» Khoa Học Tự Nhiên

Giáo trình hình thành đạo hàm ứng dụng nguyên lý chuyển đổi hàm liên thuộc kiểu S dạng trơn p2

Chia sẻ: Fdf Sdfdsf | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Báo xấu

56
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bộ điều khiển mờ cơ bản. Do bộ điều khiển mờ cơ bản chỉ có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu hiện thời nên nó thuộc nhóm các bộ điều khiển tĩnh. Tuy vậy để mở rộng miền ứng dụng của chúng vào các bài toán điều khiển động, các khâu động học cần thiết sẽ được nối thêm vào bộ điều khiển mờ cơ bản. Các khâu động đó chỉ có nhiệm vụ

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giáo trình hình thành đạo hàm ứng dụng nguyên lý chuyển đổi hàm liên thuộc kiểu S dạng trơn p2

h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 24 to to k k lic lic C C w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k - xaùc ñònh mieàn chöùa giaù trò roõ y’. Giaù trò roõ y’ laø giaù trò maø taïi ñoù haøm lieân thuoäc ñaït giaù trò cöïc ñaïi (ñoä cao H cuûa taäp môø B’), töùc laø mieàn: G = {y  Y | B’(y) = H}. - xaùc ñònh y’ coù theå chaáp nhaän ñöôïc töø G. G laø khoaûng [y1, y2] cuûa mieàn giaù trò cuûa taäp môø ñaàu ra B2 cuûa luaät ñieàu khieån R2: NEÁU  = A2 thì  = B2. trong soá hai luaät R1, R2 vaø luaät R2 ñöôïc goïi laø luaät quyeát ñònh. Vaäy luaät ñieàu khieån quyeát ñònh laø luaät Rk, k  {1, 2, ..., p} maø giaù trò môø ñaàu ra cuûa noù coù ñoä cao lôùn nhaát, töùc laø baèng ñoä cao H cuûa B’. B B1 B2 H Giaûi môø baèng phöông phaùp cöïc ñaïi. y y1 y2 Ñeå thöïc hieän böôùc hai coù ba nguyeân lyù: - nguyeân lyù trung bình, - nguyeân lyù caän traùi vaø - nguyeân lyù caän phaûi. Neáu kyù hieäu y1  inf ( y ) vaø y2  sup( y ) yG yG thì y1 chính laø ñieåm caän traùi vaø y2 laø ñieåm caän phaûi cuûa G. * Nguyeân lyù trung bình: Theo nguyeân lyù trung bình, giaù trò roõ y’ seõ laø y1  y 2 y'  2 Nguyeân lyù naøy thöôøng ñöôïc duøng khi G laø moät mieàn lieân thoâng vaø nhö vaäy y’ cuõng seõ laø giaù trò coù ñoä phuï thuoäc lôùn nhaát. Trong tröôøng hôïp B’ goàm caùc haøm lieân thuoäc daïng ñeàu thì giaù trò roõ y’ khoâng phuï thuoäc vaøo ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. B’ B1 B2 H Giaù trò roõ y’ khoâng phuï thuoäc vaøo ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. y y’ . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 25 to to k k lic lic C C w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k * Nguyeân lyù caän traùi: Giaù trò roõ y’ ñöôïc laáy baèng caän traùi y1 cuûa G. Giaù trò roõ laáy theo nguyeân lyù caän traùi naøy seõ phuï thuoäc tuyeán tính vaøo ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu kh ieån quyeát ñònh. B’ B1 B2 H Giaù trò roõ y’ phuï thuoäc tuyeán tính vôùi ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát y ñònh y’ * Nguyeân lyù caän phaûi: Giaù trò roõ y’ ñöôïc laáy baèng caän phaûi y2 cuûa G. Cuõng gioáng