Sterowanie napędów maszyn i robotów
|
|
- Adrian Małek
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wykład 6 - odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2014
2 Odtwarzanie zmiennych stanu Wykorzystanie układów sterowania od zmiennych stanu wymaga uzyskania dodatkowych informacji o stanie obiektu. W układach pozycjonowania są to najczęściej: położenie - d(t), prędkość - v(t)), przyspieszenie - a(t). Informacje te mogą być dostępne dzięki użyciu dodatkowych przetworników pomiarowych. Wiąże się to jednak między innymi z dodatkowym kosztem.
3 Odtwarzanie zmiennych stanu - sposoby odtwarzania sygnałów Sterowanie dyskretne i technika cyfrowa pozwalają uzyskiwać dodatkowe informacje o stanie obiektu poprzez odtwarzanie zmiennych stanu. Korzyści jakie wynikają z eliminacji dodatkowych czujników to: obniżenie kosztów, zmniejszenie wymiarów maszyny napędzającej, eliminacja połączeń kablowych od czujników prędkości, większa niezawodność. Istnieją 2 podstawowe sposoby odtwarzania sygnałów przez różniczkowanie, przez obserwację (wykorzystanie obserwatorów).
4 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie
5 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą bezpośrednią Odtwarzanie prędkości i przyspieszenia - metody dwu- i wielopunktowe ˆv(k) = [s(k) s(k i)] it p, (1) [ˆv(k) ˆv(k i)] [s(k) s(k i) s(k j) + s(k i j)] â(k) = = jt p ijtp 2, (2) gdzie: i, j = 1, 2, 3,... oznacza liczbę okresów próbkowania T p wykorzystywanych w dyskretnej procedurze odtwarzania (i = 1 realizacja dwupunktowa itd.) Przy odtwarzaniu zmiennych metodą siecznej możliwe jest wybranie realizacji różniczkowania od dwu- do wielopunktowej, które różnią się liczbą punktów s użytych do różniczkowania (parametry i, j). Zwiększenie liczby punktów użytych do różniczkowania zwiększa przesunięcie fazowe odtwarzanych sygnałów prędkości i przyspieszenia oraz zwiększeniu ulegają błędy amplitudy odtwarzanych sygnałów, ale jednocześnie zmniejsza się wpływ zniekształceń sygnału pomiaru położenia na jakość odtwarzania sygnałów v i a (lepsze filtrowanie).
6 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą bezpośrednią Rysunek : Odtwarzanie przez różniczkowanie (sieczna wielopunktowa); v, a - sygnały wzorcowe, sygnały odtworzone procedurą: v 1, a 1 - trójpunktową, v 2, a 2 - pięciopunktową.
7 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu interpolacyjnego Metoda opiera się na zastąpieniu zbioru dyskretnych wartości s(k) ciągłą funkcją f (t), a następnie wyliczenie wartości jej pochodnych, tzn. odtworzenie sygnału prędkości i przyspieszenia, w dowolnej chwili czasowej przedziału < k a, k b >. ˆv(k) = df (t) dt â(k) = d 2 f (t) dt 2 (3) t=k (4) t=k spośród wielu możliwych do wykorzystania funkcji interpolacyjnych: algebraicznych, trygonometrycznych, ekspotencjalnych, sklejanych itp., wygodnie jest się posługiwać wielomianem Newtona w postaci: f (t) = n a r w r (t) (5) r=0
8 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu interpolacyjnego Wielomian Newtona f (t) = n a r w r (t) (6) posiada wielomiany bazowe w r (t) rzędu nie wyższego niż n, tzn. r=0 w 0 (t) = 1, w r (t) = (t k 0 )(t k 1 )...(t k r 1 ), r = 1, 2,..., n, (7) gdzie: k 0, k 1,..., k n są zadanymi punktami węzłowymi (w rozpatrywanej aplikacji kolejnymi chwilami czasu dyskretnego k z uwzględnianego przedziału pomiaru położenia s(k))
9 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu interpolacyjnego Postać wielomianowa pozwala na przedstawienie pochodnych funkcji interpolacyjnej jako liniowej kombinacji jej wartości: umożliwia to wyznaczenie wartości odtwarzanych sygnałów tylko na podstawie odłożonych w pamięci procesora wartości s(k) z kontrolowanego przedziału czasu < k a, k b > oraz okresu próbkowania T p. Współczynniki wielomianu a r, r = 1, 2...n można określić na dwa sposoby: METODA 1 - rozwiązując układ równań f (k 0 ) = a 0 = s(k 0 ) f (k 1 ) = a 0 + a 1 (k 1 k 0 ) = s(k 1 )... f (k n ) = a a n (k n k 1 )...(k n k n 1 ) = s(k n ) (8)
10 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu interpolacyjnego Współczynniki wielomianu a r, r = 1, 2...n można określić na dwa sposoby: METODA 2 - rekurencyjnie, za pomocą ilorazów różnicowych o postaci b ij = s(k i) s(k j ) k i k j (9) opartej na węzłach k i, k j, co pozwala obliczać iloraz różnicowy oparty na węzłach k i, k i+1,..., k i+m (iloraz rzędu m) za pomocą ilorazów wykorzystujących węzły k i, k i+1,..., k i+m 1 oraz k i+1, k i+2,..., k i+m b i,i+1,...,i+m = b i,i+1,...,i+m 1 b i+1,i+1,...,i+m k i k i+m. (10) Współczynniki wielomianu przyjmują wtedy wartości a 0 = b 0, a 1 = b 0,1,..., a n = b 0,1,2,...,n (11)
11 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu interpolacyjnego Rysunek : Odtwarzanie przez różniczkowanie z wykorzystaniem wielomianu interpolacyjnego (procedura czteropunktową): sygnały v, a - wzorcowe, v 1, a 1 - w aktualnej chwili czasowej, v 2, a 2 - w środku przedziału czasowego Wadą metody interpolacyjnej są zniekształcenia wartości sygnałów w przypadku niskiego rzędu wielomianu - zbliżenie do wartości rzeczywistych, szczególnie dobre dla prędkości, uzyskuje się dopiero od procedury czteropunktowej
12 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu aproksymacyjnego Wielomian aproksymacyjny rozszerzenie wielomianu interpolacyjnego Dla wielomianu rzędu wyższego, m > n, nie ma jednoznacznego rozwiązania ale możliwe są dwie drogi określenia wartości współczynników wielomianu aproksymacyjnego ˆf (k) = m a r (k)(kt p ) r = ˆF (k)w(k) (12) r=0 gdzie ˆF (k) = [a 0, a 1,..., a m ] T, w k = [1, kt p,..., kt m p ], F, w R m 1 oznaczają wektory współczynników i rozwinięć potęgowych wielomianu.
