Алгоритм управления 16, 393. См. также

При составлении алгоритмов управления на первом уровне в последнее время стали разрабатываться оптимизационные алгоритмы, в которых искомые законы изменения обобщенных координат манипулятора определяются по заданным траекториям точек захвата с одновременным выполнением ограничений и получением оптимальных значений критериев качества (минимум кинетической энергии, минимум общей затраты энергии, максимальный КПД, минимум времени перемещения из одной позиции в другую и т. п.). Оптимизационные алгоритмы называют также экстремальными, так как получение оптимальных значений критериев качества сводится к решению задачи о нахождении законов изменения обобщенных координат (управляющих воздействий) по заданной цели при дополнительном условии экстремума функционала, зависящего от управляющих воздействий и постоянных параметров схемы манипулятора (длин звеньев, масс, моментов инерции и т. п.). Использование экстремальных алгоритмов управления возможно лишь в случае, если манипулятор обладает маневренностью, т. е. имеются избыточные степени свободы. [c.267]

Блок-схема алгоритма управления точностью обработки, реализуемого с помощью вычислительного устройства, начинается с ввода исходных данных, представляющих собой константы и вспомогательные параметры, не изменяющиеся во времени. Исходная информация дополняется текущей информацией от датчиков, регистрирующих состояние рабочих органов станка в тот или иной момент времени. На основании поступившей информации вычисляются зона рассеивания от быстропротекающих процессов, зона рассеивания погрешностей настройки, а также другие параметры, характеризующие точность станка. Далее определяются текущие верхняя и нижняя границы возможного смещения уровня настройки и фактическое на данный момент времени ее значение. [c.467]

Структурная схема системы управления, построенной на базе ПК, представлена на рис. 17, б. Для управления ПК должен иметь электропроводную связь со всеми датчиками и исполнительными устройствами АЛ. С этой целью конечные выключатели, кнопки, переключатели управления, датчики давления и тому подобные источники сигналов соединяют с соответствующими входными блоками ПК, а выходные блоки ПК соединяют с соответствующими исполнительными и сигнальными устройствами АЛ (катушками электромагнитов и контакторов, сигнальными лампами и т. п.). Электропроводные связи между входами и выходами внутри ПК отсутствуют. Управляющие воздействия на выходах ПК формируются в необходимой последовательности в соответствии с заданной программой. Программа предусматривает циклическое поочередное решение логических уравнений алгоритма управления и выдачу результатов решения (команды. Включить или Отключить ) на соответствующие выходные устройства. В процессе выполнения вычислений ПК анализирует состояние входных устройств, а также соответствующих ячеек внутренней памяти, которые являются членами решаемых уравнений. При этом за один цикл программы каждый вход и каждая ячейка памяти могут использоваться многократно. Высокая скорость выполнения счетных операций обеспечивает реализацию алгоритма управления с большой степенью надежности. [c.166]

Функциональные возможности и гибкость системы автоматического управления ГАП определяются алгоритмическим и программным обеспечением, которое реализуется в локальной вычислительной сети, поэтому разработка эффективных методов и алгоритмов управления оборудованием с помощью ЭВМ является одной из важнейших проблем гибкой автоматизации. Решение этой проблемы невозможно без соответствующего информационного обеспечения, реализуемого информационной системой ГАП. В состав этой системы входят автоматизированные банки данных (АБД), содержащие имитационную модель ГАП, данные о производственной программе, поставках заготовок, учете готовой продукции и т. п., а также распределенная система датчиков, встроенных в элементы и узлы производственной системы. Информация, получаемая с датчиков, характеризует текущее состояние оборудования ГАП, поэтому она используется в системе автоматического управления как обратная связь. Сигналы обратной связи позволяют автоматически корректировать управляющие программы и воздействия с целью обеспечения стабильности в работе производственной системы. Они используются также для контроля и диагностики состояний оборудования ГАП. [c.7]

Принцип оптимальности играет важную роль не только при автоматическом программировании движений РТК. Исходя из этого принципа можно оптимизировать также алгоритмы управления РТК. Важнейшими критериями оптимальности РТК являются максимальная загрузка оборудования и минимальное время производственного цикла. [c.34]

ПЗУ используется для хранения сервисных и функциональных программных модулей (технологические циклы обработки, алгоритмы управления), а также для хранения постоянных данных (параметры станка, ограничения и т. п.). [c.120]

