Здравствуйте на этой странице я собрала теорию и практику с примерами решения задач по предмету теория автоматического управления с решением по каждой теме, чтобы вы смогли освежить знания!
Если что-то непонятно — вы всегда можете написать мне в WhatsApp и я вам помогу!
Теория автоматического управления
Теория автоматического управления (ТАУ), — научная дисциплина, предметом изучения которой являются информационные процессы, протекающие в системах управления техническими и технологическими объектами. ТАУ выявляет общие закономерности функционирования, присущие автоматическим системам различной физической природы, и на основе этих закономерностей разрабатывает принципы построения высококачественных систем управления.
Одномерные линейные непрерывные системы
Как правило, по структурной схеме при известных функциях передачи отдельных звеньев требуется найти эквивалентную передаточную функцию (ПФ) некоторого объединения звеньев (объекта, регулятора), либо всей системы в целом. Для этого используют правила преобразования последовательного, параллельного и встречно-параллельного (с обратной связью) соединений.
Эквивалентная передаточная функция последовательно соединенных звеньев равна произведению передаточных функций этих звеньев. Считают, что перестановка последовательно включенных по пути сигнала звеньев не влияет на результат, т. е.

Эквивалентная передаточная функция параллельно соединенных звеньев равна сумме передаточных функций этих звеньев (с учетом знака входа сумматора на пути сигнала).
Путь от входа к выходу системы называется прямой связью, от выхода ко входу — обратной связью. Если сигнал на пути меняет знак (обычно на инвертирующем входе сумматора), обратная связь называется отрицательной (ООС), если не меняет знак — положительной (ПОС). Замкнутый путь называется контуром, например, замкнутый контур обратной связи (ЗКОС). Эквивалентная передаточная функция соединения с обратной связью равна дроби, в числителе которой записана ПФ звена на прямом пути, а в знаменателе — единица минус произведение ПФ звеньев по замкнутому контуру обратной связи. Величина 
Особенности этого вида соединения звеньев:
- если в системе есть хоть одна обратная связь, передаточная функция системы будет всегда представлять собой дробь;
- знак перед произведением ПФ звеньев в знаменателе (в определителе ЗКОС) обычно противоположен знаку обратной связи.
Для систем с перекрещивающимися (мостиковыми) связями применяют правило переноса: в переносимую ветвь вводят фиктивное звено с передаточной функцией, равной ПФ потерянного, либо обратной ПФ появившегося при переносе элемента.
По Мейсону структурная схема может быть описана целиком, без деления на звенья. Передаточная функция многоконтурной системы образует дробь, числитель которой равен сумме произведений передаточных функций прямых путей на совокупные определители ЗКОС, не касающихся этих путей, а знаменатель — единица минус сумма произведений определителей несоприкасающихся ЗКОС и передаточных функций общих ЗКОС. Следует внимательно относиться к ветвям, которые заходят извне в контур ОС, т.к. они могут образовывать неявные прямые пути по цепям обратных связей.
Пример №1
Определить передаточную функцию схемы (рисунок 1.1,а).

Решение:
Видно, что без преобразований нельзя начинать сворачивать схему, в частности, нельзя объединить звенья 




В исходной схеме на пути от точки 



После переноса начнем свертывание схемы, заменяя каждый раз несколько звеньев одним эквивалентным на основе правил 1-3 и увеличивая границы преобразуемого участка. Промежуточные (вспомогательные) ПФ обычно индексируют римскими цифрами, их используют временно и обязательно заменяют в итоге на ПФ с реально существующими индексами.

Конечный результат всегда представляется в виде простой рациональной дроби и выражается только через исходные передаточные функции. Сигнал не может пройти через одну и ту же точку дважды, поэтому появление в выражении кратных величин вида 

Пример №2
Определить передаточную функцию схемы (рисунок 1.2).

Решение:
Применим правило Мейсона. В системе имеются обратные связи, поэтому ПФ представляет собой дробь. Прямой путь от входа 





Дифференциальное уравнение
Поведение линейных, непрерывных, стационарных систем с сосредоточенными параметрами описывается во времени обыкновенным дифференциальным уравнением (ОДУ) с постоянными коэффициентами

где слева — выходная функция 

Для записи передаточной функции используется комплексная переменная Лапласа 





При нулевых начальных условиях передаточная функция может быть получена и как отношение реакции (выходного сигнала) системы к входному сигналу, записанных в виде изображений по Лапласу.
Она может быть записана триадой: корни многочлена числителя (нули), корни многочлена знаменателя (полюса) и общий коэффициент усиления. На комплексной плоскости нули обозначают кружком, полюса — крестиком; общий коэффициент усиления отобразить невозможно и он должен указываться отдельно.
При переходе от разомкнутой системы к замкнутой, охваченной общей единичной отрицательной обратной связью (ООС), достаточно к знаменателю ПФ разомкнутой системы добавить ее числитель, чтобы получить ПФ замкнутой системы.
Пример №3
Определить передаточную функцию объекта регулирования, модель которого задана дифференциальным уравнением

Решение:
Сопоставляя производным соответствующую степень 



Пример №4
При единичном скачке 

Решение:
Преобразуем по Лапласу входной и выходной сигналы, пользуясь таблицей соответствия оригиналов и изображений (приложение 


Здесь единичный скачок не учитываем, хотя он и имеется в исходной функции, так как это просто указание на то, что сигнал на выходе появился скачком. Такое указание может и отсутствовать.
Делим изображение реакции на изображение входного воздействия и получаем передаточную функцию звена

Пример №5
Система имеет нуль -3, комплексные сопряженные полюса 

Решение:
Передаточная функция разомкнутой системы равна

Добавляя к знаменателю числитель, получаем ПФ замкнутой системы

Принципиальная схема
Если анализируется принципиальная электрическая схема, передаточная функция составляется с учетом известных закономерностей работы таких схем. Для индуктивных элементов (катушек, дросселей) операторное реактивное сопротивление равно 




В схемах с операционными усилителями (ОУ) учитывают, что инвертирующий вход изменяет знак (полярность) проходящего сигнала. Коэффициент усиления каскада на ОУ равен отношению эквивалентного сопротивления в цепи обратной связи к эквивалентному сопротивлению на входе усилителя.
По передаточной функции объекта можно записать дифференциальное уравнение, предполагая, что сокращение одинаковых нулей и полюсов не производилось. По изображению некоторого сигнала можно записать его оригинал.
Пример №6
Определить передаточную функцию схемы (рисунок 1.12).
Решение:
Схема представляет собой делитель напряжения с коэффициентом

поэтому передаточная функция равна

Пример №7
Определить передаточную функцию схемы (рисунок 1.13).
Решение:
Эквивалентное операторное сопротивление в цепи отрицательной обратной связи равно сумме

в итоге передаточная функция схемы на инвертирующем операционном усилителе будет равна

Пример №8
Составить структурную схему по дифференциальному уравнению объекта

Решение:
Прежде всего уравнение нормируют (делят все коэффициенты на коэффициент 

Затем составляют структурную схему, используя блоки интегрирования (т.е. деления на переменную Лапласа 





Пример №9
Определить порядок объекта, записать его дифференциальное уравнение по передаточной функции

Решение:
Порядок объекта равен трем. Обозначив в соответствии с индексами передаточной функции выходную величину 


Временные характеристики. Реакция на произвольное воздействие
Для решения дифференциального уравнения (нахождения реакции системы) с помощью преобразования Лапласа необходимо:
Рекомендуется:
а) перед вычислением корней обязательно нормировать ПФ по старшему коэффициенту при 
б) не сокращать существующие нули и полюса с положительной действительной частью, ведущие к неустойчивости системы, если их части не являются целыми числами; остальные нули и полюса могут быть сокращены перед переходом во временную область;
в) для кратных полюсов записывать дробями все степени корня от наибольшей до первой в порядке их убывания;
г) комплексные сопряженные корни представлять одним общим квадратным трехчленом.
После разложения на простые дроби и вычисления вычетов полезно проверить правильность результата. Первое правило проверки -сумма дробей правой части должна быть равна изображению в левой части равенства. Второе правило проверки — сумма всех составляющих оригинала при 

Пример №10
Используя преобразование Лапласа, найти оригинал реакции на воздействие 



Решение:
При переходе от изображения к оригиналу коэффициент 4 сохраняется, полюс -2 образует составляющую 





Пример №11
Найти начальное, конечное значения и аналитическую запись для оригинала, если изображение по Лапласу отклика системы равно

Решение:
Начальное значение оригинала (при 

для производной по времени 



Поэтому

Конечное значение оригинала (при 


Для полной записи оригинала разлагаем изображение на простые дроби в соответствии с полюсами, находим вычеты 


По таблице соответствия оригиналов и изображений (приложение А) записываем оригинал в виде формулы 


Переходная и импульсная функции
К типовым функциям времени (реакциям системы) относятся переходная и импульсная переходная (весовая) функции.
Переходной функцией 
Импульсной (весовой) функцией 

Поскольку всегда 

Для оценки начального и конечного (установившегося) значений переходной характеристики объекта нужно найти отношение коэффициентов при 


Связь между импульсной и переходной функциями определяется соотношением

откуда

Иначе говоря, импульсная функция является производной по времени от переходной функции.
Пример №12
Для системы 


Решение:
Поскольку порядок многочлена числителя ПФ 


Коэффициент усиления в установившемся режиме равен

Пример №13
Определить передаточную функцию объекта регулирования, если его весовая функция равна

Решение:
По таблице соответствия АЛ находим изображение весовой функции (а это уже и есть передаточная функция объекта)

Приведя все дроби к общему знаменателю, получим ПФ в стандартном виде

Пример №14
Найти весовую функцию системы, если переходная функция равна

Решение:
Весовая функция равна производной по времени от переходной

Другой путь решения — через преобразование Лапласа

убираем нулевой корень s в знаменателе, принадлежащий входному воздействию — скачку, получаем ПФ или изображение весовой функции

откуда весовая функция

Свободное движение системы
В общем случае реакция системы состоит из вынужденной и свободной составляющих 