13 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu aproksymacyjnego Współczynniki wielomianu a r, r = 1, 2...m można określić na dwa sposoby: METODA 1 - metodą aproksymacji średniokwadratowej dyskretnej, poszukując wartości minimalnej liniowo-kwadratowego wskaźnika jakości I L K ˆf (k) = n [s(k i) ˆf ( it p )] 2 tzn. i=0 Prowadzi to do układu m + 1 równań m r=0( 1) r+1 a r [ n i=0 (n + 1 i) 2m r q T r p q = 0,..., m I L K ˆf (k) = 0 dla r = 0,..., m a r (k) ] = (13) n i m q s(k i) i=0 (14)
14 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu aproksymacyjnego Współczynniki wielomianu a r, r = 1, 2...m można określić na dwa sposoby: METODA 2 - metodą szacowania współczynników wielomianu optymalnegoocenianego przez kryterium najmniejszych kwadratów I LS ˆf (k) = 1 n + 1 n λ n 1 [s(k i) ˆf ( it p )] 2 = min (15) i=0 w wersji podstawowej (LS) lub - co korzystniejsze ze względu na pożądane ograniczenia obliczeniowe procedury - w wersji rekurencyjnej (RLS), gdzie λ < 1 - tzw. współczynnik zapominania.
15 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu aproksymacyjnego Analityczne różniczkowanie wielomianu aproksymacyjnego prowadzi do wyrażeń opisujących - ogólnie - odtwarzane sygnały, np. prędkości i przyspieszenia w funkcji czasu i oszacowanych współczynników a i (k), odpowiednio jako: prędkość przyspieszenie ˆv(k) = a 1 (k) + a 2 (k)2kt p a m (k)m(kt p ) m 1 (16) â(k) = a 2 (k)2 + a 3 (k)6kt p a m (k)m(m 1)(kT p ) m 2 (17)
16 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie metodą wielomianu aproksymacyjnego Rysunek : Odtwarzanie przez różniczkowanie z wykorzystaniem wielomianu aproksymującego: v, a - sygnały wzorcowe, odtwarzanie z zastosowaniem wielomianu 3 rzędu, procedury ośmiopunktowej i współczynnika zapominania estymacji λ o wartości: v 1, a 1, λ = 0, 8, v 2, a 2, λ = 0, 6, v 3, a 3, λ = 0, 15
17 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie W praktyce preferowane jest odtwarzanie przez różniczkowanie. Ma ono szereg zalet w stosunku do odtwarzania przez obserwację. Ograniczona moc obliczeniowa wykorzystywanych w produktach przemysłowych (ze względu na niski koszt) układów mikroprocesorowych (8-bitowe, 16- i 32-bitowe, jednokartowe sterowniki procesorowe) i kompatybilna z ich możliwościami obliczeniowymi prostota implementacji, Bezmodelowa, a więc odporna na zmiany warunków pracy napędu, procedura odtwarzania sygnałów - w porównaniu z potrzebą wiarygodnego modelu zachowań dynamicznych napędu w przypadku obserwacji i złożoność identyfikacyjna i implementacyjna tego modelu, Zawodność liniowego obserwatora w obszarze silnie nieliniowych zachowań napędu, a więc przede wszystkim w obszarze małych prędkości ruchu.
18 Odtwarzanie zmiennych stanu przez różniczkowanie Główne wady odtwarzania przez różniczkowanie są następujące Podniesienie szumu pomiarowego przez wzmocnienie wysokoczęstotliwościowych sygnałów zakłóceń; problematyczne w przypadku bezdotykowych, indukcyjnych i magnetostrykcyjnych, przetworników położenia, odpornych na warunki pracy i tanich, ale obarczonych dużym szumem pomiarowym - nawet kilkukrotnie przewyższającym rozdzielczość właściwego pomiaru. Przesunięcie czasowe (opóźnienie fazowe) odtwarzanych sygnałów: do odtworzenia sygnałów ˆv i â w chwili k potrzebne są, oprócz sygnału d(k), sygnały z poprzednich chwil d(k i) i d(k j). Zredukowanie wartości liczbowych reprezentujących sygnał odtwarzany w stosunku do rozdzielczości zastosowanego przetwornika położenia (kwantyzacja sygnałów) - szczególnie widoczne przy wielokrotnym różniczkowaniu. Pogorszenie stabilności zmuszające do ograniczenia wartości wzmocnień w układzie sterowania i przez to zmniejszenie wpływu na zachowania dynamiczne napędu.
19 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację
20 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację - realizacja obserwatora Proces ruchu realizowany przez układ napędowy jest przyjmowany jako wielowymiarowy, jednowyjściowy obiekt sterowania, opisany w uproszczonej postaci dyskretnej przez następujące macierze stanu, sterowania i wyjścia A md R n n (18) B md R n r (19) C md R 1 n (20) oraz przez opóźnienie d. Obserwator według Luenbergera to układ o postaci ˆx(k + 1) = A md x(k) + B md u(k d) + k ob e ob (k), e ob (k) = [y(k) C md ˆx(k)] (21) estymujący - przy odpowiednim doborze macierzy obserwacji k ob R n 1 stan procesu ˆx(k).