Дополнительный источник потерь энергии в пневмоприводах - неполное расширение сжатого воздуха в рабочих камерах двигателей, в результате чего не используется часть содержащейся в сжатом воздухе энергии, которая уносится с выпускным потоком. Для уменьшения этах потерь следует совершенствовать законы распределения потоков сжатого воздуха в двигателе, например прекращать его подачу из магистрали задолго до окончания хода рабочего органа. Однако это связано с усложнением алгоритма управления приводом, а также с определенным изменением его динамических характеристик. [c.561]

Алгоритм управления температурой металла в раздаточной печи позволяет выполнять следующие функции вызов датчика температуры и запоминание ее значения сравнение полученного значения с заданным, а также с минимально и максимально возможными выдача сигнала о невозможности заливки в результате перегрева или переохлаждения металла выдача сигнала на выключение электронагревателей печи при температуре металла, превышающей заданную на величину большую, чем установленный перепад выдача сигнала на выключение электронагревателей печи при температуре металла, превышающей заданную в пределах установленного перепада в целях дальнейшего нагрева за счет инерции печи выдача сигнала на включение одной ступени нагрева печи при температуре металла выше заданной, но в пределах установленного перепада и тенденции к охлаждению выдача сигнала на полное выключение печи при температуре металла выше заданной, но в пределах установленного перепада и тенденции к дальнейшему нагреву выдача сигнала на включение первой ступени нагрева при температуре металла ниже заданной, но в пределах установленного перепада и тенденции к [c.216]

Пятый раздел содержит синтез многомерных систем управления с учетом взаимных связей между отдельными частями системы. Учитывая сложность проектирования систем подобного рода, автор рекомендует применять методы декомпозиции, не приводящей к нарушению качества функционирования системы. Для этих целей предлагается вводить дополнительный цифровой регулятор, что является наиболее простым способом развязывания каналов многомерных систем. Не оставлено без внимания и представление многомерных систем в виде матричных полиномиальных уравнений, которые справедливы при одинаковом числе входов и выходов. Рассматриваются также методы синтеза алгоритмов управления таких систем, позволяющие получать высокие показатели качества управления. [c.6]

Значительная часть книги посвящена описанию управляющих алгоритмов с параметрической оптимизацией, с компенсацией нулей и полюсов и конечным временем установления переходных процессов, синтез которых осуществляется в рамках классических методов, а также алгоритмов управления по состоянию и алгоритмов с минимальной дисперсией, полученных с помощью современных методов, основанных на представлении систем в пространстве состояний и использующих параметрические стохастические модели сигналов и объектов управления. С целью демонстрации свойств различных алгоритмов в цепях прямых и обратных связей замкнутых контуров управления проводилось их математическое моделирование на универсальных ЭВМ. Кроме того, многие алгоритмы были реализованы на управляющих ЭВМ, оснащенных пакетами прикладных программ. Работоспособность этих алгоритмов оценивалась по результатам практических экспериментов, в которых к управляющим ЭВМ подключались аналоговые модели, а также тестовые и реальные технологические объекты. [c.9]

В этой книге рассмотрены вопросы цифрового управления на нижнем уровне общей структуры управления технологическими объектами. Однако многие из рассмотренных ниже методов синтеза алгоритмов управления можно также применить при проектировании цифровых систем контроля, оптимизации и координации. [c.14]

Завершающим этапом проектирования является синтез алгоритмов управления в цепях прямой и обратных связей, а также их настройка (или подстройка) с учетом конкретных условий функционирования системы. Последнее можно выполнять различными способами [c.23]

В последнем алгоритме, кроме того, предпочтительнее использовать сигнал е(к) вместо е(к—1), см. стр. 82. Рассмотренные модифицированные алгоритмы менее чувствительны к высокочастотным составляющим сигнала у(к) по сравнению с сигналом у (к). Поэтому параметры регуляторов, полученные в результате оптимизации для определенных типов возмущений, например для возмущений на входе объекта и на входе системы, будут отличаться незначительно (см. [5.8]). Существенные изменения управляющей переменной могут быть также уменьшены путем ограничения скорости изменения задающей и (или) управляющей переменной. Поскольку такие ограничения оказываются эффективными для всех типов возмущений, их применение предпочтительнее использования модифицированных алгоритмов управления, описываемых уравнениями (5.3-2) и (5.3-3). [c.92]