Вынужденная составляющая 


Используют два способа вычисления совокупного переходного процесса. В первом случае система обычно задается ОДУ, производят в соответствии со свойством дифференцирования преобразования Лапласа индивидуальное преобразование каждого члена дифференциального уравнения, вычисляются одновременно вынужденная и свободная составляющие.
По второму способу выполняют независимое вычисление вынужденной и/или свободной составляющих, при этом система обычно задана ПФ или структурной схемой. Для вычисления 


Если рассчитывается полное движение системы с учетом ненулевых начальных условий, запрещается производить сокращения в левой части ОДУ (в характеристическом полиноме 
Если начальные условия не заданы, то по умолчанию они считаются нулевыми. После получения результата стоит проверить, соответствует ли величина реакции на выходе при 
Пример №15
Для системы, заданной ОДУ 

Решение:
Преобразуем индивидуально каждый член ОДУ по Лапласу с учетом свойств дифференцирования оригинала при ненулевых начальных условиях

Группируем и переносим подобные члены, подставляем значения

Находим корни характеристического уравнения 

записываем разложение на простые дроби, вычисляем вычеты в полюсах (смотри приложение Б), переходим к оригиналу по таблице А.1

При 

Пример №16
Система задана ОДУ

Найти реакцию системы, если

Решение:
Прежде всего находим изображение входного воздействия по Лапласу 

Определяем по характеристическому полиному числитель 

Полное описание переходного процесса

Частотные характеристики. Основные частотные характеристики
Аналитическое выражение для комплексного коэффициента передачи 



получают амплитудную (АЧХ) 




Если представить комплексный коэффициент передачи в виде дроби

то амплитудная характеристика будет равна

а фазовая характеристика

Обобщающей является амплитудно-фазовая частотная характеристика (АФЧХ или просто АФХ) — кривая (годограф), которую чертит на комплексной плоскости конец вектора 


В ходе расчетов следует отбросить отрицательные, мнимые и комплексные частоты и по возможности сократить получающиеся выражения для действительной и мнимой частей на со.
При построении частотных характеристик учитывают гладкость кривой (при разрывах годограф изменяется асимптотически), указывают на графике стрелкой направление увеличения частоты и/или крайние частоты. В каком бы порядке не были расположены частоты в таблице, построение кривой следует всегда производить по возрастанию значений частоты.
Быстрая проверка правильности расчетов:
Реакцию системы на гармоническое воздействие любой частоты со в показательной форме получают путем умножения на 

Пример №17
Построить частотные характеристики системы с ПФ 
Решение:
Подставляем 




В данном случае числители и знаменатели дробей (действительной и мнимой частей) на 
- крайние частоты 0 и
;
- частоты пересечения характеристик с осями (определяются путем приравнивания числителей дробей мнимой и действительной части к нулю и решения полученного уравнения);
- частоты разрыва характеристики (находят, приравнивая знаменатель нулю и решая уравнение) и близкие к ним (чуть больше-чуть меньше) частоты;
- прочие частоты для повышения точности расчета.

Приравнивая 


Приравнивая 


По виду биквадратного уравнения 
По одной таблице можно построить АФЧХ на комплексной плоскости (рисунок 1.25, а), индивидуально ВЧХ и МЧХ (рисунок 1.25, б), и после дополнительных расчетов АЧХ и ФЧХ (рисунок 1.25, В).

Пример №18
Записать аналитически реакцию системы с известными АЧХ и ФЧХ (рисунок 1.26) на воздействие

Решение:
Общий вид гармонического сигнала 


Отсюда амплитуда выходной величины равна 3,5 0,36 = 1,26; фаза выходной величины 0 — 0.785 рад и окончательный вид реакции

Пример №19
При воздействии 

Решение:
Получаем по ПФ аналитические выражения для АЧХ и ФЧХ

Для известной частоты 10 рад/с значения АЧХ и ФЧХ равны

Выражение для выходного гармонического сигнала

Логарифмические частотные характеристики
Зависимость 





Для упрощения при построении вручную действительную ЛАЧХ заменяют асимптотической, т.е. ломаной линией из прямых отрезков, имеющих стандартный наклон, кратный ±20дБ/дек.
Частоты пересечения отрезков со а называются частотами сопряжения, они соответствуют корням ПФ. Частоты пересечения ЛАЧХ с осью абсцисс 



Частоты сопряжения находят по корням (постоянным времени 
Звено первого порядка (один действительный корень)

Звено второго порядка (комплексные сопряженные корни)

где 








Левую (начальную) часть ЛАЧХ (низкочастотную или НЧ-асимптоту) или ее продолжение проводят через точку с координатами 






Двигаясь вправо, на каждой частоте сопряжения продолжают ЛАЧХ с отклонением от предыдущего направления: для корня числителя вверх (+20 дб/дек); для корня знаменателя вниз (-20 дБ/дек). Если кратность корня 


ЛФЧХ устойчивых систем строят по шаблону, неустойчивых -по вычисляемым точкам. Приближенно считают, что участку ЛАЧХ с наклоном ±20 дБ/дек соответствует фазовый сдвиг около ±90°, а участку с наклоном ±40 дБ/дек сдвиг на ±180°; действительному корню знаменателя соответствует угол наклона ЛФЧХ на сопрягающей частоте 
У статических систем (степень астатизма 




Пример №20
Построить ЛАЧХ системы, заданной структурной схемой (рисунок 1.31, а). Передаточная функция системы равна


Решение:
Определяем параметры НЧ-асимптоты:
Нули в системе отсутствуют, полюс -5 имеется, отсюда частота сопряжения 
Пример №21
Составить ПФ системы с заданной ЛАЧХ (рисунок 1.31, в), предполагая, что все корни имеют отрицательную действительную часть.
Решение:
На частотах сопряжения 


Поскольку

и окончательно

Устойчивость непрерывных стационарных систем. Математический и физический признаки устойчивости
Устойчивость — это свойство системы возвращаться в исходное состояние равновесия после снятия воздействия, выведшего систему из этого состояния.
Математический (прямой) признак устойчивости: система устойчива, если все корни её характеристического уравнения имеют отрицательную действительную часть. Другими словами — если все полюса системы левые (лежат слева от мнимой оси комплексной плоскости). Корни полинома числителя передаточной функции (нули) на устойчивость системы не влияют.
Если хотя бы один полюс располагается справа от мнимой оси, система неустойчива. Она находится на апериодической границе устойчивости, если при остальных левых корнях имеет один нулевой корень, и на колебательной (периодической) границе устойчивости, если при остальных левых корнях характеристического уравнения имеет пару чисто мнимых корней (значение со мнимой части таких корней равно частоте незатухающих колебаний системы на границе устойчивости).
Физический признак устойчивости: система устойчива, если свободная составляющая 


Пример №22
Оценить прямым методом устойчивость системы, описываемой дифференциальным уравнением

Решение:
Характеристическое уравнение системы

имеет нулевой корень 

Система находится на апериодической границе устойчивости, т.к. нулевой корень находится на мнимой оси комплексной плоскости корней, а остальные корни лежат слева от мнимой оси.
Пример №23
Оценить устойчивость системы со свободной составляющей переходного процесса

Решение:
Выражение содержит гармонические составляющие с постоянной амплитудой (не затухающие и не расходящиеся с течением времени), отсюда вывод: система находится на колебательной границе устойчивости. Частота незатухающих колебаний, соответствующая колебательной границе устойчивости, равна 1 рад/с или 
Алгебраические критерии устойчивости. Критический коэффициент усиления
Критерий Гурвица: система устойчива, если все коэффициенты ее характеристического уравнения

и все диагональные миноры 
Для устойчивости систем первого и второго порядка необходимо и достаточно, чтобы все коэффициенты характеристического уравнения были положительны (были одного знака). Достаточные условия для системы третьего порядка

для системы четвертого порядка

Критерий Гурвица удобно использовать при устном счете для систем не выше четвертого порядка.
Критерий Рауса: система устойчива, если все коэффициенты ее характеристического уравнения и все элементы первого столбца таблицы Рауса положительны. Необходимое условие (положительность всех коэффициентов) совпадает с критерием Гурвица.
Для проверки достаточного условия составляют таблицу, первую и вторую строки которой заполняют попарно коэффициентами характеристического уравнения, начиная со старшего, недостающие коэффициенты заменяют нулем. Элементы последующих строк вычисляют по формулам

где 




Число правых корней характеристического уравнения равно числу перемен знака элементов первого столбца таблицы Рауса. При положительности остальных элементов первого столбца система находится на апериодической границе устойчивости, если равен нулю последний элемент столбца 
Критическим или предельным (граничным) называется значение параметра (коэффициента), входящего в характеристическое уравнение, при котором система находится на границе устойчивости. Для его определения формулируют условия нахождения системы на границе устойчивости по какому-нибудь критерию.
Пример №24
Оценить по критерию Гурвица устойчивость системы

Решение:
Характеристическое уравнение

Проверяем необходимое условие — все коэффициенты характеристического уравнения положительны, что можно кратко записать как «условие 
Проверяем достаточное условие по определителю Гурвица

Оба диагональных минора положительны. Так как необходимое и достаточное условия выполняются, система устойчива.
Пример №25
Оценить по Раусу устойчивость системы с характеристическим уравнением

Решение:
Необходимое условие 

Проверяем достаточное условие -составляем таблицу Рауса: число строк равно числу коэффициентов (шесть), число столбцов 6/2 = 3. Заполняем две первые строки попарно коэффициентами с четными 




В первом столбце имеется отрицательное число, следовательно, система неустойчива. Число перемен знака в первом столбце равно двум (от 1 к 

Пример №26
Найти критическое значение коэффициента усиления 

Решение:
Формулируем условия нахождения системы на границе устойчивости по критерию Гурвица (он наиболее удобен и нагляден для систем первого-третьего порядка):
Оценить устойчивость по критерию Рауса системы с характеристическим уравнением

Частотные критерии устойчивости. Критерий Михайлова Согласно принципу аргумента, известному в теории комплексной переменной, если среди 




Отсюда следует, что линейная система 


Конец вектора 
Система 



Система находится на апериодической границе устойчивости, если кривая при 

Кривая Михайлова представляет собой уходящую в бесконечность развертывающуюся спираль, у которой при высоком порядке уравнения практически не видно начальную часть, вследствие этого её допускается чертить не в точном масштабе, а лишь фиксируя последовательность и места пересечения с осями. На графике с кривой Михайлова обязательно должен указываться порядок системы 
Действительная часть

