Komputerowo wspomagane projektowanie systemów sterowania

Transkrypt

1 Komputerowo wspomagane projektowanie systemów sterowania OCENA KOŃCOWA: F1 ocena z laboratorium (sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych) F2 kolokwium pisemne z wykładu (dopuszczeniowe) F3 egzamin pisemny Ocena końcowa P = 0,5*F1 + 0,5*F3 pod warunkiem, że F1>=3.0 i F3>=3.0 Oceny F1 i F2 do wzoru są podstawiane w punktach (wartości średnie bez zaokrąglania) CELE PRZEDMIOTU Nabycie wiedzy o: budowie i własnościach podstawowych układach regulacji klasycznej (jedno- i wieloobwodowych) metodach i narzędziach wspomagających projektowanie układów regulacji Nabycie umiejętności: badania i oceny stabilności i jakości układów regulacji projektowania podstawowych układów regulacji prowadzenia badań symulacyjnych prostych i złożonych układów regulacji 1

2 Komputerowo wspomagane projektowanie systemów sterowania PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA - osoba, która zaliczyła kurs, ma następujące kompetencje: Zna zasady konstrukcji, identyfikacji oraz badania modeli obiektów dynamicznych i układów regulacji ciągłej. Potrafi zaprojektować układ regulacji z optymalnym doborem regulatora zna budowę, zastosowanie i klasyfikację podstawowych układów regulacji klasycznej. zna inżynierskie metody doboru nastaw regulatorów ciągłych. zna bezpośrednie i uniwersalne wskaźniki jakości regulacji. zna zasady wybranych metod projektowania układów regulacji na podstawie położenia biegunów, odpowiedzi skokowych i charakterystyk częstotliwościowych. zna zasady i sposoby symulacyjnego badania i oceny układów regulacji. ma wiedzę o dostępnych funkcjach wspomagających projektowanie Umie zaplanować, wykonać schemat do symulacji i przeprowadzić podstawowe badania własności dynamicznych ciągłych układów regulacji z zastosowaniem programów symulacyjnych Matlab/Scilab. potrafi wybrać i wskazać zmienne procesowe i sterujące na obiekcie regulacji. potrafi wybrać układ regulacji odpowiedni do obiektu. umie dobrać nastawy dla jednoobwodowego układu regulacji. potrafi skonstruować schemat i napisać skrypt do symulacyjnego badania złożonych obiektów i układów regulacji przy użyciu pakietu Matlab i (lub Scilab) potrafi przeprowadzić poprawne badania symulacyjne i ocenić jakość regulacji. potrafi wskazać praktyczne przykłady zastosowania poznanych układów regulacji Kompetencje społeczne: podstawowe doświadczenie w prowadzeniu i dokumentacji badań symulacyjnych, świadomość znaczenia krytycznej oceny własnych badań 2

3 Własności układów liniowych - zasada superpozycji - składowe swobodne i wymuszone - znana postać rozwiązania swobodnego - parametry rozwiązania swobodnego - algebraiczne równanie charakterystyczne - stabilność układu - kryteria położenia pierwiastków równania charakter. - rozwiązanie swobodne decyduje o własnościach dynamicznych układu - własności dynamiczne układu nie zależą od wymuszenia - odpowiedź na pochodną sygnału = pochodnej odpowiedzi na ten sygnał - u(t)=1(t) x(t) u(t)=δ(t) dx(t)/dt jeden punkt równowagi stabilność / niestabilność globalna transmitancja (przekształcenie Laplace a / Fourier a) 3

4 Konstrukcja modelu dynamiki i podstawowe badania własności obiektu określenie granic obiektu (we, wy) i założeń Simulnik (bloki Int) modelowanie (prawa fizyki, założenia) klasyfikacja równania różniczkowe (r.r.) układy o parametrach skupionych identyfikacja eksperymentalna (obiekt stabilny) charakt. czasowa charakt. częstotl. r.r. nieliniowe linearyzacja r.r. liniowe transformata transmitancja 1 r. n-tego rzędu Matlab (M-pliki) n r. stanu punkty równ. w p.równ. rozw.wielom. 1 r. n-tego rzędu n r. stanu punkt równ. (State-space) (funkcja ss) punkt równ. (Transf.Fcn) (funkcja tf) kryteria pierw. rozw. swobodne położ. pierw. stabilność obiektu 4

5 Construction of dynamical system model and basic research definition of plant boundary (in, out) and assumption Simulnik (blocs Int) modelling (phenomenas, assumptions) classification differential equations (d.e.) distributed-parameter systems time response empirical approach (stable model) frequency diagram d.e. nonlinear linearization d.e. linear transform transfer fun. 1 eq. n. order Matlab (M-files) n eq. of state points of equilibrium charact.eq. in p.of eq. 1 eq. n. order n eq. of state charact.eq. solution of polynominal point of equilibrium (State-space) (funkcja ss) charact.eq. point of equilibrium (Transf.Fcn) (funkcja tf) criterion roots of ch.eq. free solution roots position stability of plant 5

6 Komputerowo wspomagane projektowanie systemów sterowania I. Przygotowanie 1 2 Ananliza własności obiektu Cel sterowania (wskaźniki jakości) Identyfikacja modelu Obiekt Model T gp f g T gz T wew K cg T zew K cw T gz T zew obiekt (rzeczywisty) T wew T gp T gz T zew model (H 11, H 12, H 21, H 22 ) T wew T gp C C T gsr vw vg T& T& wew gsr = T = K = c gp p cg ρ ( Tgsr Twew ) K cw( Twew Tzew ) f ( T T ) K ( T T ) p g gz gp cg gsr wew T T wew gp (s)= H (s)= H gz gz (s)+ H (s)+ H zew zew (s) (s) Możliwości techniczne II. Wybór układu sterowania - typ, struktura 3 4 Aplikacja w modelu (obiekt, urz.wykonawcze, sterownik) (pomiary, urz.wykonawcze, sterownik) Aplikacja na obiecie Ocena jakości na obiekcie 6 III. Synteza parametryczna 5 Dobór nastaw na modelu Ocena jakości na modelu 7 IV. Optymalizacja 6

7 Narzędzia wspomagające projektowanie - Matlab Obiekt LTI (Linear Time-Invariant System) Schemat pod iem SCDesign linearyzacja SCOptimization linearyzacja Linear Analysis Tools LTI Viewer step, impluse bode, nyquist pool/zero map... pidtune PID Tunner step, bode, margin, rlocus lqr, lqreg kalman,... SISO Desgin Architecture Compenstaor Graphical Tuning Analysis Plot Automated Tuning Optmization Based Tuning PID Tuning - Robust response time - Classical design formulas IMC Tuning LOQ Synthesis Loop Shaping Response Optimization 7