21 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację - realizacja obserwatora Narzucenie dyskretnemu układowi wartości własnych z 1, z 2,..., z n określa macierz obserwacji k ob zgodnie z zależnością det(zi A md + k ob C md ) = (z z 1 )(z z 2 )...(z z n ) (22) oraz określa dynamikę zanikania odchyłki odtwarzania e ob (k). Zbieżność estymacji zapewniają wartości własne z i leżące wewnątrz okręgu jednostkowego na płaszczyźnie zmiennej zespolonej z z i < 1, i = 1, 2,..., n (23) co oznacza spełnienie warunku stabilności asymptotycznej obserwatora.
22 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację Rysunek : Sterowanie pozycyjne pneumatycznego układu napędowego z obserwatorem.
23 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację Przykład: Macierz obserwacji dla dyskretnego modelu procesu ruchu 1 T p 0 0 x(k + 1) = 0 1 αt p βt p x(k) + C m T p α 0 2αβ 1 αt p 2β(1 β) 2C m αβ (24) y(k) = [1 0 0]x(k) (25) gdzie α = 0.5ω 2 omt p, β = 1 D m ω om T p (26) Równanie stanu dane jest w postaci (n = 3, r = 1) x(k + 1) = 1 a a 22 a 23 x(k) + 0 b 21 0 a 32 a 33 b 31 (27) Macierz wzmocnień obserwatora wyznacza się więc wg zależności 1 a 12 0 k ob1 det Iz 0 a 22 a 23 + k ob2 [1 0 0] = (z z 1 )(z z2)(z z3) 0 a 32 a 33 k ob3 (28)
24 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację Korzystając z (28) otrzymuje się następujące zależności określające składowe macierzy obserwacji k ob1 = 1 + a 22 + a 33 γ 1 (29) k ob2 = γ 2 [a 22 a 33 a 23 a 32 + a 22 + a 33 k(a 22 + a 33 )] a 12 (30) k ob3 = a 22a 33 a 23 a 32 k ob1 (a 22 a 33 + a 23 a 32 ) + k ob2 a 12 a 33 γ 3 a 12 a 23 (31) gdzie: γ 1 = z 1 + z 2 + z 3, γ2 = z 1 z 2 + z 1 z 3 + z 2 z 3, γ 3 = z 1 z 2 z 3. UWAGA: głównym problemem realizacyjnym obserwatora pozostaje wybór wartości własnych (z 1, z 2, z 3 ) - oprócz teoretycznych uwarunkowań brakuje innych, konkretnych przesłanek wyboru: powodzenie, ograniczone zresztą, zapewniają 2 metody.
25 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację metody dobory wartości własnych METODA 1: Narzucenie wartości własnych w płaszczyźnie zmiennej zespolonej s w funkcji pulsacji drgań swobodnych ω om wybranego do realizacji obserwatora modelu procesu ruchu. z warunkiem s 1,2 = αω om (1 ± jβ), s 3 = αχω om (32) α(ω om ) = { α ω ogr ω om gdy ω om < ω ogr α gdy ω om ω ogr (33) następnie transformacji wartości własnych na płaszczyznę z wg z 1,2 = e αωomtp cos(αβω om T p ) ± je αωomtp sin(αβω om T p ) (34) gdzie współczynniki α, β i γ, dobrane są dla typowych rozwiązań i warunków pracy napędów, tzn. zapewniają dostatecznie szybkie dążenie zmiennych odtwarzanych do odpowiednich zmiennych stanu procesu ruchu.
26 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację METODA 2: powiązanie problemu syntezy obserwatora i sterowania pozycyjnego napędu przez narzucenie dopuszczalnych wartości odchyłek zmiennych stanu: powodowanych przez odtwarzanie (δ ob x) i sterowanie pozycyjne (δx). Względne wartości tych odchyłek można powiązać ze sobą wychodząc z równań pracy układu po wprowadzeniu zakłócenia skokowego u(t) = U o 1(t), (35) jako δ x = k x δ obx U o (36) k ob1 = δ x2k x1, k ob2 = δ x3k x1, k ob3 = C mωomk 2 x1 2D m ω om k ob2 ω δ x1 k x2 δ x1 k omk 2 ob1 x3 δ x1 (37)
27 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację METODA 2 cd: Uwzględnienie wartości odchyłek prowadzi, dla modelu zachowań oscylacyjnych procesu ruchu, do zależności { s1,2 = Re s 1,2 ± jim s 1,2 s 3 = Res 3 (38) oraz Res 3 [(Res 1,2 ) 2 + (Ims 1,2 ) 2 ] = C mω om k x1 δ x1 (39) określających położenie wartości własnych s 1,2 po narzuceniu wartości odchyłki położenia δ x1, wzmocnienia położeniowego k x1 i części rzeczywistej s 3.
28 Odtwarzanie zmiennych stanu przez obserwację Rysunek : Odtwarzanie przez obserwację, gdzie: v, a - sygnały wzorcowe, odtwarzanie przy pomocy obserwatorów wykorzystujących modele o parametrach: v 1, a 1 - obliczanych analitycznie oraz szacowanych: v 2, a 2 - w trakcie eksperymentu uruchomieniowego (off-line), v 3, a 3 - w trakcie normalnej pracy układu napędowego (on-line).
29 Obserwator obliczeniowy lub uruchomieniowy Ze względu na nieadekwatności modelu obliczeniowego lub identyfikowanego w procedurze uruchomieniowej w odniesieniu do bieżącego zachowania układu napędowego, odtwarzanie dla potrzeb sterowania przez deterministyczny (stały) obserwator prowadzi do pogorszenia jakości sterowania nawet w stosunku do układów korzystających z różniczkowania metodą siecznej. Nie satysfakcjonują również próby rozbudowy struktury obserwatora o wybrane elementy nieliniowe próby wzmacniania sprzężenia zwrotnego w powiązaniu z odchyłką odtwarzania (ze względu na podniesienie poziomu szumu wprowadzanego z sygnału położenia).