содержит только четные степени переменной со и называется четной функцией, мнимая часть

содержит только нечетные степени переменной со и называется нечетной функцией. На их использовании основано следствие или вторая форма критерия Михайлова.
Система устойчива, если четная 


Пример №27
Система пятого порядка с кривой Михайлова (рисунок 1.43) неустойчива, т.к. сначала вектор 
Решение:
Иначе: итоговый поворот равен одному квадранту, т.е. 
Пример №28
Найти критическое значение коэффициента усиления системы с

по критерию Михайлова.
Решение:
Заменяя 

Условия нахождения САУ на границе устойчивости

Корень второго уравнения 

Тогда из второго уравнения определяем частоту

и подставляем ее значение в первое уравнение

Частота, соответствующая колебательной границе устойчивости

Пример №29
Используя вторую форму (следствие) критерия Михайлова, оценить устойчивость системы

Решение:
В характеристическом уравнении

заменяем 


Здесь 



Приравнивая поочередно четную и нечетную функции нулю, находим частоты 1,41 и 1,73, соответствующие пересечению кривой с осями координат, подставляем эти частоты в характеристическую функцию и заполняем таблицу. Строим графики четной и нечетной функций — они поочередно пересекают ось частот, т.е. их корни перемежаются, и общее число пересечений равно 



Областью устойчивости 



Подставив 






Направление штриховки указывает на область с наибольшим числом левых корней. При каждом переходе через кривую навстречу штриховке один корень характеристического уравнения становится правым, в обратном направлении — левым. Выбранную по штриховке область-претендент 

Пример №30
Найти методом 

Решение:
Разрешаем характеристическое уравнение системы

относительно исследуемого параметра

производим замену

снижаем порядок 

Определяем частоты пересечения основной кривой с осями:


Строим основную и зеркальную кривые на комплексной плоскости, указывая направление возрастания частоты стрелкой на характеристике (рисунок 1.47). Наносим штриховку, обозначаем области с предполагаемым числом правых полюсов в скобках. Проверяем область-претендент 




Так как и необходимое, и достаточное условия устойчивости по Гурвицу при 


Критерий Найквиста. Запасы устойчивости Упрощенная формулировка: система, устойчивая в разомкнутом состоянии или нейтральная, будет устойчивой в замкнутом состоянии, если АФЧХ разомкнутой системы при изменении частоты 

Общая формулировка: система после замыкания будет устойчивой, если АФЧХ разомкнутой системы охватывает в положительном направлении (против часовой стрелки) 


Оценка запасов устойчивости по АФЧХ. Запасы устойчивости по амплитуде 






Запас устойчивости по фазе 


Система устойчива в замкнутом состоянии, если обратная АФЧХ 

Логарифмический критерий Найквиста (диаграмма Боде). Обычная формулировка: замкнутая система устойчива, если в момент пересечения ЛФЧХ разомкнутой системы линии -180° её ЛАЧХ отрицательна. Общая формулировка пригодна и для систем, неустойчивых в разомкнутом состоянии: замкнутая система устойчива, если на интервале положительности ЛАЧХ разомкнутой системы сумма переходов ее ЛФЧХ линии -180° равна 

Оценка запасов устойчивости по ЛЧХ. Запас устойчивости по амплитуде 



Пример №31
Оценить устойчивость системы (рисунок 1.50) по Найквисту.

Решение:
Поскольку необходимо оценить устойчивость имеющейся системы, ее предварительно следует сделать разомкнутой — разорвать контур обратной связи по сумматору. Передаточная функция разомкнутой системы

Блок с коэффициентом усиления 20 стоит вне контура обратной связи и на устойчивость системы не влияет. В разомкнутом состоянии система находится на колебательной границе устойчивости, так как имеет корни 

Определяем частоты пересечения годографа с осями координат: мнимая часть отсутствует, из уравнения 



Замкнутая система также находится на колебательной границе устойчивости (рисунок 1.51), т.к. АФЧХ проходит через точку 

Пример №32
Оценить запасы устойчивости по АФЧХ после замыкания единичной ООС системы с

Решение:
Задача не требует построения АФЧХ. По критерию Гурвица следует, что в разомкнутом состоянии система устойчива, нулей нет, поэтому годограф Найквиста проходит два квадранта по часовой стрелке и не пересекает отрицательную действительную полуось. Таким образом, запас по амплитуде максимален 



Качество непрерывных стационарных систем. Прямые оценки качества регулирования
Прямые оценки качества определяются по переходной характеристике, т.е. реакции системы на единичный скачок при нулевых начальных условиях (рисунок 1.55).
Время регулирования 


Перерегулирование 


Если начальное и конечное значения характеристики равны нулю или одинаковы (и приняты условно за 0), возможны два способа оценки. При наличии разнополярных значений перерегулирование равно отношению величины второго экстремума к величине первого (рисунок 1.56, а), а если колебание одно (рисунок 1.56, б), то перерегулирование равно отношению величины максимального отклонения к величине входного воздействия (обычно это единица). Зону 

Время нарастания 
Время достижения первого максимума 
Коэффициент колебательности 
Степень затухания (демпфирования) — величина относительного уменьшения

амплитуды максимальных забросов выходной величины за один период 

Установившаяся ошибка 
Пример №33
Оценить время регулирования и перерегулирование для системы с передаточной функцией 
Решение:
Поскольку полюс 





Пример №34
Определить величину перерегулирования и времени регулирования (рисунок 1.57)

Решение:
Перерегулирование 



Корневые методы оценки качества регулирования Доминирующими называются левые полюса системы, ближайшие к мнимой оси. Степень устойчивости 



При заданной зоне ошибки 2 % вместо коэффициента 3 берут приблизительно 4.

Найдя степень колебательности системы

определяют значение перерегулирования

Для расчета

Показатели качества определяют только для устойчивых систем. Если система имеет нуль, равный полюсу, то они взаимно компенсируются и данная составляющая не учитывается (выпадает из переходного процесса).
Пример №35
Оценить показатели качества регулирования системы, имеющей нуль -0,125, полюса 
Решение:
Коэффициент передачи на относительные показатели не влияет. Нуль -0,125, равный полюсу, взаимно с ним компенсируется. Следовательно, доминирующими являются комплексно-сопряженные полюса 


и перерегулирование

или 45,6 %.
Пример №36
Оценить перерегулирование и время регулирования системы

с законом управления 
Решение:
Подставляя значение и в соответствии с законом регулирования, получим дифференциальное уравнение

Нули отсутствуют, из характеристического уравнения

находим полюса

Отсюда

а перерегулирование 
Частотные методы оценки качества регулирования Особые частоты: 



Общие принципы оценки качества по вещественной частотной характеристике 
а) если ВЧХ монотонно убывает, то перерегулирование 
б) если ВЧХ является положительной невозрастающей функцией, то перерегулирование 
в) если ВЧХ имеет подъем от

г) если ВЧХ имеет отрицательный минимум со значением более 0,1 

д) если ВЧХ терпит разрыв при 

При оценке качества регулирования по АЧХ обычно вычисляют значение частотного показателя колебательности, равное отношению максимума характеристики к ее начальному значению 




Пример №37
Оценить значение частотного показателя колебательности системы по её АЧХ (рисунок 1.68).

Решение:
Максимальное значение АЧХ равно 1,51, следовательно, показатель колебательности 
Пример №38
Найти значение перерегулирования и времени регулирования системы по заданной АФЧХ (рисунок 1.69)

Решение:
Частота 


и время регулирования не более

Интегральные оценки качества переходных процессов Интегральные показатели качества регулирования дают совокупную оценку быстродействия и колебательности без вычисления их значений. Они характеризуют отклонение реального переходного процесса от заданного идеального.
Интегральная линейная оценка (ИЛО) определяется площадью отклонения реального процесса от идеального ступенчатого. Для обеспечения требуемых динамических свойств САУ необходимо выразить величину 

где 


Пример №39
Для системы с передаточной функцией

линейная интегральная оценка

зависит от соотношения постоянных времени 

Точность в установившемся режиме
Установившаяся ошибка характеризует точность системы в статическом режиме и равна отклонению действительного значения регулируемой величины от заданного. Система с нулевой установившейся ошибкой 

Ошибка зависит от вида входного воздействия, места его приложения и степени астатизма 


Передаточная функция ошибки воспроизведения задания определяется по ПФ разомкнутой системы как 

Относительная величина установившейся ошибки называется коэффициентом статизма (статизмом) системы по соответствующему каналу:

Здесь 

Интеграторы с ПФ вида 
Установившийся динамический режим имеет место при возмущенном движении системы с момента затухания свободной составляющей переходного процесса.
Если входное воздействие аппроксимируется полиномом от 

для расчета вынужденной составляющей ошибки используют метод коэффициентов ошибок. По этому методу передаточную функцию ошибки представляют в виде аналогичного ряда

где 






Обычно вычисляют не более трех первых коэффициентов ошибок. Коэффициенты передачи составляющих входного воздействия вычисляются по ПФ разомкнутой системы и называются:

Пример №40
Пусть допустимая статическая ошибка воспроизведения скачка задания не должна превышать значения 


Пример №41
Определить полную статическую ошибку для системы (рисунок 1.72), полагая, что


Выражение для суммарной ошибки в операторной форме

Поскольку изображения входных сигналов равны 





Пример №42
Определить три первых коэффициента ошибки, вынужденную составляющую ошибки от воздействия

и добротность по скорости для системы, имеющей в разомкнутом состоянии ПФ

Решение:
Находим передаточную функцию по каналу ошибки

Используя нормированную по 

В общем виде вынужденная составляющая ошибки воспроизведения задающего воздействия равна

Для задающего воздействия

находим производные 

Добротность по скорости вычисляем по ПФ разомкнутой системы

Многомерные системы регулирования. Переход к пространству состояний
При описании системы переменными состояния дифференциальному уравнению 

и соответствует система 
Для перехода от ОДУ по методу фазовых переменных за первую переменную состояния принимают выходную величину, за остальные переменные состояния принимают 

Если порядок 

По системе уравнений составляется матрица состояния 






Сопровождающая матрица 

По уравнениям состояния или матрицам 


Пример №43
Дифференциальное уравнение объекта управления

Выбираем переменные состояния

Решение:
В нормировании нет необходимости. Записываем для каждой из переменных состояния дифференциальное уравнение первого порядка, добавляем общее алгебраическое уравнение выхода