nhö nguyeân lyù caän traùi, giaù trò roõ y’ ôû ñaây phuï thuoäc tuyeán tính vaøo ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. B’ B1 B2 H Giaù trò roõ y’ phuï thuoäc tuyeán tính vôùi ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát y ñònh y’ b. Phöông phaùp ñieåm troïng taâm: Phöông phaùp ñieåm troïng taâm seõ cho ra keát quaû y’ laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm mieàn ñöôïc bao bôûi truïc hoaønh vaø ñöôøng B’(y). Coâng thöùc xaùc ñònh y’ theo phöông phaùp ñieåm troïng taâm nhö sau:  S ,   B S trong ñoù S laø mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø B’. B’ B1 B2 Giaù trò roõ y’ laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm. y y’ S . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 26 to to k k lic lic C C w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k Coâng thöùc treân cho pheùp xaùc ñònh giaù trò y’ vôùi söï tham gia cuûa taát caû caùc taäp môø ñaàu ra cuûa moät luaät ñieàu khieån moät caùch bình ñaúng vaø chính xaùc, tuy n hieân laïi khoâng ñeå yù ñöôïc tôùi ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh vaø thôøi gian tính toaùn laâu. Ngoaøi ra moät trong nhöõng nhöôïc ñieåm cô baûn cuûa phöông phaùp ñieåm troïng taâm laø coù theá giaù trò y’ xaùc ñònh ñöôïc laïi coù ñoä phuï thuoäc nhoû nhaát, thaäm chí baèng 0. Bôûi vaäy ñeå traùnh nhöõng tröôøng hôïp nhö vaäy, khi ñònh nghóa haøm lieân thuoäc cho töøng giaù trò môø cuûa moät bieán ngoân ngöõ neân ñeå yù sao cho mieàn xaùc ñònh cuûa caùc giaù trò ñaàu ra laø moät mieàn lieân thoâng. * Phöông phaùp ñieåm troïng taâm cho luaät hôïp thaønh SUM-MIN: Giaû söû coù q luaät ñieàu khieån ñöôïc trieån khai. Vaäy thì moãi giaù trò môø B’ taïi ñaàu ra cuûa boä ñieàu khieån thöù k laø vôùi k = 1, 2, ..., q thì quy taéc SUM-MIN, haøm lieân thuoäc B’(y) seõ laø: q  B' ( y)    B' k ( y) , k 1 Coâng thöùc tính y’ coù theå ñöôïc ñôn giaûn nhö sau: q   q  q    y ( y )dy    y   B 'k ( y ) dy M     B 'k k y'  S  q  k 1  S  k 1 k 1 q q     A     B 'k ( y ) dy     B 'k ( y )dy    k   S  k 1  k 1 k 1  S  trong ñoù: vaø Ak    B 'k ( y ) dy S * Phöông phaùp ñoä cao: Söû duïng coâng thöùc tính y’ treân cho caû hai loaïi luaät hôïp thaønh MAX-MIN vaø SUM-MIN vôùi theâm moät giaû thieát laø moãi taäp môø B’k(y) ñöôïc xaáp xæ baèng moät caëp giaù trò (yk, Hk) duy nhaát (singleton ), trong ñoù Hk laø ñoä cao cuûa B’k(y) vaø yk laø moät ñieåm maãu trong mieàn giaù trò cuûa B’k(y) coù: B’k(y) = Hk. q y Hk k k 1 thì y'  , q H k k 1 Coâng thöùc treân coù teân goïi laø coâng thöùc tính xaáp xæ y’ theo phöông phaùp ñoä cao vaø khoâng chæ aùp duïng cho luaät hôïp thaønh MAX-MIN, SUM-MIN maø coøn coù theå cho caû nhöõng luaät hôïp thaønh khaùc nhö MAX-PROD hay SUM-PROD. . