Примеры синтеза систем управления

Классификация систем управления по источникам информации удобна для анализа и синтеза самих систем управления и для их совершенствования. В этом случае возможны следующие основные источники информации, поступающей в систему управления исходная информация об обрабатываемых деталях а , состояние станка а , протекание процесса резания Яз, изменение внешних условий 04- Примеры соответствующих систем управления и их структурных схем приведены на рис. 251. [c.292]

Последняя глава содержит практические примеры применения методов идентификации и автоматизированного проектирования цифровых алгоритмов управления теплообменником и барабанной сушилкой. Кроме того, в ней на примере модели парогенератора проведено сравнение двух подходов к построению систем управления — использования идентификации в сочетании с автоматизированным синтезом и построения адаптивной системы с подстройкой параметров. [c.18]

Один пример. В большом количестве работ проводится построение математических моделей технологических процессов с использованием воздействия на материалы электромагнитного поля или импульсного электрического тока и систем управления этими технологическими процессами. Исследование построенных математических моделей приводит к синтезу и анализу систем управления, определению областей гарантированной устойчивости (см., например, [3-7]). [c.511]

Было разработано несколько пакетов анализа и синтеза для персональных рабочих станций. Эти пакеты предназначены для проектирования непрерывных и цифровых систем управления. Статья посвящена возможностям этих пакетов и вопросам их реализации в составе рабочих станций. Во втором разделе приведены краткие характеристики пакетов для анализа линейных одномерных и многосвязных систем, для проектирования цифровых систем и гибридного моделирования. Для иллюстрации дружелюбного интерактивного интерфейса приведены примеры 88 [c.88]

Динамика и управление по каждой из координат не зависят от двух других. Это обстоятельство существенно упрощает синтез и анализ как программного, так и адаптивного управления КИР. Достаточно разработать метод и средства управления по одной координате, а использовать их можно и для управления по двум другим координатам. Исходя из этого, рассмотрим динамические свойства и возможности систем программного и адаптивного управления КИР УИ/М-28 на примере управления столом-кареткой. С этой целью составим уравнение, описывающее динамику механизма перемещения стола-каретки вместе с измеряемой деталью. Обозначим через линейное перемещение стола-каретки, а через ф. i(, и (р., — углы поворота вала двигателя, ходового винта и вала редуктора соответственно. Эти переменные связаны между собой следующими уравнениями кинематики [c.294]

Проблема синтеза оптимальных систем (с обратной связью) в стохастических случаях приобретает особенное значение, так как именно этот аспект задачи позволяет при формировании управляющих воздействий учесть реальный ход осуществления случайных движений, не предсказываемый точно заранее. Примером задачи о синтезе стохастической оптимальной системы с обратной связью может снова служить задача об 8-сближении точек х Ь) я 2 ( ), движения которых описываются уравнениями (21.1)—(21.2), причем может требоваться, например, минимум математического ожидания для случайного момента времени Те, когда впервые расстояние между точками х 1) и г (1) становится равным (или меньшим) 8. Однако теперь в каждый момент времени i < Те управление и будет формироваться, например, уже в виде функции и [t] = = и [1, X (ь), z ( )] ( > 0) и, следовательно, в каждый момент i величина и будет вычисляться с учетом реализовавшихся к этому моменту величин X t) и 2 ( ). Ясно, что при этом предполагается возможность мгновенного измерения реализующихся значений х 1) я г ( ). Такая постановка проблемы, учитывающая дополнительные данные (значения X 1) и 2 НУ), поступающие по ходу процесса, позволяет, естественно. [c.230]

Комплекс задач технологической подготовки производства в условиях ГАП можно решить путем создания автоматизированных систем технологической подготовки производства (АСТПП). Большинство задач, решаемых в процессе технологической подготовки производства, относится к задачам синтеза. Это приводит к большим трудностям при выработке обоснованных критериев оптимальности, моделей, методов и алгоритмов решения этих задач. Созданию и развитию АСТПП способствует Единая система технологической подготовки производства (ЕСТПП), представляющая установленную Государственными стандартами систему организации и управления технологической подготовкой производства, предусматривающую широкое внедрение прогрессивных типовых технологических процессов, стандартной технологической оснастки и оборудования, средств механизации и автоматизации производственных процессов и проектных работ. Работы по автоматизированному решению задач технологической подготовки производства ведутся сравнительно недавно, поэтому четвертая группа стандартов ЕСТПП устанавливает только перечень вопросов и показателей, являющихся методическим материалом, определяющим этапы и порядок проведения работ по организации АСТПП. В перечень входят 1) правила выбора объекта автоматизации 2) состав показателей, характеризующих объект автоматизации, и порядок их расчета 3) правила определения уровня автоматизации решения задач технологической подготовки производства 4) правила определения очередности автоматизированного решения задач технологической подготовки производства 5) постановка задач для автоматизированного решения, включающая выделение организационной сущности задачи (наименование, область применения и т. д.) описания входной, выходной и нормативной информации, моделей, методов и алгоритмов для решения задачи получение контрольного примера 6) правила формирования информационных массивов для автоматизированного решения задач 7) правила выбора технических средств сбора, передачи и обработки информации. [c.206]