Применение регуляторов, реализующих синтезированные для г=0 параметрически оптимизируемые ПИ-алгоритмы управления (2ПР-2, 2ПР-1), приводит к существенным колебаниям регулируемой и управляющей переменных. Переходный процесс по регулируемой переменной быстрее устанавливается для ПИД-регулятора ЗПР-З, однако для этого требуются большие значения отклонений управляющей переменной. Регулятор ЗПР-2 с qo=2 обеспечивает наилучшее среди параметрически оптимизируемых регуляторов качество управления с хорошим демпфированием регулируемой и управляющей переменных. Он также характеризуется меньшей из всех параметрически оптимизируемых регуляторов чувствительностью к неточному заданию запаздывания. [c.196]

Алгоритмы управления, рассматриваемые в этой главе, были синтезированы для ступенчатого изменения задающего сигнала у(к) в установившемся состоянии. Это также соответствует ступенчатому изменению сигнала возмущения п(к) на выходе объекта. Результирующий частотный спектр при таком входном сигнале содержит более высокочастотные компоненты по сравнению с ди- [c.218]

Для уменьшения влияния статистических флуктуаций в каждом из пяти процессов идентификации были вычислены дисперсии 0(, и ае для этих ошибок. В работе [8.5] было показано, что в случае использования алгоритма управления ЗПР-З для обоих исследуемых объектов при О ств 0,2 наблюдается приближенно линейная зависимость =Г(Об ). Это также справедливо для всех остальных алгоритмов управления. Прямой зависимости между ошибками в отдельных параметрах модели не наблюдалось. Поэтому ошибки в весовой функции, с помощью которой описывается поведение объекта относительно входа/выхода, могут быть использованы для иллюстрации зависимости качества управления замкнутой системы от неточного задания модели объекта. Теперь можно оценить чувствительность системы к неточности задания модели [c.228]

Однако при возрастании затрат на управление 8ц качество управления становится хуже прежде всего для АР (v+1) при и(0) = =5,84 и для AP(v) и и(0) = 14,09. Можно также видеть, что при одинаковых значениях показателя 5ц алгоритмы управления первого порядка 2ПР-1 и 2ПР-2 обеспечивают худшее качество управления Se по сравнению с алгоритмами управления второго и более высоких порядков. При одних и тех же значениях S качество управления для объекта II оказывается худшим, чем для объекта III. [c.230]

Из рис. 11.3.4 видно, что для алгоритмов управления второго и более высоких порядков, а также для других алгоритмов управления существует зависимость между достижимым качеством управления Зе и требуемыми затратами на управление З . Однако это справедливо только в том случае, когда синтез выполняется для ступенчатого изменения задающей переменной у(к) [8.5]. [c.231]

При каскадном управлении и введении вспомогательных обратных связей по регулируемым переменным дополнительные (регулируемые) измеряемые переменные объекта, расположенные между точками приложения управляющих воздействий и выходными сигналами, применяются для формирования управляющих сигналов. В качестве дополнительных обратных связей часто используют (непрерывные) производные вспомогательных переменных, которые добавляются к входным или выходным сигналам регулятора. В этом случае кроме регулятора достаточно ввести в систему дифференцирующий элемент, как правило не требующий усиления по мощности. Стоимость аппаратурной реализации алгоритмов управления на цифровых вычислителях является незначительной частью полной стоимости системы, поэтому основное внимание будет уделено каскадной схеме управления. Использование такой структуры позволяет использовать более систематические методы синтеза одноконтурных систем. В связи с этим ниже из всего класса систем управления со вспомогательными обратными связями будут рассмотрены только схемы каскадного управления (гл. 16). Значительный интерес представляет также применение систем с прямыми связями (гл. 17), в которых кроме обратных связей присутствуют связи по измеримым внешним возмущениям объекта управления. [c.289]

Средства цифровой техники, т. е. управляющие ЭВМ и микропроцессоры, открывают значительно более широкие возможности для построения адаптивных регуляторов (или адаптивных алгоритмов управления), нежели применявшиеся до недавних пор аналоговые вычислители. Стремительное развитие технологии производства цифровых интегральных схем создало предпосылки для практического внедрения сложных законов управления, которые либо вовсе нельзя реализовать с помощью аналоговой техники, либо принципиально возможно, но лишь ценой неприемлемых затрат. Следует отметить, что сама форма описания регуляторов и моделей динамических объектов в дискретном времени обладает существенными преимуществами по сравнению с описанием в непрерывном времени, позволяя упростить как синтез алгоритмов, так и их техническую реализацию. Для создания адаптивных алгоритмов управления, отвечающих требованиям практики, большое значение имели также результаты новых теоретических исследований в области цифрового управления и идентификации, проводившихся начиная примерно с 1965 г. Не удивительно поэтому, что интерес к проблемам адаптивного управления за последние 10 лет существенно возрос. Немало статей по вопросам адаптации публиковалось и в 1958—1968 гг. Однако большинство из них было посвящено методам обработки непрерывных сигналов с помощью аналоговых вычислителей. Обзоры первых работ по адаптивным системам можно найти в [22.1] — [22.10]. Сложность реализации систем этого типа и, самое главное, отсутствие универсальных методов их построения [c.348]

