Курсовая работа: Разработка системы регулирования температуры смазочного масла турбины
Рис. 5.7. ЛАЧХ и ФЧХ
объекта и разомкнутой системы с ПИД – регулятором.
Рис. 5.8. АФЧХ объекта и
системы с ПИД – регулятором.
6.
Разработка структурной схемы системы
Рис. 6.1. Структурная
схема системы
Рис. 6.2. Структурная
схема ПИД - регулятора.
Заключение
Таким образом, подводя
итог работе, можно отметить, что в ходе её выполнения были определены параметры
регулирования системы, включающей в себя нелинейный теплоэнергетический объект (котел
для подогрева воды). Были достигнуты следующие результаты:
1. По временным трендам с помощью
программы Matlab проведена идентификация данного
объекта.
2. Построены все необходимые графики.
3. Рассчитаны показатели качества.
Приложение
clear
% 19-20 Температура
смазки dan=xlsread('opertrend');
y=dan(:,19);
u=dan(:,20);
n=length(y);
t=0:3:3*(n-1);
%Вычисление коэффициента
передачи
my(1)=y(1);mu(1)=u(1);
for i=2:n
my(i)=my(i-1)+(y(i)-my(i-1))/i;
mu(i)=mu(i-1)+(u(i)-mu(i-1))/i;
ko(i)=my(i)/mu(i);
end
plot(t,ko),grid
%title ('Изменение коэффициента
передачи объекта')
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('К')
pause
yc=(y-my');
uc=u-mu';
subplot(2,1,1),grid
plot(t,u),grid
title
('Centeres input signal')
ylabel ('U')
subplot(2,1,2),grid
plot(t,y),grid
title ('Centeres
output signal')
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('Y')
pause
% Анализ сигналов объекта
du=std(u)^2;
dy=std(y)^2;
ru=xcorr(uc,'biased');
ry=xcorr(yc,'biased');
ruy=xcorr(uc,yc,'biased');
tau=-n+1:1:n-1;
subplot
(3,1,1)
plot(3*tau,ru),grid
title ('Correlation
functions')
ylabel ('Ruu')
subplot(3,1,2)
plot(3*tau,ry),grid
ylabel ('Ryy')
subplot(3,1,3)
plot(3*tau,ruy),grid
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('Ruy')
pause
[S,f]=psd(uc,n,1/3);
subplot(2,1,1)
plot(f(1:10),S(1:10)/max(S)),grid
title
('Spectrs')
ylabel ('Suu')
[S,f]=psd(yc,n,1/3);
subplot(2,1,2)
plot(f(1:10),S(1:10)/max(S)),grid
xlabel
('Frequencies, Hz')
ylabel ('Syy')
pause
subplot(2,1,1)
hist(u,20),grid
title
('Histograms')
ylabel ('Hu')
subplot(2,1,2)
hist(y,20),grid
xlabel
('Intervals, mm')
ylabel ('Hy')
pause
subplot(1,1,1)
% RMNK
m=2;
clear Tp
P=1000*eye(2*m,2*m);
Q=zeros(2*m,1);
F=Q;
for i=1:n-m
F=[-yc(i+m-1:-1:i);uc(i+m-1:-1:i)];
ch=P*F;
zn=1+F'*P*F;
gm=ch/zn;
P=(eye(2*m)-gm*F')*P;
Q=Q+gm*(yc(m+i)-F'*Q);
kf(i,1:2*m)=Q';
Tp(i)=F'*Q;
end
% Анализ ошибки
моделирования
e=yc(m+1:end)-Tp';
de=std(e);
plot(t(100:n-m),kf((100:end),:)),grid
title ('Model
parametres')
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('Km')
pause
sr=[yc(m+1:end),Tp'];
plot(t(1:n-m),sr),grid
title ('Model
and object outputs')
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('Y, Yм')
pause
plot
(t(1:n-m),e),grid
title ('Model
error')
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('Em')
pause
re=xcorr(e,'biased');
plot(3*tau,ru),grid
title ('Error
correlation function')
xlabel ('Time,
s')
ylabel ('Ree')
pause
[S,f]=psd(e,n,1/3);
plot(f,S/max(S)),grid
title ('Error
spector')
xlabel
('Frequncy, Hz')
ylabel ('Suu')
pause
hist(e,20),grid
title ('Error
histogram')
xlabel
('Interval, mm')
ylabel ('Hu')
pause
% Модели объекта
nun=[kf(end,m+1:2*m)
0];
den=[1
kf(end,1:m)];
wod=tf(nun,den,3)
[z,p,k]=zpkdata(wod,'v')
if
abs(p(1)-1)<.05
p(1)=1;
end
wodf=zpk(z,p,k,3)
wo=d2c(wodf)
sm=ss(wo)
impulse(wo),grid
pause
step(wo,wodf),grid
pause
bode(wo),grid
pause
nyquist(wo),grid
pause
wonz=zpk(wo)
ym=lsim(wo,uc,t);
f=yc-ym;
%Wc=gram(sm,'c')
%Wo=gram(sm,'o')
K=lqry(sm,100000000,1)
[A,B,C,D]=ssdata(sm);
P=ss(A,[B
B],C,[D D]);
Kest=kalman(P,du,0.01)
G=lqgreg(Kest,K);
clsm=feedback(sm,G,+1);
q1=tf(Kest);
q2=tf(G);
impulse(sm,'r-',clsm,'b-'),grid
pause
step(sm,'r-',clsm,'b-'),grid
pause
bode (sm,'r-',clsm,'b-'),grid
pause
nyquist(sm,'r-',clsm,'b-'),grid
save('f','f')
save('wo','wo')
Литература
1. Математическое моделирование:
Методы описания и исследования сложных систем. – М.: Наука, 1989.
2. Методы классической и современной теории автоматического
управления: Учебник в 3-х т. Т1: Синтез регуляторов и теория оптимизации систем
автоматического управления / под ред Н.Д. Егупова. - М.: Изд-во МГТУ им
Баумана, 2000. – 736 с.
3. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.:
Высшая школа. 1988 (Дополнительная).
4. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. – М:
Высшая школа . 1986.
5. Изерман Р. Цифровые системы управления / Пер. с
англ. – М.: Мир, 1984. – 541 с.
6. Кашьян Р. Л., Рао А. Р. Построение динамических
стохастических моделей по экспериментальным данным. – М: Мир, 1983. 384 с.
7.
Ивахненко А. Г., Юрачковский Ю. Г. Моделирование
сложных систем по экспериментальным данным. - М.: Радио и связь,
1987. -
120 с.
8. Кендал М. Временные ряды. – М.: Радио и связь, 1981. – 198 с.
|