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 28 to to k k lic lic C C w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k II. ÖÙng duïng logic môø trong ñieàu khieån: 1. Caùc thaønh phaàn cô baûn cuûa heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng: Moät heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng bao goàm ba phaàn chuû yeáu: - Thieát bò ñieàu khieån (TBÑK) - Ñoái töôïng ñieàu khieån (ÑTÑK) - Thieát bò ño löôøng (TBÑL) N R U C TBÑK ÑTÑK F TBÑL Sô ñoà khoái cuûa heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng Trong ñoù: C: Tín hieäu caàn ñieàu khieån ñöôïc goïi laø tín hieäu ra. U: Tín hieäu ñieàu khieån. R: Tín hieäu chuû ñaïo (chuaån hay tham chieáu) thöôøng ñöôïc goïi laø tín hieäu vaøo. N: Tín hieäu nhieãu taùc ñoäng töø beân ngoaøi vaøo heä thoáng. F: Tín hieäu hoài tieáp. 2. Caùc nguyeân taéc ñieàu khieån töï ñoäng: a. Nguyeân taéc giöõ oån ñònh: * Nguyeân taéc buø taùc ñoäng beân ngoaøi: U C TBÑK ÑTÑK Trong ñoù tín hieäu taùc ñoäng beân ngoaøi leân ñoái töôïng ñieàu khieån ÑKTÑ coù theå kieåm tra vaø ño löôøng ñöôïc. Neáu ñaëc tính cuûa ñoái töôïng G(p) ñöôïc xaùc ñònh tröôùc thì tín hieäu ñieàu khieån U coù theå ñöôïc xaùc ñònh theo taùc ñoäng beân ngoaøi N sao cho ngoõ ra G  Co C = Co = Cte, vôùi Co laø giaù trò tín hieäu ra caàn giöõ oån ñònh. ( U  c vôùi Gc laø G Gc  1 haøm truyeàn cuûa thieát bò ñieàu khieån). Loaïi heä thoáng naøy cho pheùp giöõ ngoõ ra khoâng ñoåi vaø khoâng phuï thuoäc vaøo taùc ñoäng beân ngoaøi N. . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 29 to to k k lic lic C C w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k * Nguyeân taéc ñieàu khieån sai leäch: Khi taùc ñoäng beân ngoaøi khoâng kieåm tra vaø ño löôøng ñöôïc coøn ñaëc tính cuûa ñoái töôïng khoâng xaùc ñònh moät caùch ñaày ñuû thì nguyeân taéc buø taùc ñoäng beân ngoaøi khoâng cho pheùp giöõ oån ñònh tín hieäu ra C. Khi ñoù nguyeân taéc ñieàu khieån sai leäch ñöôïc söû duïng. Sô ñoà khoái cuûa nguyeân taéc naøy nhö sau: R  U C TBÑK ÑTÑK C (-) Trong ñoù tín hieäu ra C ñöôïc phaûn hoài veà ñaàu vaøo vaø phoái hôïp vôùi tín hieäu vaøo R ñeå taïo ra sai leäch  = R – C (phaûn hoài aâm). Tín hieäu sai leäch naøy ñöôïc ñöa vaøo TBÑK ñeå taïo ra tín hieäu ñieàu khieån U ñaët vaøo ñoái töôïng ñieàu khieån. * Nguyeân taéc ñieàu khieån hoãn hôïp: N (+) R  U C TBÑK ÑTÑK C (-) Nguyeân taéc naøy cho pheùp giöõ tín hie äu ra C khoâng phuï thuoäc vaøo taùc ñoäng beân ngoaøi N. b. Nguyeân taéc ñieàu khieån theo chöông trình: Nguyeân taéc naøy thöôøng duøng cho heä thoáng ñieàu khieån hôû. Nguyeân taéc naøy giöõ cho tín hieäu ra C thay ñoåi theo moät chöông trình ñònh saün C(t) = Co(t). Nguyeân taéc giöõ oån ñònh coù theå xem laø tröôøng hôïp rieâng cuûa nguyeân taéc ñieàu khieån theo chöông trình khi Co(t) = Cte. c. Nguyeân taéc töï chænh ñònh: Ñaëc tính ñoäng hoïc cuûa haàu heát caùc heä thoáng ñieàu khieån ñeàu khoâng phaûi laø khoâng ñoåi do nhieàu nguyeân nhaân nhö aûnh höôûng cuûa thôøi gian, thay ñoåi caùc tham soá vaø moâi tröôøng. Duø aûnh höôûng cuûa nhöõng