Синтез алгоритмов управления с подстройкой параметров осуществляется на основе методов оценивания параметров, описанных в гл. 23 и 24, а также алгоритмов управления, рассмотренных в разд. 25.2. Для сходимости процесса адаптации необходимо, чтобы алгоритмы оценивания параметров обеспечивали идентификацию параметров замкнутого контура управления, а алгоритмы управления удовлетворяли условию идентифицируемости этого контура. В разд. 25.1 раскрыты широкие возможности для создания различных сочетаний алгоритмов идентификации и уп- [c.399]

Для определения постоянных составляющих Uoo и Yoo могут быть использованы методы, рассмотренные в разд. 23.2. Предполагая, что на контур управления воздействуют только случайные возмущения с математическим ожиданием E(v(k) =0, Uoo и Yoo могут быть получены простым усреднением (метод 2 в разд. 23.2) перед началом работы адаптивной системы управления. Регуляторы, минимизирующие дисперсию, и регуляторы с управлением по состоянию не требуют дополнительных средств для компенсации смещения, так как последнее отсутствует. Однако, если возмущения имеют ненулевые средние (как бывает в большинстве случаев) и имеют место изменения задающей переменной w(k), следует учитывать величину постоянной составляющей, и для регуляторов, минимизирующих дисперсию, а также регуляторов с управлением по состоянию, не обладающих астатизмом, необходимо рассматривать задачу компенсации смещения. Простейшим способом решения этой проблемы является использование при оценивании параметров разностей первого порядка Аи(к) и Ау(к) (метод 1 в разд. 23.2). Смещение может быть исключено введением в модель оцениваемого процесса дополнительного полюса в точке z,= I путем добавления множителя /(z—1) и последующим расчетом регулятора для расширенной модели. Это тем не менее приводит к возникновению смещения при постоянных возмущающих воздействиях на входе объекта управления и не позволяет обеспечить наилучшее качество управления. Другая возможность заключается в замене у (к) на [у(к)—w(k)] и и (к) на Ац(к)=и(к)— —и(к—1) как при оценивании параметров, так и в алгоритме управления [25.9. Однако это приводит к ненужным изменениям оценок параметров при изменении уставок и, следовательно, к отрицательному влиянию на переходный процесс. Относительно хорошие результаты были получены при оценивании константы (метод 3 в разд. 23.2). Полагая Yoo=w(k), можно легко вычислить постоянную составляющую Uqo таким образом, чтобы смещение не возникало. Затем можно непосредственно использовать регулятор, не обладающий интегрирующими свойствами. [c.402]

Начальная сходимость подстройки зависит от алгоритма оценивания параметров, алгоритма управления, начальных оценок для рекуррентной процедуры оценивания, а также характеристик внешних сигналов. В настоящее время единственным целесообразным способом исследования характеристик сходимости является моделирование (см. разд. 25.4). [c.408]

Приведенные результаты моделирования могут дать первое представление о работе адаптивных алгоритмов управления в сочетании с различными типами сигналов и объектов управления. Они также показали, что сходимость к истинным значениям параметров не является необходимым условием устойчивости адаптивного управления. [c.419]

Условие идентифицируемости для этого случая также должно удовлетворяться, поскольку ц(к) и у(к) коррелированы. Здесь может быть использован другой способ выведения второго условия идентифицируемости из разд. 24.1 (см. уравнение (24.1-32)). Алгоритм управления, реализуемый регулятором с прямой связью, определяется выражением [c.431]

Моделирование и эксперименты с реальными объектами управления показали также, что алгоритмы управления с подстройкой параметров применимы для объектов со скачкообразным характером изменения параметров [25.16]. [c.440]

Проведенное исследование касалось непосредственного прямого способа управления исполнительными устройствами. Однако для исполнительных устройств интегрирующего типа с постоянной скоростью также может быть использован метод управления с цифровой или непрерывной обратной связью, а также метод введения в алгоритм управления обратной связи по положению. [c.481]