Пример №44
Пусть модель объекта управления имеет вид

тогда после нормирования (деления на 2), считая общий коэффициент перед правой частью уравнения равным единице, получим описание системы в пространстве состояний матрицами

Канонические представления
Стандартные формы описания систем в пространстве состояний с сопровождающей матрицей 


При 


Пусть

тогда вычисления для перехода к канонической управляемой форме имеют вид

При 
Другой способ перехода к канонической управляемой форме: нужно разделить числитель ПФ на ее знаменатель, получившееся отдельно стоящее слагаемое (частное) поместить в матрицу 
Порядок расчета элементов матриц 




Пусть

тогда
К стандартным формам относится также описание с диагональной (модальной) матрицей 

Если матрица 


Корни характеристического уравнения 

Многомерная система устойчива, если все собственные значения матрицы состояний 

Пример №45
Передаточная функция объекта

Каноническое управляемое представление (нормирование по 


Пример №46
По уравнению

составим каноническую наблюдаемую форму. Нормирование по старшему коэффициенту знаменателя при 

матрица 


Пример №47
Перейти к переменным состояния разложением на простые дроби заданной передаточной функции

Решение:
Коэффициенты на главной диагонали матрицы 






Пример №48
Оценить устойчивость системы, проверить подобие матрицы 
Система

матрица

Решение:
Характеристическая матрица

Характеристический многочлен (определитель характеристической матрицы)

По критерию Гурвица система устойчива, т.к. все коэффициенты характеристического многочлена положительны.
Характеристический многочлен матрицы

равен

Матрицы 

Описание по структурной схеме
На структурной схеме переменные состояния могут быть назначены разным образом, поэтому и описания системы в пространстве состояний будут отличаться. Все матрицы имеют нестандартный вид. Однако переменная всегда назначается на выходе блока с 
а) звено с нулевым корнем в знаменателе (рисунок 2.3, а)

б) звено с действительным корнем, две формы (рисунок 2.3, б)

Правая часть после нормирования равна произведению входа на числитель минус произведение выхода на коэффициент знаменателя.

Звено с комплексными сопряженными корнями (рисунок 2.3, в), не разлагается на два простых, поэтому вводят условно переменную состояния с промежуточным индексом и составляют два уравнения

Эта запись соответствует переходу от дифференциального уравнения к канонической форме наблюдаемости с нормированием по старшему коэффициенту знаменателя

Любой блок порядка 

Умножая матрицу 



Поскольку в пространстве состояний не могут быть отдельно описаны дифференцирующие и форсирующие звенья с 

Пример №49
Описать систему (рисунок 2.4, а)
Решение:
Сначала рассматриваем сложный блок с переменной s в числителе, учитывая, что вектор с для него составлен единственной единицей и в вычислениях не нуждается, а переменная состояния на выходе блока имеет индекс 2:

Затем описываем всю систему, включая в нее этот блок:

и окончательно

Пример №50
Составляя уравнения состояния для случая, когда в цепи обратной связи есть звено дифференцирования с 

Решение:
Поскольку в правой части уравнений производных быть не должно, вместо производной подставляется ее значение, вычисленное ранее. Окончательно

Синтез структурной схемы
Независимо от реальной конструкции, система в пространстве состояний может быть представлена набором интеграторов (звеньев 
Пример №51
Перейдем от матриц

к структурной схеме (рисунок 2.11), для чего выбираем число звеньев (равно порядку матрицы 
















Пример №52
Построить структурную схему объекта, заданного системой дифференциальных уравнений

Решение:
Порядок объекта равен двум, используем два интегратора с сумматором на входе каждого. Назначаем переменные на выходах интеграторов, двигаясь от выхода схемы ко входу, значения всех производных формируются на входе интеграторов. Проводим связи на входы сумматоров в соответствии с видом уравнений. Например, производная 




Пример №53
Построить структурную схему объекта по дифференциальному уравнению

Решение:
Поскольку порядок системы равен трем, используем три интегратора 



Если в правой части дифференциального уравнения нет производных, блок с коэффициентом 


Основные матричные функции






Пример №54
Система задана в пространстве состояний матрицами

Характеристическая матрица

Характеристический полином (определитель характеристической матрицы)

Присоединенная матрица

Решение:
Алгоритм вычисления присоединенной матрицы: каждый элемент исходной матрицы 

матрица передаточных функций выходов

Решение уравнения движения
Решение дифференциального уравнения для переменных состояния 

Реакция на выходе системы вычисляется с учетом матрицы


Если система задана в наблюдаемой форме с упрощенной матрицей с, вместо вектора начальных значений переменных состояния 




Матрицы, элементами которых являются весовые 




Пример №55
Найти при 


Решение:
Система задана в наблюдаемой форме с матрицей 

Характеристическая матрица

Характеристический полином (определитель характеристической матрицы)

Резольвента

где присоединенная матрица

Заменяем по таблице соответствия изображения на оригиналы

Пример №56
Найти изображение реакции на 

Решение:
Изображение входного воздействия

Вычисление фундаментальной матрицы
Поскольку

то фундаментальную матрицу 

а) разложением в бесконечный 

где 
Точность расчета снижается из-за конечного числа членов ряда. Способ полезен в случаях, когда невозможно найти корни характеристического уравнения системы, либо производится расчет для конкретного момента времени 
б) по формуле Сильвестра

где 


Здесь

Особенности метода — коэффициенты сразу получаются в матричном виде, но обязательно нужно знать корни характеристического уравнения. Приведенная формула пригодна для простых действительных корней характеристического уравнения, для кратных корней используется более сложная формула.
в) Наконец, 


Здесь также нужно обязательно знать корни, требуется многократное поэлементное преобразование, но зато способ пригоден для любых корней (комплексных, кратных, простых).
Пример №57
Определим матричную экспоненту для системы с 


расчет далее можно не продолжать и результат записывается в виде

Пример №58
Определить 

Решение:
Вычисляем характеристический полином, находим его корни

Вычисляем матрицы коэффициентов при собственных модах системы

Пример №59
Определить с помощью обратного преобразования Лапласа фундаментальную матрицу системы

Решение:
Находим корни характеристического полинома и адъюнкту -1

Общий вид разложения на простые дроби

Находим коэффициенты числителей простых дробей:

откуда получаем вид системной и фундаментальной матриц

Найдем, например, реакцию на начальные условия 




Управляемость и наблюдаемость систем
Для управляемости системы необходимо и достаточно, чтобы матрица управляемости вида

имела ранг, равный 

Ранг матрицы 











Система полностью управляема при 



Для наблюдаемости системы необходимо и достаточно, чтобы матрица наблюдаемости

имела ранг, равный порядку системы 


Система полностью наблюдаема при 



Если ранг матрицы 


Существует и иная форма составления матрицы наблюдаемости — по вертикали без транспонирования

Если сокращены одинаковые нули и полюса, передаточная функция 

описывают только управляемую и наблюдаемую часть системы. Наличие сокращаемых пар нуль-полюс приводит к неуправляемости (ненаблюдаемости) системы. При диагональной матрице 


Пример №60
Оценить управляемость системы (достаточно иметь пару 

Система

Решение:
Находим

Определитель матрицы управляемости

следовательно, ранг матрицы равен двум, что равно порядку системы 
Задачу можно было не решать: числитель ПФ содержит только 1 (это видно из матрицы 
Система

Пример №61
Оценить управляемость системы.
Матрица 



то

Система частично управляема, порядок управляемости равен двум.
Пример №62
Оценить наблюдаемость системы

С учетом того, что 

Пример №63
Проверить управляемость системы

Передаточная функция

содержит сокращаемую пару (диполь) нуль -1/полюс -1, что ведет либо к неуправляемости, либо к ненаблюдаемости системы. От чего это будет зависеть? Составим описание системы в канонической управляемой форме и проверим управляемость

Система в таком представлении полностью управляема (но не вполне наблюдаема). Составим описание системы в канонической наблюдаемой форме и снова проверим управляемость

А теперь система управляема частично. Таким образом, если в ПФ системы обнаруживается сокращаемая пара, неуправляемость или ненаблюдаемость зависит от того, какое представление выбирается для перехода в пространство состояний. Если же в ПФ сокращаемые пары отсутствуют, система полностью управляема и наблюдаема.
Наблюдатели состояния
Если не все переменные состояния объекта регулирования измеряются, либо имеют место существенные искажения (помехи), используют специальное оценивающее устройство — наблюдатель.
Наблюдатель в виде параллельного фильтра представляет собой модель объекта регулирования на интеграторах в каноническом управляемом представлении. Его вход подключается параллельно входу объекта регулирования, а с выходов интеграторов снимают идеальные значения переменных состояния объекта (оценки), которые обозначают значком «каре» А над символом переменной. Разница значений выходов объекта и наблюдателя называется невязкой (обозначается значком «тильда» ~ над символом сигнала), при совпадении модели с оригиналом невязка стремится к нулю.
Если объект управления неустойчив, либо требуется ускорить переходный процесс в наблюдателе, наблюдатель строят в виде фильтра Калмана. В нём сигнал невязки через компенсирующее звено или корректирующие обратные связи подается на вход наблюдателя вместе с обычным входным сигналом, и, если невязка не равна нулю, переходный процесс принудительно демпфируется.
Пример №64
Построить наблюдатель в виде параллельного фильтра к объекту с передаточной функцией

Решение:
Модель объекта (описание наблюдателя) соответствует канонической форме управляемости

Этому описанию отвечает структурная схема (рисунок 2.22)

Пример №65
Построим наблюдатель в виде фильтра Калмана для объекта, заданного системой дифференциальных уравнений

обеспечив показатели качества переходного процесса ошибки наблюдателя

Решение:
По матрицам коэффициентов объекта регулирования определяем его передаточную функцию (объект неустойчив)

В фильтре Калмана второго порядка с дифференциальным уравнением

компенсирующая добавка образуется обратными связями с коэффициентами 

В соответствии с матрицей

характеристический полином наблюдателя имеет вид

или

Исходя из требований к качеству переходного процесса наблюдателя модуль действительной части 