thay ñoåi nhoû cuûa ñaëc tính ñoäng hoïc ñöôïc ñieàu chænh nhôø heä ñieàu khieån coù phaûn hoài nhöng neáu caùc thoâng soá cuûa heä thoáng vaø moâi tröôøng thay ñoåi ñaùng keå thì moät heä thoáng ñaït yeâu caàu caàn phaûi coù khaû naêng thích nghi. Söï thích nghi bao goàm khaû naêng töï ñieàu chænh hay töï caûi tieán ñeå phuø hôïp vôùi nhöõng thay ñoåi khoâng theå döï ñoaùn tröôùc cuûa moâi tröôøng hay caáu truùc. Heä thoáng ñieàu khieån thích nghi coù khaû naêng phaùt hieän nhöõng thay ñoåi caùc tham soá vaø thöïc hieän vieäc ñieàu chænh caàn thieát caùc tham soá cuûa boä ñieàu khieån ñeå duy trì moät tieâu chuaån toái öu naøo ñoù. . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 30 to to k k lic lic C C w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k Trong heä thoáng ñieàu khieån thích nghi, ñaëc tính ñoäng phaûi ñöôïc nhaän daïng ôû moïi thôøi ñieåm ñeå coù theå ñieàu chænh caùc tham soá boä ñieàu khieån nhaèm muïc tieâu duy trì chæ tieâu toái öu ñeà ra. Nhö vaäy heä thoáng ñieàu khieån thích nghi laø heä thoáng khoâng döøng vaø noù thích nghi vôùi heä thoáng chòu taùc ñoäng cuûa moâi tröôøng thay ñoåi. TBÑKA N R U C TBÑKC ÑTÑK Ngoaøi voøng kín cô baûn goàm hai khoái ÑTÑK vaø ÑTÑK C (thieát bò ñieàu khieån cô baûn), heä ñieàu khieån thích nghi coøn coù moät khoái thieát bò ñieàu khieån thích nghi TBÑKA. Khoái naøy nhaän caùc tín hieäu cuûa heä thoáng R, U, N, C vaø döïa treân caùc chæ tieâu toái öu yeâu caàu cuûa heä thoáng maø ñònh ra caùc tín hieäu ñieàu khieån laøm thay ñoåi caùc tham soá cuûa thieát bò ñieàu khieån cô baûn TBÑKC. TBÑKA nhö vaäy vöøa ñaûm nhaän vai troø ñieàu khieån vöøa coù chöùc naêng cuûa moät khoái tính toaùn. Hieän nay caùc thieát bò ñieàu khieån thích nghi coù theå laø moät maùy vi tính ñaûm nhaän chöùc naêng tính toaùn, ghi nhaän döõ lieäu vaø ñieàu khieån. 3. Tieâu chuaån ñaùnh giaù moät heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng: a. Ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng: Ñoä chính xaùc ñaùnh giaù treân cô sôû phaân tích caùc sai leäch, ñieàu chænh caùc sai leäch naøy phuï thuoäc raát nhieàu yeáu toá bieán thieân cuûa tín hieäu ñaët seõ gaây ra caùc sai leäch trong quaù trình quaù ñoä vaø cuøng sinh ra sai leäch trong cheá ñoä xaùc laäp. Treân cô sôû phaân tích caùc sai leäch ñieàu chænh ta coù theå choïn caùc boä ñieàu chænh, caùc maïch buø thích hôïp ñeå naâng cao ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng. Caùc heä soá sai leäch: Trong ñieàu khieån töï ñoäng thöôøng ñaët teân cho caùc heä soá sai leäch nhö sau: Exlp: heä soá sai leäch vò trí. Exlv: heä soá sai leäch toác ñoä. Exla: heä soá sai leäch gia toác. Moät heä thoáng chính xaùc tuyeät ñoái laø heä coù moïi söï sai leäch ñeàu baèng 0. Xeùt heä thoáng coù caáu truùc toái giaûn nhö sau: C(p) R(p) G(p) TM . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