На основе рассмотренных в этой книге методов проектирования алгоритмов управления с обратными и прямыми связями могут быть разработаны программы, позволяющие проектировать алгоритмы управления в диалоговом режиме. Необходимым предварительным условием является, конечно, знание соответствующих математических моделей объектов управления и, возможно, моделей сигналов. Разработка моделей может осуществляться как теоретическими методами, так и с помощью процедуры идентификации, описанной в разд. 3.7.4. Теоретические методы построения модели должны использоваться, если объект не доступен для исследования, например находится в стадии разработки. Однако существует ряд естественных факторов, ограничивающих точность теоретической модели. К ним относятся ограниченная точность получаемых данных и параметров объекта, упрощающие допущения, используемые при выводе уравнений модели, а также неточности задания моделей привода, регулирующих элементов и датчиков. В частности, для многих промышленных объектов (химической, энергетической и тяжелой промышленности) физические или химические законы либо неизвестны, либо не могут быть выражены с помощью разумного числа математических уравнений. Поэтому, измеряя динамические характеристики существующего объекта, т. е. используя методы идентификации, можно построить модель значительно быстрее и с большей степенью точности. Это может быть выполнено вне связи с объектом на автономной ЭВМ либо, если вычислитель уже состыкован с объектом управления, в режиме нормальной эксплуатации. Поскольку для расчета алгоритмов управления более всего удобны параметрические модели объектов управления, применимы методы [c.483]

Блок-схема реализованной системы управления представлена на рис. 30.2.6. На ней указаны алгоритмы управления положением исполнительных устройств, а также следующие устройства управления о прямой связью Ор2 для случая, если можно из.мерять влаж- [c.496]

Приведенные данные будут также справедливы при воздействии на объект управления возмущений малой или средней интенсивности. Для расчета системы управления требуется гораздо меньше времени при использовании алгоритмов управления с подстройкой параметров. [c.509]

Структура и алгоритмы управления автоматизированных систем в наибольшей степени определяются спецификой, характером и масштабом производства, а также критериями качества, определяющими эффективность работы предприятия. [c.210]

Полученные результаты позволили сформулировать и обосновать предложения по техническим характеристикам такого манипулятора, а также системе автоматического управления этим манипулятором. При этом следует отметить следующее немаловажное обстоятельство. Система (1.8) для оптимальных движений в режиме скольжения интегрируется в полных квадратурах до конца, результатом чего являются аналитические формулы для оптимальных программ изменения обобщенных координат и скоростей манипуляционной системы мостовой кран - цилиндрический контейнер . При технической реализации найденных алгоритмов управления это в значительной степени может упростить конструкторскую задачу создания задающих программных устройств для системы автоматического управления. [c.129]

Программная система позволяет применять для оптимизационных расчетов гиродвигателей методы сканирования, статистических испытаний, градиента, случайного поиска, покоординатного улучшения функции цели (Гаусса—Зейделя). При этом имеется возможность проводить расчеты ГД различных типов асинхронных с короткозамкнутым ротором, синхронных с магнитозлектрическим возбуждением, синхронных реактивных, бесконтактных двигателей постоянного тока, а также ГД различных конструктивных схем и исполнений, с различными алгоритмами управления, что достигается применением общих методов и алгоритмов анализа физических процессов, определяющих функциональные свойства проектируемых объектов, рациональным выбором входных данных. [c.231]

Адаптивные программируемые системы управления могут реализовать обработку в режиме накопления опыта , при котором алгоритм управления позволяет апализпровать реакцию оборудования при многократном унравленпи и вырабатывать управляющее воздействие с учетом выявлений реакций. При групповом управлении несколькими станками алгоритм обеспечит введение коррекции в управление однотипным оборудованием по результатам обработки детали на одном из подобных станков. Это позволит системе наилучшим образом совершенствовать свой алгоритм в применении к конкретному виду обработки, а также сократить время обработки входной информации, что повысит быстродействие системы в целом при широкой степени приспособляемости к изменению внешних условий. [c.95]

Для реализации алгоритма управления выпарных станций хлорного производства намечено использбвание цифровой УЕМ. В качестве УВМ выпарной установки может использоваться также статическая аналоговая модель, работающая совместно с многоканальным оптимизатором, определяющим оптимальные воздействия. Окончательный выбор цифровой или аналоговой УВМ для управления выпарной установкой может быть произведен лишь после сравнительных промышленных испытаний. [c.205]