По двум выбранным корням 

Из равенства

находим неизвестные коэффициенты корректирующих обратных связей

Пример №66
Рассчитать параметры наблюдателя в виде фильтра Калмана (рисунок 2.24) с компенсирующим звеном, имеющим передаточную функцию

при тех же требованиях к качеству переходного процесса наблюдателя и параметрах ПФ модели объекта регулирования 

Решение:
Передаточная функция модели объекта регулирования равна

а характеристическое уравнение наблюдателя имеет вид

откуда, приравняв числитель нулю и нормируя, получаем

Желаемый характеристический полином третьего порядка формируем из корней с одинаковой действительной частью 

Приравнивая 
Проектирование модального регулятора
Модальным называется регулятор, параметры которого выбраны по желаемому характеристическому многочлену замкнутой системы управления. Полагаем, что все переменные состояния объекта управления доступны для измерения, и рассмотрим случай, когда используется П-регулятор. Модель объекта управления

Закон управления для объекта второго порядка имеет вид

где 


Подставив значение 

и характеристический полином замкнутой системы

Неизвестные коэффициенты 





Приравняв коэффициенты полиномов при одинаковых степенях 

Расчет существенно упрощается, если объект представлен в канонической форме управляемости с 
Коэффициент усиления 

откуда

либо из инверсии матричной передаточной функции 

Если для измерения доступна только одна величина на выходе 

Пример №67
Рассчитать параметры модального регулятора для объекта

при требованиях к качеству регулирования

Решение:
Регулятор состоит из двух частей: обеспечивающей статические характеристики системы 


Выберем интегратор (И-регулятор) в качестве 


здесь 

Тогда характеристическое уравнение замкнутой системы равно

Выберем распределение корней, обеспечивающее заданное качество процессов, например,

(все действительные полюса обеспечат нулевое перерегулирование и время регулирования не более 3/2 = 1,5 с). Сформируем желаемое характеристическое уравнение третьего порядка

Приравнивая коэффициенты при соответствующих степенях 

Отсюда находим параметры регулятора

Пример №68
ПФ объекта регулирования после нормирования имеет вид

заданные показатели качества: время регулирования 6 с, перерегулирование 0,02, выбрать параметры модального регулятора.
Решение:
Поскольку объект представлен передаточной функцией и не все переменные состояния измеряются, формируем наблюдатель состояния с параметрами

Исходя из требований к процессу регулирования замкнутой системы, выбираем корни 

При заданном времени регулирования 





По значениям корней -5 и 

Из условия нулевой ошибки регулирования значение коэффициента усиления регулятора

Значения коэффициентов обратной связи по переменным состояния равны

Замкнутая система регулирования (рисунок 2.26) содержит объект управления на выходе 


Передаточная функция замкнутой системы регулирования равна
Расчет подтверждает, что установившаяся ошибка отсутствует, так как коэффициент передачи в установившемся режиме равен 2,05/2,05 = 1, а полученный характеристический полином системы регулирования равен желаемому. При единственной обратной связи

Кстати дополнительная теория из учебников тут.
Преобразования подобия
При анализе и синтезе многомерных систем необходимо уметь переходить от одной формы к другой — поскольку все эти системы подобные, такой переход называется преобразованием подобия или базиса.
Один из путей перехода, приемлемый для одномерной системы
- составить по матрицам
передаточную функцию системы, а по ней записать требуемое представление в пространстве состояний.
В общем же случае используют матрицу перехода или преобразования базиса 


откуда следует, что матрицы коэффициентов новой системы равны

(матрица 

- исходная и преобразованная система должны иметь одинаковые собственные значения (характеристические многочлены и их корни);
- преобразование базиса не меняет передаточную функцию системы.
Приведение к канонической управляемой форме: матрица преобразования в этом случае равна отношению матрицы управляемости новой системы к матрице управляемости исходной, т.е. 



Переход к канонической наблюдаемой форме отличается лишь тем, что используются матрицы наблюдаемости, причем матрица преобразования базиса вычисляется по отношению матрицы наблюдаемости исходной системы к матрице наблюдаемости новой 
Для перехода к управляемой форме должна быть полностью наблюдаема пара 

Обратный переход, т.е. возвращение к исходной системе, например, после выбора параметров модального регулятора, во всех случаях осуществляется применением матрицы 

где 
К диагональной форме 


Пример №69
Пусть преобразуемый к канонической управляемой форме объект третьего порядка описывается системой уравнений

Решение:
Характеристический полином объекта равен

матрица управляемости

Используя вычисленный характеристический многочлен, записываем сопровождающую матрицу 



Применяя формулы

найдем описание системы в канонической форме управляемости (учитывая, что две матрицы были нам уже известны, оставалось вычислить лишь 

Примеры решения задач по всем темам теории автоматического управления
Теория автоматического управления — это научная дисциплина, которая возникла сравнительно недавно, хотя отдельные устройства, работавшие без участия человека, известны с глубокой древности.
Появившиеся в результате первого промышленного переворота в Европе в конце XVIII века регуляторы (1765 г. — регулятор уровня И.И. Ползунова, а в 1784 г.-регулятор скорости паровой машины Д. Уатта) были предназначены стабилизировать работу технических устройств, на которые действуют внешние факторы из окружающей среды. Очень эффективным способом оказалось использование отрицательной обратной связи, которую в XIX веке которую в XIX веке вводили еще полуинтуитивно, и без соответствующих расчетов это не всегда давало нужный эффект. Часто вместо предполагаемого улучшения работы применение регуляторов с отрицательной обратной связью приводило к неожиданным техническим явлениям: неустойчивости, генерации новых движений.
Для изучения этих явлений потребовались соответствующие методы, которые не только могли бы объяснить необычные свойства, но и позволили усмотреть общие закономерности поведения регуляторов. Их основы были изложены в появившихся в конце XIX века первых работах «о регуляторах» английского математика-механика Д. Максвелла (1866 г.) и русского механика И.А. Вышнеградского (1876, 1877 гг.).
Активное развитие новой теории началось с появлением электротехнических систем, в частности электромашинных, и систем радиоавтоматики. До сих пор классическим примером систем автоматического управления является система регулирования скорости электрической машины. Впоследствии оказалось, что методы теории автоматического управления позволяют объяснить работу объектов различной физической природы: в механике, энергетике, радио- и электротехнике, т. е. везде, где можно усмотреть обратную связь. Все методы объединяет одна общая задача: обеспечить необходимую точность и удовлетворительное качество переходных процессов. Таким образом, теория автоматического управления является по существу теорией процессов в системах с отрицательной обратной связью.
К настоящему времени теория автоматического управления является сложившейся научной дисциплиной со своим аналитическим аппаратом, в развитие которого большой вклад внесли известные русские ученые-математики A.M. Ляпунов, Е.А. Барбашин, Н.Н. Красовский и др.
Предметом изучения теории автоматического управления являются свойства, методы расчета и конструирования систем автоматики с обратными связями. Как и любая теория, она имеет дело не с реальными инженерными конструкциями, а с их моделями. Они выражаются, как правило, математическим языком, т.е. имеют вид определенных уравнений. Понятно после этого, что все выводы и рекомендации теории автоматического управления справедливы только при полном соответствии моделей и реальных устройств, но этого никогда не бывает на практике.
Результатом неполноты модели является различие в поведении теоретической и реальной систем, что обычно обнаруживается при наладке последней. Таким образом, этап настройки есть неизбежный шаг к получению работоспособной системы автоматического управления. Иногда при большом несоответствии математической модели свойствам реального технического устройства инженеру-проектировщику приходится ее снова уточнять и пересчитывать результат конструирования.
При нынешнем уровне развития науки и техники для составления моделей обычно используется аппарат дифференциальных уравнений, на языке которых сформулированы основные законы механики и физики макромира.
Итак, предметом теории автоматического управления являются свойства моделей систем автоматики, которые представлены дифференциальными уравнениями, а также их различными преобразованиями и интерпретациями.
Основные понятия и определения
Объект управления — техническое устройство (часть окружающего мира) или процесс, поведение которого нас не устраива» по каким-либо причинам.
Управление — процесс воздействия на объект управления с целью изменения его поведения нужным образом.
Регулирование — частный случай управления, целью которого является приведение объекта к заданному состоянию. Автоматический процесс — процесс, который совершается безучастия человека. Система — совокупность элементов, объединенных общим режимом функционирования. При этом элементом можно называть любое техническое устройство.
Динамическая система — система, процессы в которой изменяются с течением времени в силу собственных свойств.
Система автоматического управления (САУ) — динамическая система, которая работает без участия человека.
Теория автоматического управления (ТАУ) — научно-техническая дисциплина, в рамках которой изучаются свойства систем автоматического управления, разрабатываются принципы расчета и построения таких систем. Основными элементами САУ (рис. 1.1) являются: — объект управления (ОУ);

-управляющее устройство или регулятор (Р), который сравнивает выход управляемого объекта с желаемым и в зависимости от результата вырабатывает управляющий сигнал на объект.
Рассмотрим подробнее объект управления (рис. 1.2) и выделим характеризующие его переменные. К таким переменным относятся:

Требование парирования их влияния приводит к необходимости создания систем автоматического управления. Все переменные, которые характеризуют объект, удобно представить в векторной форме:

Входные воздействия на систему (или задание на регулятор) будем обозначать буквой 

В дальнейшем для указания соответствующих векторных величин будем использовать обозначения:


В зависимости от числа входных и выходных переменных выделяют:
Примеры систем управления
При обсуждении свойств автоматических устройств очень полезно обращаться к реальным примерам, которые достаточно распространены, и по ним можно представить себе поведение технической системы.
Рассмотрим несколько характерных примеров систем автоматического управления.
Задача 1.1
Одна из самых распространенных систем автоматики — система стабилизации скорости вращения двигателя постоянного тока с независимым возбуждением. Цель ее работы заключается в поддержании заданной скорости вращения двигателя при действии «нагрузки» на валу. Системы подобного типа используют, например, в металлорежущих станках, где независимо от глубины резания металла нужно выдерживать заданную скорость вращения. На рис. 1.3 представлена упрощенная схема реализации такой системы.