. Luaän vaên toát nghieäp 31 Trong ñoù: G(p): haøm truyeàn maïch hôû. TM: thieát bò coâng ngheä. R(p), r(t): tín hieäu ñieàu khieån. C(p), c(t): tín hieäu ra. N: caùc nhieãu loaïn. n C ( p )  Wi ( p )  R( p )   Wi ( p )  N i ( p ) i 1 G ( p) G ( p)  W ( p)  1  G ( p) Wi(p): haøm truyeàn vôùi caùc nhieãu loaïn. Giaû söû kích thích ñaàu vaøo laø haøm naác: r(t) = 1(t)  R(p) = 1/p. 1 1 Exlp  lim p  p1  G ( p ) 1  K p p 0 Vôùi K p  lim G ( p) : haèng soá sai leäch vò trí p 0 Khi r(t) = t . 1(t)  R(p) = 1/p2: 1 1 1 E xlv  lim p  lim  p 1  G ( p ) 2 p 0 p.G ( p ) Kv p 0 Vôùi K v  lim pG ( p) : haèng soá sai leäch vaän toác. p 0 Khi r(t) = t2/2. 1(t)  R(p) = 1/p 3: 1 1 E xla  lim p  p 1  G ( p ) K a 3 p 0 Vôùi K a  lim p 2G( p ) : haèng soá sai leäch gia toác. p 0 Ñeå taêng ñoä chính xaùc cuûa heä, ngöôøi ta theâm khaâu tích phaân vaøo heä hôû nhöng khi ñoù ñoä oån ñònh cuûa heä thoáng bò giaûm ñi. b. Ñoä oån ñònh cuûa heä thoáng: Vieäc khaûo saùt oån ñònh döïa treân quan ñieåm vaøo chaën ra chaën vôùi caùc tieâu chuaån: Routh, Hurwitz vaø tieâu chuaån taàn soá Nyquist – Mikhailov cuõng nhö caùc phöông phaùp chia mieàn D hay quyõ ñaïo nghieäm ñeå khaûo saùt heä coù thoâng soá bieán ñoåi. Heä thoáng tuyeán tính ñöôïc goïi laø oån ñònh neáu tín hieäu ra bò chaën khi tín hieäu vaøo bò chaën. Xeùt moät heä thoáng ñieàu khieån voøng kín cô baûn sau: . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
. Luaän vaên toát nghieäp 32 C(p) R(p) G(p) H(p) G ( p) Haøm truyeàn voøng kín: W ( p )  1  G ( p ).H ( p ) Coù phöông trình ñaëc tröng laø: F ( p )  1  G ( p ).H ( p )  0 - Ñieàu khieån caàn vaø ñuû ñeå heä tuyeán tính oån ñònh laø taát caû caùc cöïc Pi cuûa G(p) phaûi coù phaàn thöïc aâm. - Re Pi < 0, i hay noùi caùch khaùc nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng phaûi ôû beân traùi maët phaúng phöùc. Ta cuõng goïi heä ôû bieân giôùi oån ñònh khi coù ít nhaát moät nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng ôû treân truïc aûo coøn nhöõng nghieäm coøn laïi ôû traùi maët phaúng phöùc. Heä thoáng seõ khoâng oån ñònh neáu coù ít nhaát moät nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng coù phaàn thöïc döông. * Tieâu chuaån ñaïi soá: Xeùt moät heä thoáng coù phöông trình ñaëc tröng; F(p) = anp n + an-1pn-1 + … + a0 = 0 , a  0. Ñieàu kieän caàn ñeå heä oån ñònh laø: aj cuøng daáu vôùi jan (= 0, 1, …, n) aj  0 (= 0, 1, …, n).  Tieâu chuaån Hurwitz: Ñieàu kieän caàn ñeå heä oån ñònh laø caùc nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng naèm beân traùi maët phaúng phöùc laø xeùt caû caùc ñònh thöùc Hurwitz Dk (k = 0… n) ñeàu cuøng daáu, trong ñoù D0 = a, Di = an-1.  Tieâu chuaån Routh: Ñieàu kieän caàn ñeå caùc nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng naèm beân traùi maët phaúng phöùc laø taát caû caùc phaàn töû cuûa coät 1 baûng Routh ñeàu cuøng daáu, neáu coù söï thay ñoåi daáu thì soá laàn ñoåi daáu baèng soá nghieäm ôû PMP. Ñoä döï tröõ oån ñònh: Ñoä döï tröõ oån ñònh laø moät ñaïi löôïng döông ñaùnh giaù möùc ñoä oån ñònh cuûa heä thoáng vaø neáu vöôït quaù löôïng döï tröõ ñoù thì heä thoáng oån ñònh seõ thaønh maát oån ñònh. . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