Вместе с тем в своем предложении Кофман и Левенталь еще не указали точного алгоритма управления стабилизированной площадкой в азимуте и правильных зависимостей для вычисления географических координат объекта при произвольном его движении по поверхности Земли. Их предложение оставляло также открытым вопрос о навигации объектов, совершающих движения со значительным вертикальным ускорением. [c.182]

Для синтеза многомерных систем управления (гл. 18) сущест-т венное значение имеет форма представления структуры многомер- N 020 объекта. При этом используются передаточные функции и представление в пространстве состояний. При рассмотрении многомерных параметрически оптимизируемых алгоритмов управления в гл. 19 вводятся понятия главного регулятора и регулятора связи (который может использоваться как для усиления перекрестных связей, так и для развязки систем), исследуются области устойчивости и взаимное влияние главных регуляторов, а также приведены правила настройки параметров двумерных систем управления. Матричное полиномиальное представление может быть использовано при синтезе многомерных апериодических регуляторов и регуляторов с минимальной дисперсией (гл. 20). Методы проектирования многомерных систем управления с регуляторами состояния, изложенные в гл. 21, основаны на использовании заданного расположения полюсов, решении матричного уравнения Риккати и проведении развязки контуров. Здесь также рассмотрены многомерные регуляторы состояния с минимальной дисперсией. [c.17]

В следующем разделе рассмотрим алгоритмы управления, отвечающие перечисленным требованиям. В классе самооптимизирующихся адаптивных регуляторов с идентификацией объекта управления недуальные методы, основанные на принципе стохастической эквивалентности и рекуррентном оценивании параметров, зарекомендовали себя положительно как в теории, так и в практике. Полученные с их помощью алгоритмы будем называть алгоритмами управления с подстройкой параметров] также будет встречаться термин самонастраивающиеся регуляторы [26.8], [26.13]. Следует различать понятия самонастраивающийся и адаптивный , поскольку использование первого предполагает постоянство параметров объекта управления. Однако при анализе применения этих терминов выясняется, что разграничения между ними не делается, поэтому будем считать, что различия между ними второстепенны. [c.393]

Всестороннее моделирование и исследование с реальными объектами управления показали, что алгоритмы управления с подстройкой параметров устойчивы при выполнении перечисленных выше условий. Это может быть объяснено эвристически. Предположим, что модель объекта управления неверна, так что полюса замкнутого контура управления сдвинуты к границе устойчивости. При этом амплитуда входного сигнала объекта управления увеличивается. Если предположить, что изменения входного воздействия возбуждают все т собственных движений объекта управления (см. гл. 23.2) и имеют достаточную амплитуду по сравнению с действующим шумом, то идентифицируемая модель уточняется. Вслед за этим также уточняются параметры регулятора и улучшаются характеристики замкнутого контура в целом. Входной сигнал будет обладать требуемыми свойствами, если он содержит т гармоник или его автокорреляционные функции связаны соотношением 0ии(О)> ии(1)>- ->0ии(п1)- Даже если входной сигнал возбуждает все собственные движения объекта управления кратковременно, этого может быть достаточно для улучшения модели объекта управления. Изложенные результаты получены с помощью моделирования и эксперимента и не могут служить общим доказательством устойчивости. Поэтому получение новых условий глобальной устойчивости адаптивных систем управления с подстройкой параметров вносит свой вклад в решение общей проблемы. Обзор материалов по этой тематике дается в работе [25.12]. В следующем разделе приводятся некоторые общие условия для сочетаний РМНК, РОМНК, РММП с регуляторами РМД при случайных возмущениях. Эти условия базируются на анализе рекуррентных методов оценивания параметров. Дальнейшие ссылки делаются на работу [25.20]. [c.407]

Дополнительное включение пропорционального регулятора с прямой связью U2 (к)=Су2 v(k) (связывающий расход пара с расходом топлива) приводит к существенному улучшению качества регулирования давления и температуры пара (рис. 30.3.1, д). Сравнение переходных процессов на рис. 30.3.1, гид показывает, что максимальная статическая ошибка регулирования давления пара снижается с 3,3 до 0,9 бар, а время установления переходного процесса уменьшается со 100 до 25 мин. Статическая ошибка регулирования температуры пара также снижается с -f 2,7 до —2,4 К, а время установления уменьшается с 50 до 10 мин. Этот пример демонстрирует эффективность применения хорошо настроенного регулятора с прямой связью. Общее время расчета двух основных регуляторов в режиме on-line составляет около 230 мин. Из них 130 мин требуется для идентификации, 30 мин для выбора и расчета алгоритмов управления и 70 мин для проведения двух тестовых испытаний. [c.504]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...