30 Obserwator obliczeniowy lub uruchomieniowy Stosunkowo dobrą metodą poprawy jakości odtwarzania jest wprowadzenie mechanizmu samostrojenia, zakładającego uzmiennienie modelu dynamiki napędu w stosunku do wartości obliczanych lub szacowanych; przyjmując np. stałą wartość wzmocnienia prędkościowego C m - pulsacja drgań swobodnych ω om oraz tłumienie D m modelu wykorzystywanego w obserwatorze mogą być w tym mechanizmie wyliczane: bezpośrednio pośrednio, przez uproszczoną aproksymację przebiegu wartości uwzględnianych parametrów: odcinkami linii prostych wychodzących od znanej wartości (np. od wartości minimalnej), schodkowo, stałymi wartościami w tak dobranych zakresach wartości określanego parametru, np. pulsacji, aby spełnić określone warunki
31 Obserwator obliczeniowy lub uruchomieniowy Przy obliczaniu pośrednio - schodkowo, stałymi wartościami w tak dobranych zakresach wartości określanego parametru, np. pulsacji, aby spełnić określone warunki, przyjmuje się ω om (s) ω omob (s) ω om min δ ωom, orazω omob (s) = c ωom (s)ω om min (40) gdzie: ω om odpowiada wartości wyliczonej, ω om min - wartości minimalnej, ω omob - wartości wykorzystywanej w mechanizmie samostrojenia, δω o m - względnej, akceptowanej odchyłce aproksymacji i c ωom - współczynnikowi aproksymacji.
32 Obserwator identyfikowany w trakcie normalnej pracy napędu Odtwarzanie z wykorzystaniem modelu odtwarzanego, uwzględniając problematykę szacowania współczynników modelu, realizacji obserwatora oraz optymalizacji nakładu obliczeniowego i dostępu do pamięci procesora, przebiegu w następujących krokach obliczeniowych: odtworzenie wartości parametrów ruchu, np. prędkości i przyspieszenia, jedną z metod zapewniających możliwie wierny wartościowo i gładki przebieg sygnałów, określenie współczynników modeli zachowań procesu ruchu np. prędkościowych i przyspieszeniowych procesu ruchu: ˆv(k) = ˆθ v1ˆv(k 1) + ˆθ v2 â(k 1) + ˆθ v3 u(k d 1) â(k) = ˆθ a1ˆv(k 1) + ˆθ a2 â(k 1) + ˆθ a3 u(k d 1) (41) przez oszacowanie w trakcie normalnej pracy napędu zgodnie ze schematem rekurencyjnym RLS,
33 Obserwator identyfikowany w trakcie normalnej pracy napędu wyznaczenie odchyłki obserwacji (odtwarzania) ê ob (k) w postaci ê ob (k) = s(k) ŝ(k) (42) wyliczenie aktualnych wartości składowych macierzy obserwacji k ob1, k ob2 ik ob3 wybraną metodą, odtworzenie przyrostu przemieszczenia s p (k + 1), sygnału prędkości ˆv(k + 1) i przyspieszenia â(k + 1) ˆv(k) s p (k + 1) a 12 (k) a 13 (k) b 1 (k) k ob1 (k) ˆv(k + 1) = a 22 (k) a 23 (k) b 2 (k) k ob2 (k) â(k) u(k + d) â(k + 1) a 32 (k) a 33 (k) b 3 (k) k ob3 (k) ê ob (k) (43) estymację sygnału położenia, na podstawie otrzymanej wartości przyrostu ŝ(k + 1) = ŝ(k) + s p (k + 1) (44)
34 Obserwator identyfikowany w trakcie normalnej pracy napędu W porównaniu z obserwatorem wykorzystującym model obliczeniowy lub identyfikowany w eksperymencie uruchomieniowym obserwator identyfikowany w trakcie normalnej pracy napędu zapewnia najlepszą jakość odtwarzania - nie jest jednak wolny od wad związanych ze stosowaniem modelu szacowaniem modelu, trudnością identyfikacji modelu (np. w trakcie małych przemieszczeń), zaniżaniem wartości szacowanej pulsacji w skrajnych położeniach (np. napędów płynowych), wrażliwością na błąd punktu zerowego wysterowania.
Sterowanie Napędów Maszyn i Robotów
Wykład 4 - Model w przestrzeni stanów Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Do zaprojektowania układu regulacji pozycji siłownika pneumatycznego, poszukiwany jest model dynamiki układu w
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Wykład 7b - Układy wieloobwodowe ze sprzężeniem od zmiennych stanu Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2014 Układy wieloobwodowe ze sprzężeniem od zmiennych stanu Zadanie przestawiania Postać modalna
Bardziej szczegółowoSterowanie Napędów Maszyn i Robotów
Wykład 3 - Metodyka projektowania sterowania. Opis bilansowy Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Metodyka projektowania sterowania Zrozumienie obiektu, możliwości, ograniczeń zapoznanie się z
Bardziej szczegółowoINTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Wprowadzenie Na czym polega interpolacja? Interpolacja polega
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Sterowanie napędów maszyn i robotów dr inż. Jakub Możaryn Wykład 3 Instytut Automatyki i Robotyki Wydział Mechatroniki Politechnika Warszawska, 2014 Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach
Bardziej szczegółowo1. POJĘCIA PODSTAWOWE I RODZAJE UKŁADÓW AUTOMATYKI
Podstawy automatyki / Józef Lisowski. Gdynia, 2015 Spis treści PRZEDMOWA 9 WSTĘP 11 1. POJĘCIA PODSTAWOWE I RODZAJE UKŁADÓW AUTOMATYKI 17 1.1. Automatyka, sterowanie i regulacja 17 1.2. Obiekt regulacji
Bardziej szczegółowoAutomatyka i robotyka
Automatyka i robotyka Wykład 5 - Stabilność układów dynamicznych Wojciech Paszke Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Uniwersytet Zielonogórski 1 z 43 Plan wykładu Wprowadzenie Stabilność modeli
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Wykład 5 - Identyfikacja Instytut Automatyki i Robotyki (IAiR), Politechnika Warszawska Warszawa, 2015 Koncepcje estymacji modelu Standardowe drogi poszukiwania modeli parametrycznych M1: Analityczne określenie
Bardziej szczegółowoMETODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.