Иллюстрацию синтеза систем управления дискретного действия приведем на следующих простейших примерах, которые могут встретиться в автоматических траспортирующих устройствах периодического действия, бункерных устройствах с питателями или многооперационных и многошпиндельных металлообрабатывающих станках. Функциональные схемы построим на основе указанного предположения в виде контактных схем. Предполагаем использование в системах управления релейно-контактных устройств. [c.495]

Построение схемы системы управления на пневматических элементах. Четвертый этап синтеза систем управления по пути — построение схемы системы управления на логических элементах выбранного типа — поясним на примере управления тремя пневматическими механизмами М1, М2 и М3, поршни которых соединены с исполнительными органами и движутся в соответствии с тактограм-мой, показанной на рис. 140. Каждый механизм состоит из пневмо- [c.255]

Переход от традиционного программного управления к более совершенному адаптивному (а в перспективе и к интеллектуальному) управлению КИР требует автоматизации как процесса программирования измерений с учетом метрологических требований и технологических условий, так и процесса управления программой с заданным качеством ее отработки в изменяющейся производственной обстановке. Рассмотрим особенности синтеза адаптивного управления процессом координатных измерений на примере КИР УИМ-28, разработанного Ленинградским оптико-механическим объединением им. В. И. Ленина [62]. В состав КИР УИМ-28 входит управляющий вычислительный комплекс и собственно измерительная машина, включающая измерительную головку, исполнительные механизмы и систему электрических прнволов со встроенными датчиками сигналов обратной связи. Управляющий вычислительный комплекс представляет собой стойку управления на базе микроЭВМ с необходимым программным обеспечением, средства цифровой индикации и алфавитно-цифровое печатающее устройство. [c.292]

В настоящем разделе приводится пример, иллюстрирующий возможности развиваемого подхода к анализу и синтезу интегрированных систем управления и наведения применительно к моделированию управляемого движения ракеты класса воздух-воздух. В рассматриваемой версии ПМО представляет собой некоторый базовый вариант программного комплекса (ПК), снабженного развитым интерактивным интерфейсом и дополнительными сервисными функциями. Обсуждаемый комплекс реализован на основе визуальной среды программирования Delphi 5.0 и представляет собой законченное Windows-приложение. Базовый вариант включает вычислительный блок, блок задания начальных условий (на основе редактирования текстового файла) и блок визуализации получаемых результатов. Ниже приводится обобщенная [c.247]

Поскольку при проектировании систем управления почти всегда следует учитывать изменения параметров объекта, в гл. 10 исследуется чувствительность различных алгоритмов управления и даются рекомендации для ее уменьшения. В гл. 11 проведено подробное сравнение наиболее важных алгоритмов управления для детерминированных сигналов. Оцениваются расположение полюсов и нулей замкнутых систем, качество процессов и затраты на управление. Исследование свойств алгоритмов завершается приведением рекомендаций по их использованию. После краткого описания математических моделей дискретных стохастических сигналов (гл. 12) в гл. 13 рассмотрены среди прочего вопросы выбора оптимальных параметров параметрически оптимизируемых алгоритмов управления при наличии стохастических возмущающих сигналов. Регуляторы с минимальной дисперсией, синтезируемые на основе параметрических моделей объектов и сигналов, выводятся и анализируются в гл. 14. Для применения в адаптивных системах управления предложены модифицированные регуляторы с минимальной дисперсией. В гл. 15 описаны регуляторы состояния для стохастических воздействий и приведены иллюстративные понятия оценки состояний. На нескольких примерах показана методика синтеза связных систем-. каскадных систем управления (гл. 16) и систем управления с прямой связью (гл. 17). Различные методы синтеза алгоритмов управления с прямой связью, например основанные на параметрической оптимизации или принципе минимальной дисперсии, допол- няют описанные ранее методы синтеза алгоритмов управления с об- Оратной связью. [c.17]