Здесь введены следующие обозначения:

ОУ — операционные усилители для согласования электрических цепей на входе и выходе;

УМ — усилитель мощности для преобразования маломощного сигнала 
Д — электродвигатель;




ТГ — тахогенератор (маломощный генератор электрического напряжения), используется в качестве датчика скорости вращения двигателя;


В этой системе организована отрицательная обратная связь, при которой

Если нагрузка 



При описании этого классического примера введены переменные, которые используются для описания динамических систем: вход — 




Рассмотрим теперь общеизвестный пример из области бытовой техники -систему стабилизации температуры в холодильнике. В каждом холодильнике применяется достаточно простая система автоматического регулирования, цель функционирования которой состоит в стабилизации температуры в камере холодильника при изменении массы и температуры закладываемых продуктов или при открывании дверей. На рис. 1.4 приведена упрощенная схема системы стабилизации температуры.

Здесь 

Как правило, в холодильнике не применяются операционные усилители; сравнение заданной и действительной температур происходит непосредственно. На схеме это показано соответствующим элементом.
Система работает следующим образом: если открыть камеру и положить некоторую массу теплых продуктов, то сразу повышается температура в камере и возрастает разница 


Динамические характеристики линейных систем
Прежде чем изучать поведение реальных систем и их моделей, необходимо определить формальный язык, на котором будут обсуждаться их свойства. Основным элементом такого формального языка является понятие динамических характеристик, под которыми интуитивно понимают какие-либо соотношения, характеризующие свойства систем в статике и динамике (при изменении состояния).
Дадим следующее определение. Динамической характеристикой (математической моделью) системы будем называть любое соотношение, заданное аналитически, графически или в виде таблицы, которое позволяет оценить ее поведение во времени.
В этом разделе мы будем рассматривать различные способы описания линейных динамических систем, их взаимосвязь и приведение к принятой в теории автоматического управления форме записи математической модели.
Отметим, что динамическая характеристика дает возможность исследовать поведение системы, т. е. рассчитать для нее переходные процессы.
Дифференциальные уравнения
Наиболее часто в качестве математической модели объекта управления используются обыкновенные дифференциальные уравнения, которые могут быть записаны в различной форме.
Линейные многоканальные объекты обычно описывают системой дифференциальных уравнений первого порядка, представленной в векторно-матричном виде:

Здесь 




Выходные переменные объекта изменяются в соответствии с уравнением выхода

где 

Для описания одноканального объекта обычно используется скалярное дифференциальное уравнение:

которое также может быть приведено к виду (2.1) и (2.2) после соответствующего выбора линейно-независимых переменных состояния. Их число всегда равно порядку объекта (


Наиболее простое каноническое описание получается в случае, когда в качестве переменных состояния выбираются выходная переменная у и ее производные до (

При этом вместо (2.3) имеем систему уравнений

которая соответствует векторно-матричным уравнениям (2.1) и (2.2). Здесь матрицы 


причем их размерности следующие:


Следует отметить, что переход к описанию (2.1), (2.2) не является однозначным: для одного объекта можно выбрать бесконечное множество наборов переменных состояния; важно, чтобы они были линейно-независимыми.
При этом каждой совокупности переменных состояния будут соответствовать свои матрицы объекта 

Задача №2.1
Записать уравнения состояния одноканального объекта, модель которого имеет вид

Решение:
Рассмотрим два варианта переменных состояния. 1. Если в качестве переменных состояния выбрать выходную величину и ее произвольную 

2. Выбирая новые переменные 

В общем случае одноканальный объект может описываться дифференциальным уравнением вида

Выбрав соответствующие переменные состояния, от описания (2.5) также можно перейти к векторно-матричным уравнениям типа (2.1), (2.2). Рассмотрим этот переход на примере.
Задача №2.2
Записать уравнения состояния объекта с математической моделью вида

Решение:
Разрешим ото уравнение относительно разности

выберем в качестве переменных состояния 

Таким образом, в качестве основной динамической характеристики линейных объектов управления используются дифференциальные уравнения, которые могут быть представлены в форме (2.1), (2.2).
В теории автоматического управления рассматриваются не физические системы управления, а их математические модели, поэтому необходимо стремиться к тому, чтобы эта модель достаточно адекватно отражала свойства реального устройства. Процедуру получения математической модели объекта можно разбить на следующие этапы:
Составление гносеологической (мысленной) модели объекта. Исходя из технического задания и изучения режимов работы объекта инженер создает приближенную мысленную модель, которая в дальнейшем уточняется и приобретает вид математической модели.
Определение независимых переменных, которые характеризуют объект, и уточнение их размерностей. При этом число управляющих воздействий не может быть меньше числа выходных переменных 



Запись физических законов, в силу которых развиваются процессы в объекте.
Приведение уравнений объекта к удобному с точки зрения теории автоматического управления виду.
Математическая модель никогда не бывает, тождественна рассматриваемому объекту, так как при ее составлении всегда делают какие-либо допущения и упрощения. Поэтому для одной и той же системы в зависимости от целей управления модели могут быть различными.
При составлении математической модели приходится искать компромиссный вариант между двумя противоречивыми требованиями: с одной стороны, модель должна наиболее полно отражать свойства реальной системы, с другой — быть простой, чтобы не затруднять исследований.
Задача №2.3
Определить математическую модель электрической цепи (рис. 2.1), записать для нее уравнения состояния.
Физическими законами, в силу которых развиваются процессы в объекте, являются законы Кирхгофа

Решение:
Перейдем к удобному с точки зрения теории управления описанию объекта. При этом выходной величиной будем считать напряжение на выходе цепи, т. е. 



a затем перейдем к принятому описанию в переменных состояния

где

Задача №2.4
Рассмотрим в качестве еще одного примера составление математической модели двигателя постоянного тока с независимым возбуждением (рис. 2.2), который часто используется в системах автоматического управления.

Решение:
Здесь 




Запишем основные уравнения, характеризующие процессы в двигателе. Уравнение электрического равновесия якорной цепи имеет вид

Уравнение равновесия моментов на валу двигателя следующее:

где 


С достаточной степенью точности во многих случаях можно считать, что

где

В результате уравнения двигателя принимают вид

Введем следующие обозначения: 




где

Часто модель двигателя представляют в виде одного дифференциального уравнения

Здесь 



Задача №2.5
Рассмотрим перевернутый маятник, ось которого монтируется на тележке (каретке); перемещающейся в горизонтальном направлении [9]. В совокупности такое устройство представляет собой объект управления, называемый «кареткой — маятником». Его схематичная модель изображена на рис. 2.3.

Решение:
Здесь 









Упрощенная модель объекта «каретка — маятник» может быть представлена системой дифференциальных уравнений [9]

где

эффективная длина маятника.
Перейдем к описанию модели объекта в переменных состояния вида (2.1). В качестве компонент вектора состояния выберем следующие величины:

а выходной переменной объекта является угол отклонения маятника 

Теперь определим матрицы объекта:

Переходная характеристика
Эта динамическая характеристика используется для описания одноканальных объектов (2.5)

с нулевыми начальным!! условиями

Переходной характеристикой (переходной функцией) 

Отметим, что единичная ступенчатая функция — это функция, которая обладает свойством

На рис. 2.4 приведен пример переходной характеристики системы.

Для аналитического определения переходной функции следует решить дифференциальное уравнение при нулевых начальных условиях и единичном входном воздействии.
При исследовании реального объекта переходную характеристику можно получить экспериментальным путем, подавая на его вход ступенчатое воздействие и фиксируя реакцию на выходе. Если входное воздействие представляет собой неединичную ступенчатую функцию 


Зная переходную характеристику, можно вычислить реакцию системы на произвольное входное воздействие с помощью интеграла свертки

(
Импульсная переходная функция
Эта характеристика также используется для описания одноканальных объектов вида (2.5).
Импульсная переходная функция (характеристика) 
Такое входное воздействие математически отражает дельта-функция, которая обладает следующими свойствами:

С помощью дельта-функции можно описать реальное входное воздействие типа удара. В действительности импульсные входные воздействия на объект всегда конечны по уровню и продолжительности. Однако если их длительность намного меньше длительности переходных процессов, то с определенной точностью реальный импульс может быть заменен дельта-функцией с некоторым коэффициентом.
Импульсная переходная функция позволяет вычислить реакцию системы на произвольное входное воздействие при нулевых начальных условиях по выражению

Переходная характеристика и импульсная переходная функция однозначно связаны между собой соотношениями

Уравнения (2,9) позволяют при одной известной характеристике оп реле лить вторую.
Переходная матрица
Данная динамическая характеристика применяется для описания многоканальных систем вида (2.1), (2.2) при нулевых входных воздействиях, т. е. для автономных систем

Переходная матрица представляет собой решение матричного дифференциального уравнения

при единичных начальных условиях

Она обладает следующими свойствами:

Зная переходную матрицу, можно вычислить реакцию системы

на произвольное входное воздействие при любых начальных условиях 

Здесь первое слагаемое описывает свободную составляющую движения. второе — вынужденную. Соотношение для выходных переменных следующее:

Если система имеет нулевые начальные условия 

Матрица 




Дли многоканальных систем может быть определена также матричная переходная характеристика в виде

Для линейных систем с постоянными параметрами переходная матрица 

где

С учетом (2.18) выражения (2.13) и- (2,14) принимают вид

В этом случае матричная импульсная переходная функция линейной системы с постоянными коэффициентами может быть найдена по соотношению

При небольших размерах или простой структуре матрицы объекта 

Передаточная функция
Наряду с обыкновенными дифференциальными уравнениями в теории автоматического управления используются различные их преобразования. Для линейных систем эти уравнения удобнее представлять в символической форме с применением так называемого оператора дифференцирования

что позволяет записывать дифференциальные уравнения как алгебраические и вводить новую динамическую характеристику -передаточную функцию. Этот способ был предложен английским ученым Хевисайдом в 1895 г., позднее он был строго обоснован аппаратом интегральных преобразований Лапласа и Карсона [4] в предположении нулевых начальных условий.
Рассмотрим этот переход для многоканальных систем общего вида

Запишем уравнение состояния в операторной форме

что позволяет определить вектор состояния

и выходные переменные системы

Матрица взаимосвязи между выходными переменными и управляющими воздействиями в выражении (2.23) называется матричной передаточной функцией и обозначается

Она имеет размерность 

где 
Собственными передаточными функциями 

Как известно, обратная матрица

где 

который называется характеристическим полиномом и имеет 
Если теперь характеристический полином приравнять нулю, то получим характеристическое уравнение системы

