Читайте также:
|
Быстрое расширение функционального назначения управляющих систем, ставшее возможным благодаря применению компьютеров в качестве управляющих устройств, не позволяет дать исчерпывающую их классификацию по признакам, связанным с областью применения.
Прежде всего, все системы делят на две основные группы – замкнутые и разомкнутые.
На рисунке мы представили примерную общую схему так называемой замкнутой системы автоматического регулирования скалярного или векторного выходного параметра управляемого процесса, использующей для выработки регулирующего воздействия информацию об отклонении регулируемой величины от задания. Другое название таких систем – системы с обратной связью или системы, работающие по отклонению регулируемой величины. В этой системе устройство управления содержит сведения о математической модели управляемого процесса, в каждый момент времени получает информацию о действующем возмущении и отклонении выходной величины от задания, вычисляет управляющее воздействие для уменьшения рассогласования между заданным и фактическим значением выхода процесса и подает его на вход объекта управления.
В разомкнутых системах управляющее устройство не получает информации о действительном текущем состоянии управляемого процесса. Такие системы могут обеспечить сравнительно приемлемую точность регулирования только при условии измерения действующих на процесс возмущений – в этом случае устройство управления может вычислить и подать на вход объекта такое управляющее воздействие, которое скомпенсирует, нейтрализует действие возмущения, что приведет выходную величину в соответствие с требуемым значением.
Этот процесс называют компенсацией возмущений, а соответствующая цепь воздействия не является линией обратной связи, так как по ней передается входная, а не выходная величина. Как правило, измерение возмущений трудно реализуемо и область применения чисто компенсационных разомкнутых систем ограничена.
По-видимому, наиболее общими классификационными признаками для управляющих систем являются:
Ø характеристики управляемого процесса;
Ø предъявляемые к управляемому процессу требования;
Ø используемая в системе информация об управляемом процессе.
Первое направление классификации связано с характером зависимости его выходных величин x от управляющих u и возмущающих z воздействий:
x = F (u, z).
Здесь F – в общем случае оператор, т.е. закон соответствия между двумя множествами функций и чаще всего задается в виде дифференциальных уравнений. Если это система обыкновенных дифуравнений, то объект относят к классу объектов с сосредоточенными параметрами, а в случае уравнений с частными производными – к объектам с распределенными параметрами. Другой способ классификации по свойствам объектов делит системы на непрерывные, дискретно-непрерывные (с квантованными по времени и неквантованными по уровню величинами с оператором, к примеру, в виде системы конечно-разностных уравнений) и дискретные (с квантованием величин как по времени, так и по уровню).
В число характеристик объектов входят также ограничения на управляющие воздействия и на координаты управляемого процесса. Важность ограничений очевидна – нельзя применять сколь угодно большие напряжения или токи при разгоне электродвигателей и т.д.
Второе направление классификации систем связано с целевой функцией управления – обычно она формулируется как необходимость достижения экстремума некоторого критерия оптимальности:
Q (x, x*, u, z, t) =min.
В качестве критерия могут быть выбраны различные технические или экономические показатели – производительность, качество продукции, затраты сырья или энергоносителей, время регулирования или максимальное отклонение регулируемой величины.
Важным направлением классификации является разделение систем по характеру априорной и оперативной информации об управляемом процессе в управляющем устройстве. В этом направлении прежде всего различают системы с полной и неполной информацией, которая состоит из:
q информации об операторе объекта (его математической модели);
q информации о действующих возмущениях;
q информации о текущем состоянии объекта – например, о значении выходного параметра и всех его производных;
q информации о цели управления.
Трудно представить себе систему, полностью соответствующую классу «с полной информацией» – слишком много возможных каналов проникновения неопределенности в автоматическую систему: например, в следящих системах это, прежде всего, неопределенность будущих значений задания. Примером такой системы может служить система поддержания заданного соотношения «топливо – воздух» для управления горением с непредсказуемым изменением расхода топлива, копировально-фрезерные станки с копиром, самонаводящиеся на движущуюся цель ракеты и вообще все системы, реализующие алгоритм «погони собаки за зайцем». Оптимальное поведение отслеживающего задание автомата очевидно – это движение наперерез к прогнозируемой точке встречи с «зайцем» – но какой прогноз может быть достаточно точным? О невозможности измерения и прогнозирования различных возмущений мы уже говорили. И даже цепь обратной связи – мощное средство повышения помехоустойчивости систем – тоже является источником неопределенностей, прежде всего из-за необходимости учитывать производные выходного сигнала. Даже маленькие помехи высоких частот вносят огромные погрешности при дифференцировании и сведения о текущем состоянии объекта получаются искаженными. И, наконец, сам оператор объекта не может считаться неизменным весь срок своей службы – объект изнашивается, стареет в процессе эксплуатации, а следовательно меняются априорно заложенные в управляющее устройство его характеристики – например, коэффициенты уравнений и даже их структура.
Неполнота информации об управляемом процессе приводит к необходимости возложения на управляющее устройство дополнительных функций: помимо вычисления управляющих воздействий для приведения объекта к заданному состоянию приходится также определять его характеристики и состояние. При этом накопление информации об объекте может носить характер пассивного наблюдения или активного эксперимента с нанесением пробных возмущений (так называемое дуальное управление). Системы с неполной информацией составляют быстро развивающийся класс самонастраивающихся систем. Кним относятся:
- системы экстремального регулирования, рабочей информацией которых является отклонение от экстремума (возможно «дрейфующего») некоторой функции одной или нескольких переменных; для определения отклонения от эктремума объекту наносятся поисковые возмущения в его окрестностях;
- системы с самонастраивающимися корректирующими устройствами, позволяющие обеспечить устойчивость и требуемое качество процесса регулирования в условиях изменения и неполного знания свойств регулируемого объекта. Эти системы, в свою очередь, подразделяются на системы с разомкнутыми цепями самонастройки (по измеряемым возмущениям), с замкнутыми цепями настройки и с экстремальной настройкой корректирующих устройств.
Существует много других используемых классификационных признаков; например, существует деление систем по виду используемой для управления энергии или рабочей среды – электрические, электронные, гидравлические, пневматические системы.
В теории автоматических систем рассматриваются классы линейных (для них справедлив принцип суперпозиции) и нелинейных систем, стационарных (с неизменными во времени параметрами) и нестационарных систем.
Дата добавления: 2015-07-25; просмотров: 43 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Полищук А.П., Семериков С.А. | | | Физические основы измерительных преобразователей автоматических систем |