METODY NUMERYCZNE Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh Met.Numer. wykład 3 1 Plan Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady Met.Numer. wykład 3 2 1 Aproksymacja Metody numeryczne
Bardziej szczegółowoCHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE
CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE Do opisu członów i układów automatyki stosuje się, oprócz transmitancji operatorowej (), tzw. transmitancję widmową. Transmitancję widmową () wyznaczyć można na podstawie
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Stabilność O układzie możemy mówić, że jest stabilny gdy układ ten wytrącony ze stanu równowagi
Bardziej szczegółowoDOPASOWYWANIE KRZYWYCH
DOPASOWYWANIE KRZYWYCH Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski Motywacje Przykład 1. Dane o przyroście światowej populacji są aktualizowane co każde 10 lat, celem szacowania średniego przyrostu rocznego.
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2018 Wstęp Stabilność O układzie możemy mówić, że jest stabilny jeżeli jego odpowiedź na wymuszenie (zakłócenie)
Bardziej szczegółowoPodstawowe człony dynamiczne
. Człon proporcjonalny 2. Człony całkujący idealny 3. Człon inercyjny Podstawowe człony dynamiczne charakterystyki czasowe = = = + 4. Człony całkujący rzeczywisty () = + 5. Człon różniczkujący rzeczywisty
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Wykład 8 - zaawansowane układy sterowania Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2014 adaptacyjne (ang. adaptive control) z dostosowaniem się do aktualnych warunków pracy napędu - koncepcje: ze wstępnie
Bardziej szczegółowoInterpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna
Interpolacja Marcin Orchel 1 Wstęp Mamy daną funkcję φ (x; a 0,..., a n ) zależną od n + 1 parametrów a 0,..., a n. Zadanie interpolacji funkcji φ polega na określeniu parametrów a i tak aby dla n + 1
Bardziej szczegółowoInterpolacja i modelowanie krzywych 2D i 3D
Interpolacja i modelowanie krzywych 2D i 3D Dariusz Jacek Jakóbczak Politechnika Koszalińska Wydział Elektroniki i Informatyki Zakład Podstaw Informatyki i Zarządzania e-mail: Dariusz.Jakobczak@tu.koszalin.pl
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Stabilność - definicja 1 O układzie możemy mówić, że jest stabilny gdy wytrącony ze stanu równowagi
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Wykład 5 - Identyfikacja Instytut Automatyki i Robotyki (IAiR), Politechnika Warszawska Warszawa, 2014 Identyfikacja Identyfikacja systemów lub procesów Zespół metod, narzędzi i algorytmów mających na
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 6 - Miejsce i rola regulatora w układzie regulacji. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 6 - Miejsce i rola regulatora w układzie regulacji Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Regulacja zadajnik regulator sygnał sterujący (sterowanie) zespół wykonawczy przetwornik pomiarowy
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 7 - obiekty regulacji. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 7 - obiekty regulacji Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2018 Obiekty regulacji Obiekt regulacji Obiektem regulacji nazywamy proces technologiczny podlegający oddziaływaniu zakłóceń, zachodzący
Bardziej szczegółowoRegresja nieparametryczna series estimator
Regresja nieparametryczna series estimator 1 Literatura Bruce Hansen (2018) Econometrics, rozdział 18 2 Regresja nieparametryczna Dwie główne metody estymacji Estymatory jądrowe Series estimators (estymatory
Bardziej szczegółowoAutomatyka i Regulacja Automatyczna Laboratorium Zagadnienia Seria II
Automatyka i Regulacja Automatyczna Laboratorium Zagadnienia Seria II Zagadnienia na ocenę 3.0 1. Podaj transmitancję oraz naszkicuj teoretyczną odpowiedź skokową układu całkującego z inercją 1-go rzędu.
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne Wykład 6
Metody numeryczne Wykład 6 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Interpolacja o Interpolacja
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 7 - Jakość układu regulacji. Dobór nastaw regulatorów PID. dr inż. Jakub Możaryn. Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 7 - Jakość układu regulacji. Dobór nastaw regulatorów PID Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Jakość układu regulacji Oprócz wymogu stabilności asymptotycznej, układom regulacji stawiane
Bardziej szczegółowoAnalityczne metody detekcji uszkodzeń
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski Wykład 5 Model procesu Rozważmy czasowo-dyskretny model liniowy gdzie: k dyskretny czas, x(k) R n wektor stanu, x(k + 1) = Ax(k)
Bardziej szczegółowoInżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści
Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, 2017 Spis treści Od autorów 11 I. Klasyczne metody numeryczne Rozdział 1. Na początek 15 1.1.