Уравнение (2.27) имеет 
Задача №2.6
Определить передаточную матрицу для объекта

где

Решение:
Воспользуемся выражением для передаточной матрицы (2.24) и найдем предварительно обратную матрицу (2.26). Здесь

Присоединенная матрица имеет вид

В результате получим обратную матрицу

и передаточную матрицу объекта

Как видим, все скалярные передаточные функции из этой матрицы имеют одинаковый знаменатель, который представляет собой характеристический полином объекта.
Чаще всего передаточные функции применяются для описания одноканальных систем вида (2.5)

С использованием оператора дифференцирования р запишем уравнение (2.28) в символической форме и найдем передаточную функцию как отношение выходной величины к входной:

где 

называются полюсами, а корни полинома числителя передаточной функции,

называются нулями системы.
Передаточные функции динамических систем принято записывать в следующей стандартной форме:

где 


Передаточную матрицу (передаточную функцию) можно также определить с помощью изображений Лапласа или Карсона — Хеви-сайда. Если подвергнуть одному из этих преобразований обе части дифференциального уравнения и найти соотношения между входными и выходными величинами при нулевых начальных условиях, то получим ту же самую передаточную матрицу (2.24) или функцию (2.29).
Все динамические характеристики объекта взаимосвязаны: получив одну из них, можно определить все остальные. Мы рассмотрели переход от дифференциальных уравнений к передаточным функциям с помощью оператора дифференцирования 
Обсудим теперь взаимосвязь между переходными характеристиками и передаточной функцией. С этой целью запишем выражение для выходной переменной объекта через импульсную переходную функцию в соответствии с (2.8)

Подвергнем его преобразованиям Лапласа [2,9,12]

и получим соотношение 


Таким образом, передаточная функция представляет собой преобразование по Лапласу импульсной переходной функции.
Задача №2.7
Определять передаточную функцию, нули и полюса для объекта, модель которого задана уравнением

Решение:
Запишем исходное уравнение объекта в операторной форме с помощью оператора дифференцирования

Определим теперь передаточную функцию

Характеристическое уравнение объекта имеет яид

Передаточная функция содержит два полюса 
Определить передаточную функцию двигателя постоянного тока с независимым возбуждением (см. рис. 2.2).
Дифференциальное уравнение двигателя получено в примере 2.4 и имеет вид

Будем полагать, что возмущающее воздействие отсутствует, т. е. 

или, рассматривая его как алгебраическое,

Определим теперь передаточную функцию двигателя постоянного тока с независимым возбуждением

Как видим, она не содержит нулей и имеет два полюса, которые в зависимости от численных значений параметров 

Модальные характеристики
Модальные характеристики соответствуют свободной составляющей движения системы (2.1) или, другими словами, отражают свойства автономной системы (2.10)

Будем искать ее решение в виде экспоненты

где 

Подставляя решение (2.33) в исходное уравнение (2.32), после преобразований получим

Система уравнений (2.34) будет иметь ненулевое решение относительно 

Уравнение (2.35) есть характеристическое уравнение системы и имеет 



(

Совокупность собственных значений и собственных векторов представляет собой модальные характеристики системы.
Для (2.32) могут существовать лишь экспоненциальные решения

которые называют модами. Полное решение системы (2.32) представляет собой линейную комбинацию мод:

Для получения характеристического уравнения системы можно использовать выражение (2.27), т. е. приравнять нулю общий знаменатель передаточной матрицы (передаточной функции).
При исследовании свойств системы ее собственные значения (полюса) удобно изображать в виде точек на комплексной плоскости (рис. 2.6). Такое графическое представление корней характеристического уравнения называют корневым портретом системы. С его помощью в ряде случаев можно практически без вычислений оценить Рис. 2 6. Пример корневого качественные свойства процессов, портрета системы протекающих в линейных системах.

Задача №2.9.
Изобразить корневой портрет объекта, поведение которого описывают следующие уравнения:

Решение:
Определим матрицу объекта

и запишем характеристическое уравнение

Собственные значения матрицы 

Они изображены на комплексной плоскости корней в виде точек (рис. 2.7).

Частотные характеристики
Важными динамическими характеристиками объекта являются его частотные характеристики, которые определяют взаимосвязь между параметрами периодических сигналов на входе и выходе. Чаще всего их используют для описания одноканальных объектов:

Если на его вход подавать гармонический сигнал заданной амплитуды 


то на выходе в установившемся режиме у устойчивого объекта (гл. 4) будет также гармонический сигнал той же частоты, но в общем случае другой амплитуды со сдвигом по фазе

Для нахождения соотношения между входным и выходным гармоническими сигналами можно воспользоваться передаточной функцией (2.38), из которой формальной заменой 


Ее можно представить в виде

Составляющие обобщенной частотной характеристики 




Для исследования частотных свойств объекта или системы удобно использовать графическое представление частотных характеристик. В этом случае обобщенная частотная характеристика 


При изменении 

Наряду с амплитудно-фазовой характеристикой (рис. 2.8) можно также построить все остальные частотные характеристики. Так, амплитудная частотная показывает, как звено пропускает

Сигналы различной частоты; причем оценкой пропускания является отношение амплитуд выходного 

Наряду с рассмотренными частотными характеристиками в теории автоматического управления используются логарифмические частотные характеристики. Удобство работы с ними объясняется тем, что операции умножения и деления заменяются на операции сложения и вычитания, а это позволяет во многих случаях строить их практически без вычислений.
Амплитудная частотная характеристика, построенная в логарифмическом масштабе,

называется логарифмической амплитудной частотной характеристикой (ЛАЧХ). При этом амплитуда измеряется в децибелах (дБ). При изображении ЛАЧХ (рис. 2.9) удобнее по оси абсцисс откладывать частоту также в логарифмическом масштабе, т. е. 

На практике применяется также и логарифмическая фазовая частотная характеристика. При ее изображении используется ось абсцисс, на которой указывают частоту в логарифмическом масштабе, а по оси ординат откладывают фазу в дуговых градусах в линейном масштабе (рис. 2.10).
Задача №2.10
Для объекта с заданной передаточной функцией

построить амплитудно-фазовую (АФХ), вещественную частотную и фазовую частотную характеристики (ВЧХ, ФЧХ).
Решение:
Запишем выражение для обобщенной частотной характеристики, сделав замену в передаточной функции 

Выражения для ВЧХ и ФЧХ имеют вид

Соответствующие частотные характеристики, построенные при изменении частоты от 0 до 
Структурный метод
Для расчета различных систем автоматического управления их обычно разбивают на отдельные элементы, динамическими характеристиками которых являются дифференциальные уравнения не выше второго порядка. Причем различные по своей физической природе элементы могут описываться одинаковыми дифференциальными уравнениями, поэтому их относят к определенным классам, называемым типовыми звеньями.
Изображение системы в виде совокупности типовых звеньев с указанием связей между ними называется структурной схемой. Она может быть получена на основе как дифференциальных уравнений, так и передаточных функций. Данный способ и составляет суть структурного метода, т. е. метода представления систем автоматического управления различной физической природы.
Хотя структурный метод не предлагает новых способов расчета, он позволяет наглядно представить взаимосвязь элементов системы и оценить при наличии соответствующего опыта отдельные свойства переходных и статических процессов.
Он настолько широко используется в практике проектирования, что, по существу, может считаться одним из «языков», на котором обсуждаются свойства систем автоматического управления.
Рассмотрим подробнее отдельные типовые звенья и их различные динамические характеристики.
Типовые динамические звенья, пропорциональное (усилительное) звено
Пропорциональным называется звено, поведение которого описывает алгебраическое уравнение

где 
Примерами таких звеньев могут служить безынерционные усилители, механические редукторы, многие датчики сигналов и т. д. передаточная функция звена следующая:

Переходная характеристика (реакция звена на скачкообразное входное воздействие 

Импульсная переходная функция пропорционального звена определяется выражением

Модальные характеристики (собственные значения и собственные векторы) для него отсутствуют.
Заменив в передаточной функции 


Вещественная частотная характеристика определяется соотношением (рис. 3.1).

а мнимая частотная характеристика отсутствует 
Амплитудная частотная характеристика может быть построена по соотношению

и имеет тот же вид, что и ВЧХ. Выражение для ФЧХ следующее:

Таким образом, при прохождении через пропорциональное звено амплитуда периодического входного сигнала изменяется в 
Амплитудно-фазовая характеристика звена имеет вид точки на комплексной плоскости (рис. 3.2).

Логарифмическая АЧХ звена представляет собой прямую, параллельную оси абсцисс:

Как следует из выражений (3.3, 3.4) и рис. 3.3, пропорциональное звено пропускает входные сигналы без искажений.
Дифференцирующее звено
Дифференцирующим называется звено, которое описывается дифференциальным уравнением

Его передаточная функция имеет вид

Примером дифференцирующего звена часто может служить тахогенератор постоянного тока. Переходная характеристика дифференцирующего звена определяется выражением

и имеет вид 5 -функции (рис. 3.4).
Импульсная переходная функция (рис. 3.5) представляет собой «дуплет» 

Рассмотрим теперь частотные характеристики звена. Амплитудно-фазовая характеристика

совпадает с положительной мнимой полуосью комплексной плоскости; вещественная частотная характеристика равна нулю, Л(ц>) = 0; мнимая частотная характеристика соответствует выражжению

т. е. представляет собой линейно нарастающую функцию. С ней совпадает амплитудная частотная характеристика, которая имеет вид

Фазовую частотную характеристику можно определить по соотношению

Следовательно, на всех частотах имеется постоянный фазовый сдвиг.

Интегрирующее звено
Интегрирующим называется звено, поведение которого описывает уравнение

Примером интегрирующего звена является операционный усилитель в режиме интегрирования.
Основной динамической характеристикой звена является его дифференциальное уравнение

на основе которого можно получить передаточную функцию

Характеритическое уравнение

имеет единственный корень (полюс), 
Переходная характеристика звена имеет вид линейно возрастающей функции

а импульсная переходная функция — ступенчатой функции

Выражение для амплитудно-фазовой частотной характеристики (рис. 3.7) получим, заменив в (3.12) 


Вещественная частотная характеристика отсутствует, 

а амплитудная частотная характеристика

При этом фазовая частотная характеристика следующая:

т. е. звено имеет постоянный фазовый сдвиг, который не зависит от частоты.

