action, we obtain
При этом если имитатор объекта недостаточно точно имитировал действия объекта, например, в нем не было учтено запаздывание с величиной постоянной времени 0,5 с или менее, и при этом также не было учтено апериодическое звено с постоянной времени 0,5 с или менее, то и в этом случае перерегулирование не превысит несущественную величину около 3%. Если недостаточно точное действие имитатора объекта состоит лишь в отсутствии в его действии влияния только запаздывания или только в отсутствии в его действии влияния апериодического звена, то перерегулирование будет менее 1%.Moreover, if the object simulator did not accurately simulate the actions of the object, for example, it did not take into account the delay with a time constant of 0.5 s or less, and also did not take into account the aperiodic link with a time constant of 0.5 s or less, then and in this case, the overshoot does not exceed an insignificant value of about 3%. If the insufficiently accurate action of the object simulator consists only in the absence in its action of the influence of only delay or only in the absence of the influence of an aperiodic link in its action, then the overshoot will be less than 1%.
Таким образом, даже совместное действие двух факторов недостаточной точности имитатора объекта, таких, как апериодическое звено и элемент запаздывания, не приводит к существенному ухудшению эффективности действия структуры модели для оптимизации системы с обратной связью. Действие только одного из указанных факторов, или действие обоих этих факторов с меньшими значениями постоянных времени, либо отсутствие действия обоих этих факторов также не приводит к ухудшению эффективности действия предлагаемой структуры, поскольку и в этом случае перерегулирование не превышает допустимую малую величину.Thus, even the combined action of two factors of insufficient accuracy of the object simulator, such as the aperiodic link and the delay element, does not lead to a significant deterioration in the efficiency of the model structure for optimizing the feedback system. The action of only one of these factors, or the action of both of these factors with lower values of the time constants, or the absence of the action of both of these factors also does not lead to a deterioration in the effectiveness of the proposed structure, since in this case too the overshoot does not exceed the permissible small value.
Таким образом, предлагаемое изобретение решает задачу повышения эффективности.Thus, the present invention solves the problem of increasing efficiency.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014112628/28A RU2554291C1 (en) | 2014-04-01 | 2014-04-01 | Model structure for feedback system optimisation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014112628/28A RU2554291C1 (en) | 2014-04-01 | 2014-04-01 | Model structure for feedback system optimisation |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2554291C1 true RU2554291C1 (en) | 2015-06-27 |
Family
ID=53498420
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014112628/28A RU2554291C1 (en) | 2014-04-01 | 2014-04-01 | Model structure for feedback system optimisation |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2554291C1 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1191884A1 (en) * | 1984-06-07 | 1985-11-15 | Белорусский Ордена Трудового Красного Знамени Политехнический Институт | Adaptive control system for objects with varying lag |
| SU1291926A1 (en) * | 1985-02-27 | 1987-02-23 | Одесский технологический институт пищевой промышленности им.М.В.Ломоносова | Adaptive control system for potentially dangerous object |
| US6961626B1 (en) * | 2004-05-28 | 2005-11-01 | Applied Materials, Inc | Dynamic offset and feedback threshold |
-
2014
- 2014-04-01 RU RU2014112628/28A patent/RU2554291C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1191884A1 (en) * | 1984-06-07 | 1985-11-15 | Белорусский Ордена Трудового Красного Знамени Политехнический Институт | Adaptive control system for objects with varying lag |
| SU1291926A1 (en) * | 1985-02-27 | 1987-02-23 | Одесский технологический институт пищевой промышленности им.М.В.Ломоносова | Adaptive control system for potentially dangerous object |
| US6961626B1 (en) * | 2004-05-28 | 2005-11-01 | Applied Materials, Inc | Dynamic offset and feedback threshold |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Власов К.П. Теория автоматического управления, Учебное. пособие. Харьков: Издательство Гуманитарный центр, 2007, стр. 442. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20150261893A1 (en) | Method and apparatus for determining pipeline flow status parameter of natural gas pipeline network | |
| CN105045233B (en) | The Optimization Design of PID controller based on time metric in Power Plant Thermal system | |
| CN105676692B (en) | Generating unit excitation intelligence control system | |
| CN105608284A (en) | Method for rapidly calculating convective heat transfer coefficient on surface of mechanical part | |
| EP3244043B1 (en) | Apparatus and method for controlling an egr valve | |
| CN102314533A (en) | With the method and system of the curve fitting that calculates to aim curve | |
| Bücker et al. | On CFL evolution strategies for implicit upwind methods in linearized Euler equations | |
| CN103279030A (en) | Bayesian framework-based dynamic soft measurement modeling method and device | |
| CN106325104A (en) | Setting and adjustment method for thermal control PID parameters based on MATLAB modeling and simulation | |
| RU2554291C1 (en) | Model structure for feedback system optimisation | |
| CN105868918A (en) | Similarity index computing method of harmonic current type monitoring sample | |
| WO2017212056A1 (en) | A method and device for optimizing a modelling of flows within a reservoir for optimization of oil/gas production | |
| JP2014110047A (en) | Method and device for electronic circuit simulation | |
| CN104571086A (en) | Temperature controller simulation testing method based on transfer function | |
| CN114583767B (en) | Data-driven wind power plant frequency modulation response characteristic modeling method and system | |
| Kumar et al. | Real time and high fidelity controller design for Hardware In the Loop (HIL) testing of flight attitude control | |
| Zhmud et al. | On the expediency and possibilities of approximating a pure delay link | |
| CN116134387A (en) | Method and system for determining the compression ratio of an AI model for an industrial task | |
| Ciannella et al. | Applied Model Predictive Control | |
| Mulyana et al. | ARX Model of four types heat exchanger identification | |
| Zhao et al. | Some notes on MPC relevant identification | |
| Carrasco et al. | Controlling a quadruple tanks rig with PLCs as a Masters dissertation project | |
| CN109358511A (en) | A kind of system core performance index adaptive regulation method of data-driven | |
| Zhiyun et al. | The development of a novel type chemical process operator-training simulator | |
| US20230133652A1 (en) | Systems and methods for uncertainty prediction using machine learning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20180402 |