Bardziej szczegółowoStabilność. Krzysztof Patan
Stabilność Krzysztof Patan Pojęcie stabilności systemu Rozważmy obiekt znajdujący się w punkcie równowagi Po przyłożeniu do obiektu siły F zostanie on wypchnięty ze stanu równowagi Jeżeli po upłynięciu
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA PRZEDMIOT : : LABORATORIUM PODSTAW AUTOMATYKI 10. Dyskretyzacja
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 9 - Dobór regulatorów. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 9 - Dobór regulatorów. Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2017 Dobór regulatorów Podstawową przesłanką przy wyborze rodzaju regulatora są właściwości dynamiczne obiektu regulacji. Rysunek:
Bardziej szczegółowoLaboratorium Mechaniki Technicznej
Laboratorium Mechaniki Technicznej Ćwiczenie nr 5 Badanie drgań liniowych układu o jednym stopniu swobody Katedra Automatyki, Biomechaniki i Mechatroniki 90-924 Łódź, ul. Stefanowskiego 1/15, budynek A22
Bardziej szczegółowoInterpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne
Interpolacja, aproksymacja całkowanie Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne Aproksymacja Punkty kontrolne jedynie sterują kształtem krzywej INTERPOLACJA Zagadnienie interpolacji można sformułować
Bardziej szczegółowo3. WRAŻLIWOŚĆ I BŁĄD USTALONY. Podstawowe wzory. Wrażliwość Wrażliwość transmitancji względem parametru. parametry nominalne
3. WRAŻLIWOŚĆ I BŁĄD USTALONY Podstawowe wzory Wrażliwość Wrażliwość transmitancji względem parametru (3.1a) parametry nominalne (3.1b) Wrażliwość układu zamkniętego (3.2a) (3.2b) Uwaga. Dla Zmiana odpowiedzi
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki http://www.ipbm.simr.pw.edu.pl/ Teoria maszyn i podstawy automatyki semestr zimowy 206/207
Bardziej szczegółowoPOMIARY WIELKOŚCI NIEELEKTRYCZNYCH
POMIARY WIELKOŚCI NIEELEKTRYCZNYCH Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Prezentacja do wykładu dla EMST Semestr letni Wykład nr 3 Prawo autorskie Niniejsze
Bardziej szczegółowo1. Podstawowe pojęcia
1. Podstawowe pojęcia Sterowanie optymalne obiektu polega na znajdowaniu najkorzystniejszej decyzji dotyczącej zamierzonego wpływu na obiekt przy zadanych ograniczeniach. Niech dany jest obiekt opisany
Bardziej szczegółowoObliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński
Obliczenia Naukowe Wykład 12: Zagadnienia na egzamin Bartek Wilczyński 6.6.2016 Tematy do powtórki Arytmetyka komputerów Jak wygląda reprezentacja liczb w arytmetyce komputerowej w zapisie cecha+mantysa
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana i metody numeryczne
Ewa Pabisek Adam Wosatko Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 8 Interpolacja Interpolacja polega na budowaniu tzw. funkcji interpolujących ϕ(x) na podstawie zadanych
Bardziej szczegółowoTeoria sterowania - studia niestacjonarne AiR 2 stopień
Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR stopień Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. Inż. Katedra Inżynerii Systemów Sterowania Wykład 4-06/07 Transmitancja widmowa i charakterystyki częstotliwościowe
Bardziej szczegółowoFiltr Kalmana. Struktury i Algorytmy Sterowania Wykład 1-2. prof. dr hab. inż. Mieczysław A. Brdyś mgr inż. Tomasz Zubowicz
Filtr Kalmana Struktury i Algorytmy Sterowania Wykład 1-2 prof. dr hab. inż. Mieczysław A. Brdyś mgr inż. Tomasz Zubowicz Politechnika Gdańska, Wydział Elektortechniki i Automatyki 2013-10-09, Gdańsk Założenia
Bardziej szczegółowoUkład regulacji automatycznej (URA) kryteria stabilności
Układ regulacji automatycznej (URA) kryteria stabilności y o e G c (s) z z 2 u G o (s) y () = () ()() () H(s) oraz jego wartością w stanie ustalonym. Transmitancja układu otwartego regulacji: - () = ()
Bardziej szczegółowoAproksymacja. funkcji: ,a 2. ,...,a m. - są funkcjami bazowymi m+1 wymiarowej podprzestrzeni liniowej X m+1
Założenie: f(x) funkcja którą aproksymujemy X jest przestrzenią liniową Aproksymacja liniowa funkcji f(x) polega na wyznaczeniu współczynników a 0,a 1,a 2,...,a m funkcji: Gdzie: - są funkcjami bazowymi
Bardziej szczegółowoKINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury
KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury Funkcje wektorowe Jeśli wektor a jest określony dla parametru t (t należy do przedziału t (, t k )
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 2 - podstawy matematyczne. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 2 - podstawy matematyczne Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Rzeczywiste obiekty regulacji, a co za tym idzie układy regulacji, mają właściwości nieliniowe, n.p. turbulencje, wiele
Bardziej szczegółowoAutomatyka i sterowania
Automatyka i sterowania Układy regulacji Regulacja i sterowanie Przykłady regulacji i sterowania Funkcje realizowane przez automatykę: regulacja sterowanie zabezpieczenie optymalizacja Automatyka i sterowanie
Bardziej szczegółowoVII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Bardziej szczegółowoWpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji
Wpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji Wiesław Miczulski* W artykule przedstawiono wyniki badań ilustrujące wpływ nieliniowości elementów układu porównania napięć na
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki http://www.ipbm.simr.pw.edu.pl/ Teoria maszyn i podstawy automatyki semestr zimowy 207/208
Bardziej szczegółowoRegulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc
Regulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc Wykład w ramach przedmiotu: Sterowniki programowalne Opracował na podstawie dokumentacji GE Fanuc dr inż. Jarosław Tarnawski Cel wykładu Przypomnienie
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać ogólna równania nieliniowego Zazwyczaj nie można znaleźć
Bardziej szczegółowox y
Przykłady pytań na egzamin końcowy: (Uwaga! Skreślone pytania nie obowiązują w tym roku.). Oblicz wartość interpolacji funkcjami sklejanymi (przypadek (case) a), dla danych i =[- 4 5], y i =[0 4 -]. Jaka
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Wykład 7 - układy sterowania zwykłego Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2014 Kryteria oceny jakości sterowania Kryteria oceny jakości sterowania Standardowe miary jakości sterowania Modyfikacje
Bardziej szczegółowoMechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych 1 Sterowanie procesem oparte na jego modelu u 1 (t) System rzeczywisty x(t) y(t) Tworzenie
Bardziej szczegółowoPOMIARY WIELKOŚCI NIEELEKTRYCZNYCH
POMIARY WIELKOŚCI NIEELEKTRYCZNYCH Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Prezentacja do wykładu dla EMNS Semestr zimowy studia niestacjonarne Wykład nr
Bardziej szczegółowoRegulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc
Regulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc Wykład w ramach przedmiotu: Sterowniki programowalne Opracował na podstawie dokumentacji GE Fanuc dr inż. Jarosław Tarnawski Cel wykładu Przypomnienie
Bardziej szczegółowoPodstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Uczenie maszynowe Sztuczne sieci neuronowe Plan na dziś Uczenie maszynowe Problem aproksymacji funkcji Sieci neuronowe PSZT, zima 2013, wykład 12
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH.