. Luaän vaên toát nghieäp 33 * Tieâu chuaån taàn soá:  Tieâu chuaån Nyquist: Khi G(p) oån ñònh thì heä kín oån ñònh khi vaø chæ khi bieåu ñoà Nyquist bao ñieåm -1. Khi G(p) khoâng oån ñònh thì heä kín oån ñònh khi vaø chæ khi bieåu ñoà Nyquist bao ñieåm – 1 m laàn.  Tieâu chuaån giaûn ñoà Bode: Heä oån ñònh khi G(p) khoâng ñöôïc coù cöïc ôû phaàn maët phaúng phöùc. Xeùt ñaëc tính pha ôû taàn soá caét bieân WB, xem ñaëc tính pha ôû taàn soá caét bieân neáu: - Ñöôøng pha ôû treân ñöôøng –180o thì heä kín oån ñònh. - Ñöôøng pha ôû ñöôøng –180o thì heä kín ôû bieân giôùi oån ñònh. - Ñöôøng pha ôû döôùi ñöôøng –180o thì heä kín khoâng oån ñònh. 4. Caùc kieåu ñieàu khieån coå ñieån: a. Ñieàu khieån tæ leä P: e(t) u(t) C(t) r(t) K G(p) f(t) H(p) Ñieàu khieån tæ leä cho pheùp nhanh choùng ñaït trò soá yeâu caàu nhöng thöôøng coù sai leäch. Ñeå giaûm sai leäch ngöôøi ta taêng ñoä lôïi K, neáu taêng K quaù daãn ñeán voït loá max lôùn vaø heä coù theå maát oån ñònh. b. Ñieàu khieån tæ leä – vi phaân PD: e(t) + u(t) r(t) C(t) K G(p) - + Td p H(p) Trong heä thoáng maø ñoä voït loá quaù lôùn thì ngöôøi ta thöôøng theâm khaâu ñieàu khieån vi phaân: de(t ) U (t )  Ke(t )  Td dt . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
. Luaän vaên toát nghieäp 34 de(t ) Neáu C(t) taêng (ñoä voït loá lôùn) thì e(t) giaûm   0 , neân dt de(t ) giaûm nhieàu khoâng cho C(t) taêng quaù. Vì vaäy ñieàu khieån PD U (t )  Ke(t )  Td dt laøm giaûm chaán cuûa heä thoáng taêng leân, giaûm voït loá nhöng thôøi gian treã seõ laâu hôn. Ñieàu khieån PD chæ aûnh höôûng tôùi sai soá xaùc laäp Exl, neáu Exl bieán thieân theo thôøi gian ( d  0 ) maø khoâng aûnh höôûng neáu Exl(t) = Cte. Neáu Exl taêng theo t , tín hieäu taùc dt ñoäng coù thaønh phaàn tæ leä vôùi de(t ) laøm giaûm bieân ñoä sai soá. dt c. Ñieàu khieån tæ leä – tích phaân PI: e(t) + u(t) r(t) C(t) K G(p) - + Ki p H(p) Ñeå naâng cao ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng, ngöôøi ta theâm khaâu ñieàu khieån tích phaân. Tín hieäu taùc ñoäng: t  K i  e t dt e  Bao laâu coøn sai leäch, tín hieäu taùc ñoäng coøn duy trì ñeå laøm giaûm sai leäch naøy. Ñieàu khieån PI laøm cho heä höõu sai thaønh voâ sai. Loaïi cuûa heä thoáng ñöôïc taêng leân nghóa laø baäc cuûa noù cuõng taêng leân, do ñoù ñoä oån ñònh cuûa heä keùm ñi. d. Ñieàu khieån tæ leä – tích phaân – vi phaân PID: Ñeå caûi thieän heä thoáng ôû xaùc laäp vaø quaù ñoä thì tín hieäu taùc ñoäng: t de(t ) U (t )  Ke(t )  Td  K i  e(t ) dt dt 0 e(t) r(t) K - + u(t) C(t) Td p G(p) + + Ki p H(p) . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2009-2019 TaiLieu.VN. All rights reserved.