Во второй книге комплекса учебных пособий на современном научном уровне излагаются основы вычислительных методов проектирования оптимальных конструкций. Рассматриваются вопросы моделирования линейных и нелинейных систем методом конечных элементов. Показано применение метода обратных задач дннамнкп к рснлспню задач синтеза оптимальных систем сиброзащнты и стабилизации. Приводятся методы н алгоритмы построения оптимального управления колебаниями сложных динамических систем. Материал пособия иллюстрируется примерами решения задач с помощью приведенного алгоритмического и программного обеспечения. [c.159]

На конкретном примере рассмотрим вопросы синтеза самопод-настраивающейся по принципу инвариантности системы программного управления токарным станком. Цель нашего исследования состоит в том, чтобы систему, функциональная схема которой представлена на рис. 1, без особых конструктивных изменений лишь введением ряда дополнительных связей сделать инвариантной по выходной координате — диаметру обрабатываемой детали относительно нескольких возмущающих воздействий, возникающих в процессе обработки. [c.156]

САПР на базе конкретного прикладного пакета. Фактически это автономно используемые ПМК, например, имитационного моделирования производственных процессов, расчета прочности по МКЭ, синтеза и анализа систем автоматического управления и т. п. Часто такие САПР относятся к системам САЕ. Примерами могут служить программы логического проектирования на базе язьпса VHDL, математические пакеты типа Math AD. [c.29]

Значение максимальной амплитуды частотной характеристики замкнутой системы, которая обычно обозначается Мрез, может быть использовано в качестве критерия работы системы. Большие значения Мрез означают, что в случае синусоидального входного сигнала на частотах, близких к резонансным, ошибки будут большими и, что более существенно, в переходном процессе будет иметь место значительное перерегулирование. При синтезе следящих систем рекомендуемое значение Л1рез= = 1,4 0,2 [Л. 1], что соответствует коэффициенту демпфирования для простой системы второго порядка, равному 0,4. Рекомендуемое значение коэффициента усиления регулятора в случае автоматического регулирования производственных процессов лежит ближе к максимальному значению. Наиболее характерны значения Л рез=2- -3. Для системы, рассмотренной в примере 7-1, желаемый переходный процесс может быть получен цри значении статического коэффициента усиления К=6 (/ макс = 12,7). При этом декремент затухания равен примерно 0,25, что соответствует значению коэффициента демпфирования 0,2—0,25. Для получения значения Мрез=1,4, требуется коэффициент усиления К—3,5, что составляет только А максимального значения. То что рекомендации по выбору /Ирез для следящих систем и для систем автоматического регулирования не совпадают, не должно вызывать удивления. При управлении машиной или ракетой большое перерегулирование может оказаться недопустимым, однако при регулировании большинства процессов в химической промышленности интеграл ошибки является более существенным критерием, чем максимальное отклонение. [c.188]

Являясь в большой мере универсальной, теория динамического про-траммирования в то же время обладает рядом недостатков. Поэтому она подвергалась известной критике, отмечавшей, в частности, что, в отличие, например, от принципа максимума, являюш,егося строгой математической теоремой с явно очерченными границами приложимости, дифференциальная форма принципа оптимальности, выражаемая уравнениями (13.2), такой строгой математической теоремой не является (по крайней мере, если использовать ее в качестве необходимого критерия оптимальности). Дело в том, что обычный вывод уравнения (13.2) опирается на предположение о непрерывной дифференцируемости функции F, которое в конкретных случаях трудно обосновать априори. Более того, известно, что для многих типичных задач о синтезе оптимальных систем функция V -заведомо не является непрерывно дифференцируемой (впрочем, точки нерегулярности функций V заполняют в фазовом пространстве д лишь некоторые исключительные многообразия). Пример таких задач доставляет, например, проблема предельного быстродействия линейной системы лри ограничениях Мг < N на модули координат щ управляюш,его воздействия и [д ]. Точки X в пространстве а , при пересечении которых релейное управление и [а (т)] меняет скачком свои значения, как раз и составляют поверхности, где функция V [х] оказывается нерегулярной. [c.205]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...