INFORMATYKA ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH http://www.infoceram.agh.edu.pl METODY NUMERYCZNE Metody numeryczne zbiór metod rozwiązywania problemów matematycznych za pomocą operacji na liczbach. Otrzymywane
Bardziej szczegółowoAproksymacja funkcji a regresja symboliczna
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 2 - modelowanie matematyczne układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 2 - modelowanie matematyczne układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2017 Wstęp Rzeczywiste obiekty regulacji, a co za tym idzie układy regulacji, mają właściwości nieliniowe,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki http://www.ipbm.simr.pw.edu.pl/ Teoria maszyn i podstawy automatyki semestr zimowy 207/208
Bardziej szczegółowoProcedura modelowania matematycznego
Procedura modelowania matematycznego System fizyczny Model fizyczny Założenia Uproszczenia Model matematyczny Analiza matematyczna Symulacja komputerowa Rozwiązanie w postaci modelu odpowiedzi Poszerzenie
Bardziej szczegółowoObiekt. Obiekt sterowania obiekt, który realizuje proces (zaplanowany).
SWB - Systemy wbudowane w układach sterowania - wykład 13 asz 1 Obiekt sterowania Wejście Obiekt Wyjście Obiekt sterowania obiekt, który realizuje proces (zaplanowany). Fizyczny obiekt (proces, urządzenie)
Bardziej szczegółowoZał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)
Zał nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim : Obliczenia Naukowe Nazwa w języku angielskim : Scientific Computing. Kierunek studiów : Informatyka Specjalność
Bardziej szczegółowoWstęp do metod numerycznych Rozwiazywanie równań algebraicznych. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Rozwiazywanie równań algebraicznych P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2010 Co to znaczy rozwiazać równanie? Przypuśmy, że postawiono przed nami problem rozwiazania
Bardziej szczegółowoCałkowanie numeryczne
Całkowanie numeryczne Poniżej omówione zostanie kilka metod przybliżania operacji całkowania i różniczkowania w szczególności uzależnieniu pochodnej od jej różnic skończonych gdy równanie różniczkowe mamy
Bardziej szczegółowoSposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania
Sposoby modelowania układów dynamicznych Co to jest model dynamiczny? PAScz4 Modelowanie, analiza i synteza układów automatyki samochodowej równania różniczkowe, różnicowe, równania równowagi sił, momentów,
Bardziej szczegółowox x 1. Przedmiot identyfikacji System x (1) x (2) : x (s) a 1 a 2 : a s mierzone, a = zestaw współczynników konkretyzujacych F ()
. Przedmiot identyfikacji System () x (2) x * a z y ( s ) x y = F (x,z)=f(x,z,a ),gdziex = F () znane, a nieznane x () x (2) x (s) mierzone, a = a a 2 a s zestaw współczynników konkretyzujacych F () informacja
Bardziej szczegółowoEstymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym
Zakład Sieci i Systemów Elektroenergetycznych LABORATORIUM INFORMATYCZNE SYSTEMY WSPOMAGANIA DYSPOZYTORÓW Estymacja wektora stanu w prostym układzie elektroenergetycznym Autorzy: dr inż. Zbigniew Zdun
Bardziej szczegółowoĆw. 18: Pomiary wielkości nieelektrycznych II
Wydział: EAIiE Kierunek: Imię i nazwisko (e mail): Rok:. (2010/2011) Grupa: Zespół: Data wykonania: Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 18: Pomiary wielkości nieelektrycznych
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 4 - algebra schematów blokowych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 4 - algebra schematów blokowych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Schemat blokowy Schemat blokowy (strukturalny): przedstawia wzajemne powiązania pomiędzy poszczególnymi zespołami
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Instytut Automatyki i Robotyki. Prof. dr hab. inż. Jan Maciej Kościelny PODSTAWY AUTOMATYKI
Politechnika Warszawska Instytut Automatyki i Robotyki Prof. dr hab. inż. Jan Maciej Kościelny PODSTAWY AUTOMATYKI 1. Dobór rodzaju i nastaw regulatorów PID Rodzaje regulatorów 2 Regulatory dwustawne (2P)
Bardziej szczegółowoZadania kinematyki mechanizmów
Zadania kinematyki mechanizmów struktura mechanizmu wymiary ogniw ruch ogniw napędowych związki kinematyczne położeń, prędkości, przyspieszeń ogniw zadanie proste kinematyki zadanie odwrotne kinematyki
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 10. kodem pierwotnym krzywej jest ciąg par współrzędnych x, y kolejnych punktów krzywej: (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),...
WYKŁAD 10 Kompresja krzywych dyskretnych Kompresja krzywych dyskretnych KP SK = KW SK - stopień kompresji krzywej. KP [bajt] - obszar pamięci zajmowany przez kod pierwotny krzywej. KW [bajt] - obszar pamięci
Bardziej szczegółowoProjektowanie układów regulacji w dziedzinie częstotliwości. dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ
Projektowanie układów regulacji w dziedzinie częstotliwości dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Wprowadzenie Metody projektowania w dziedzinie częstotliwości mają wiele zalet: stabilność i wymagania
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne I Równania nieliniowe
Metody numeryczne I Równania nieliniowe Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/66 Równania nieliniowe 1. Równania nieliniowe z pojedynczym pierwiastkiem
Bardziej szczegółowoROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH
Transport, studia I stopnia Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać ogólna równania nieliniowego Często występującym, ważnym problemem obliczeniowym
Bardziej szczegółowoLepkosprężystość. Metody pomiarów właściwości lepkosprężystych materii
Metody pomiarów właściwości lepkosprężystych materii Pomiarów dokonuje się w dwóch dziedzinach: czasowej lub częstotliwościowej i nie zależy to od rodzaju przyłożonych naprężeń (normalnych lub stycznych).
Bardziej szczegółowoDrgania poprzeczne belki numeryczna analiza modalna za pomocą Metody Elementów Skończonych dr inż. Piotr Lichota mgr inż.
Drgania poprzeczne belki numeryczna analiza modalna za pomocą Metody Elementów Skończonych dr inż. Piotr Lichota mgr inż. Joanna Szulczyk Politechnika Warszawska Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki
Bardziej szczegółowoPODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.
Bardziej szczegółowoMetody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice
Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej Akademia Górniczo-Hutnicza Wykład 9 M. Przybycień (WFiIS AGH) Metody Lagrange a i Hamiltona... Wykład
Bardziej szczegółowo1 Równania nieliniowe
1 Równania nieliniowe 1.1 Postać ogólna równania nieliniowego Często występującym, ważnym problemem obliczeniowym jest numeryczne poszukiwanie rozwiązań równań nieliniowych, np. algebraicznych (wielomiany),
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie
Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Modelowanie Zad Wyznacz transformaty Laplace a poniższych funkcji, korzystając z tabeli transformat: a) 8 3e 3t b) 4 sin 5t 2e 5t + 5 c) e5t e
Bardziej szczegółowoTechnika regulacji automatycznej
Technika regulacji automatycznej Wykład 3 Wojciech Paszke Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Uniwersytet Zielonogórski 1 z 32 Plan wykładu Wprowadzenie Układ pierwszego rzędu Układ drugiego
Bardziej szczegółowoZaprojektowanie i implementacja regulatorów osi robota IRP6
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Rok akademicki 2004/2005 PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Konrad Wojdan Zaprojektowanie i implementacja regulatorów osi robota IRP6 Kierownik
Bardziej szczegółowo3. KINEMATYKA Kinematyka jest częścią mechaniki, która zajmuje się opisem ruchu ciał bez wnikania w jego przyczyny. Oznacza to, że nie interesuje nas
3. KINEMATYKA Kinematyka jest częścią mechaniki, która zajmuje się opisem ruchu ciał bez wnikania w jego przyczyny. Oznacza to, że nie interesuje nas oddziaływanie między ciałami, ani też rola, jaką to
Bardziej szczegółowoELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 26 czerwca 2017 roku
Egzamin pisemny zestaw czerwca 0 roku Imię i nazwisko:.... ( pkt.) Udowodnić, że jeśli funkcja g interpoluje funkcję f w węzłach x 0, x, K, x n, a funk- cja h interpoluje funkcję f w węzłach x, x, K, x
Bardziej szczegółowoWykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r
Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu 14.11.2018r Definicja (iloraz różnicowy) Niech x 0 R oraz niech funkcja f będzie określona przynajmnniej na otoczeniu O(x 0 ). Ilorazem różnicowym funkcji
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ze skończoną pamięcią dla przetwarzania sygnałów w diagnostyce procesów.
Mgr inż. Jędrzej Byrski 28.11.2014 Katedra Informatyki Stosowanej Wydział EAIiIB, AGH 1. Tezy i zakres rozprawy AUTOREFERAT PRACY DOKTORSKIEJ Algorytmy ze skończoną pamięcią dla przetwarzania sygnałów
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka
Statystyka opisowa. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Prosta regresji cechy Y względem cech X 1,..., X k. 2 3 Wyznaczamy zależność cechy Y od cech X 1, X 2,..., X k postaci Y = α 0 +
Bardziej szczegółowoSterowanie napędów maszyn i robotów
Sterowanie napędów maszyn i robotów dr inż. Jakub Możaryn Wykład 1 Instytut Automatyki i Robotyki Wydział Mechatroniki Politechnika Warszawska, 2014 Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach
Bardziej szczegółowoWstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Uwarunkowanie zadania numerycznego Niech ϕ : R n R m będzie pewna funkcja odpowiednio wiele
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja obiektów dynamicznych za pomocą sieci neuronowych
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu Ćwiczenie 3 Identyfikacja obiektów dynamicznych za pomocą sieci neuronowych Przygotował: mgr inż. Marcin Pelic Instytut Technologii Mechanicznej Politechnika
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.
Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów. Plan wykładu: 1. Wyznaczanie pojedynczych pierwiastków rzeczywistych równań nieliniowych metodami a) połowienia (bisekcji)
Bardziej szczegółowoRys. 1 Otwarty układ regulacji
Automatyka zajmuje się sterowaniem, czyli celowym oddziaływaniem na obiekt, w taki sposób, aby uzyskać jego pożądane właściwości. Sterowanie często nazywa się regulacją. y zd wartość zadana u sygnał sterujący
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. Wykład 4 - algebra schematów blokowych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki
Wykład 4 - algebra schematów blokowych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Schemat blokowy Schemat blokowy (strukturalny): przedstawia wzajemne powiązania pomiędzy poszczególnymi zespołami
Bardziej szczegółowoBADANIE DRGAŃ TŁUMIONYCH WAHADŁA FIZYCZNEGO
ĆWICZENIE 36 BADANIE DRGAŃ TŁUMIONYCH WAHADŁA FIZYCZNEGO Cel ćwiczenia: Wyznaczenie podstawowych parametrów drgań tłumionych: okresu (T), częstotliwości (f), częstotliwości kołowej (ω), współczynnika tłumienia
Bardziej szczegółowoUkłady równań nieliniowych (wielowymiarowa metoda Newtona-Raphsona) f(x) = 0, gdzie. dla n=2 np.
Układy równań nieliniowych (wielowymiarowa metoda Newtona-Raphsona f(x 0, f ( f, f,..., f n gdzie 2 x ( x, x 2,..., x n dla n2 np. f ( x, y 0 g( x, y 0 dla każdej wielowymiarowej rozwinięcie w szereg Taylora
Bardziej szczegółowoMetody Prognozowania
Wprowadzenie Ewa Bielińska 3 października 2007 Plan 1 Wprowadzenie Czym jest prognozowanie Historia 2 Ciągi czasowe Postępowanie prognostyczne i prognozowanie Predykcja długo- i krótko-terminowa Rodzaje
Bardziej szczegółowoLINIOWE UKŁADY DYSKRETNE
LINIOWE UKŁADY DYSKRETNE Współczesne układy regulacji automatycznej wyposażone są w regulatory cyfrowe, co narzuca konieczność stosowania w ich analizie i syntezie odpowiednich równań dynamiki, opisujących
Bardziej szczegółowo