Амплитудно-фазовая характеристика интегрирующего звена имеет вид прямой, совпадающей с отрицательной мнимой полуосью комплексной плоскости (рис. 3.7). Запишем выражение для логарифмической амплитудно-частотной характеристики


и изобразим ее график (рис.3.8) Как видим, логарифмическая амплитудная частотная характеристика интегратора представляет собой прямую с наклоном — 20 дБ/дек. и пересекает ось ординат в точке 20 
Апериодическое звено
Апериодическим называется звено, дифференциальное уравнение которого имеет вид

Различного типа двигатели являются примерами такого звена. Дифференциальное уравнение апериодического звена принято записывать в стандартном виде:

где 

Заменив в (3.18) 


и найдем передаточную функцию апериодического звена:

Для определения модальных характеристик по передаточной функции (3.20) запишем характеристическое уравнение

Оно имеет единственный корень (полюс), 
Переходную характеристику звена (рис. 3.9) можно найти как решение уравнения (3.18) при


Импульсную переходную функцию (рис. 3.10) вычислим по соотношению

Выражение, соответствующее амплитудно-фазовой характеристике апериодического звена, имеет вид

По выражению

можно построить его вещественную частотную характеристику (рис. 3.11).

Мнимая частотная характеристика (рис. 3.12) апериодического звена соответствует уравнению

Амплитудную частотную характеристику (рис. 3.13) описывает выражение

Фазовая частотная характеристика звена определяется соотношением

Она представляет собой кривую (рис. 3.14) с пределом

На комплексной плоскости по выражению (3.24) можно построить амплитудно-фазовую характеристику апериодического звена, которая имеет вид полуокружности (рис. 3.15).


Запишем выражение для логарифмической амплитудной частотной характеристики

Наиболее просто для звена можно построить асимптотическую логарифмическую амплитудную частотную характеристику. В этом случае следует рассмотреть отдельно области высоких и низких частот и для каждой определить свою асимптоту:
1) в области низких частот, когда 

2) в области высоких частот при 

На частоте 

Точная характеристика звена на рис. 3.16 показана пунктирной линией и несколько отличается от асимптотической ЛАЧХ, причем наибольшая погрешность будет на собственной частоте 

Форсирующее звено
Форсирующим называется звено, дифференциальное уравнение которого имеет вид

Нетрудно убедиться в том, что (3.32) можно представить как сумму уравнений пропорционального и дифференцирующего звеньев. Передаточную функцию форсирующего звена

принято записывать в стандартной форме

где 

Передаточная функция (3.33) содержит полином в числителе, корень которого 

Качественный вид ее приведен на рис. 3.17.

Импульсная переходная функция звена следующая:

Обобщенная частотная характе-стика находится по пе функции (3.33) и имеет вид

Соответствующая амплитудно-фазовая характеристика изображена на рис. 3.18.

Вещественная частотная характеристика звена не зависит от частоты и равна

мнимая частотная характеристика представляет собой прямую фазовая характеристика форсирующего звена

Амплитудная частотная характеристика может быть построена по выражению

а фазовая частотная характеристика

причем в пределе

На основании выражения для 

Как и в предыдущем случае, для форсирующего звена удобнее строить не точную, а асимптотическую ЛАЧХ (рис. 3.19). Здесь 

Логарифмическая амплитудная частотная характеристика форсирующего звена
Причем се можно получить, исследуя отдельно области низких „ высоких частот или суммируя ЛАЧХ пропорционального и дифференцирующего звеньев.
Нетрудно убедиться, сравнивая выражения (3.28) и (3.29) с выражениями (3.37) и (3.38), в том, что логарифмические амплитудная и фазовая частотные характеристики форсирующего звена представляют собой зеркальное отображение относительно оси абсцисс соответствующих логарифмических характеристик апериодического звена.
Звено второго порядка
Дифференциальное уравнение звена второго порядка

принято записывать в стандартном виде

где 


Передаточную функцию звена получим на основе символической записи дифференциального уравнения

в виде

Для определения модальных характеристик запишем характеристическое уравнение звена

Оно имеет два корня (полюса), которые в зависимости от коэффициента демпфирования 

В случае, когда коэффициент демпфирования изменяется в диапазоне 

Причем колебательность переходного процесса будет тем больше, чем меньше коэффициент демпфирования 


Определим выражение для общей частотной характеристики колебательного звена, заменив 


Запишем выражения для вещественной частотной характеристики

и мнимой частотной характеристики:


На основе (3.46) и (3.47) построим АЧХ на комплексной плоскости, рассматривая характерные точки:

Ее вид существенно зависит от коэффициента демпфирования 
Амплитудно-фазовая характеристика консервативного звена (


Амплитудная частотная характеристика строится на основе выражения

и может иметь резонансный пик, высота которого будет тем больше, чем меньше коэффициент демпфирования 
Формула для фазовой частотной характеристики имеет вид

Построение ЛAЧX колебательного звена (при 0 < 

При значениях коэффициента демпфирования в интервале 0,3<d<l можно строить упрощенную асимптотическую ЛAЧX. рассматривая отдельно области высоких и низких частот.
В области низких частот 

В области высоких частот, когда 


На собственной чистоте колебательного звена 

Наибольшее отличие асимптотической ЛАЧХ от действительной характеристики наблюдается на частоте 

При значениях 
При 

где 

Она может быть получена суммированием асимптотических ЛАЧХ двух апериодических звеньев.
Готовые задачи по теории автоматического управления (ТАУ)
Теория автоматического управления (ТАУ) появилась во второй половине 19 века сначала как теория регулирования. Широкое применение паровых машин вызвало потребность в регуляторах, то есть в специальных устройствах, поддерживающих устойчивый режим работы паровой машины. Это дало начало научным исследованиям в области управления техническими объектами. Оказалось, что результаты и выводы данной теории могут быть применимы к управлению объектами различной природы с различными принципами действия. В настоящее время сфера ее влияния расширилась на анализ динамики таких систем, как экономические, социальные и т.п. Поэтому прежнее название «Теория автоматического регулирования» заменено на более широкое – «Теория автоматического управления».
Предметом дисциплины «Теория автоматического управления» (ТАУ) является изучение моделей элементов и основных характеристик систем, а также методов анализа и синтеза наиболее распространенных классов систем.
Все системы можно подразделить на материальные и абстрактные. Между ними устанавливаются связи через моделирование.
Под моделью понимают отображение свойств реальной системы в другой системе, реализованной в виде макета или абстрактного описания на ка-ком-либо языке (с помощью дифференциальных уравнений, графов, сетей и т.п.). В своей деятельности люди с помощью моделей изучают различные объекты, которые изначально не удовлетворяют их по своим количественным и качественным характеристикам. Приходится вырабатывать управляющие воздействия на объект, чтобы добиться определенных целей. Так возникает процесс управления. Поскольку управление протекает во времени, то системы управления являются динамическими.
Классическая цепочка в динамической системе управления такова: определение программы управления (планирование) — оценка состояния объекта (контроль) — определение управляющих воздействий (принятие решения) — реализация управления (непосредственное воздействие на объект).
В зависимости от степени автоматизации этих этапов различают автоматизированные системы управления и автоматические системы управления.
В автоматизированных системах управления (АСУ) процесс управления осуществляется частично человеком (принятие решения, контроль, иногда -реализация управления), а частично — автоматическими устройствами.
В системах автоматического управления (САУ) процесс управления осуществляется автоматическими устройствами без непосредственного участия человека на всех этапах рассматриваемой цепочки. Эти системы и будут изучаться в данной дисциплине.
История развития ТАУ связана с созданием высокоточных механизмов, к которым относятся: часы с маятниковым регулятором хода (X. Гюйгенс, 1675); поплавковый регулятор питания котла паровой машины (И. И. Ползунов, 1765); центробежный регулятор скорости паровой машины (Дж. Уатт, 1784); первое программное устройство управления ткацким станком от перфокарты (Ж. Жаккар, 1808) и другие.
Теоретическое осмысление особенностей применения регуляторов было изложено в трудах «О регуляторах» Д. Максвелла (1866) и И. А. Вышнеградского (1876 — 1877). В этот период Раус и Гурвиц разработали математические критерии устойчивости систем.
Двадцатый век явился периодом развития ТАУ. В 1932 г. X. Найквист предложил критерий устойчивости усилителей с обратной связью, а в 1938 г. А. В. Михайлов — критерий устойчивости систем на базе частотных методов.
В 50-е годы XX века В. В. Солодовников завершил формирование частотных методов анализа и синтеза САУ; в трудах А. А. Ляпунова, А. И. Лурье, А. М. Летова, М. А. Айзермана, В. М. Попова разработана теория нелинейных систем.
В 60-е годы прошлого века Я. 3. Цыпкин разработал основы теории дискретных систем; в трудах Г. В. Щипанова, В. С. Кулебакина, Б. Н. Петрова создана теория инвариантных систем; J1. С. Понтрягин, А. А. Фельдбаум, А. А. Красовский разработали принципы экстремального управления и теорию оптимальных систем.
С конца XX века началось внедрение в управление микропроцессоров и микроЭВМ. Появились сложные системы управления производственными процессами, развиваются новые разделы ТАУ, такие как динамика сложных систем, моделирование сложных систем и т.п. В качестве математического аппарата широко используется пространство состояния.
Конспект лекций по дисциплине «Теория автоматического управления» состоит из двух частей. Настоящая первая часть включает материал, описывающий линейные непрерывные системы. Во второй части будут рассмотрены дискретные, нелинейные, адаптивные и оптимальные системы.
Общие сведения о системах автоматического управления
Основными частями системы автоматического управления являются объект управления и управляющее устройство. Объект управления (ОУ) (рис. 1.1, а) — это устройство, в котором протекает процесс, подлежащий управлению.
Координаты 

Группа величин 
На схемах те или иные скалярные сигналы будем обозначать в виде одиночных стрелок, которые указывают направление действия сигнала. Координаты 




На рис. 1.2 схематично изображено управляющее устройство (УУ), где сигналы представляют собой соответствующие векторы 


На управляющее устройство также могут действовать некоторые возмущения, характеризуемые вектором 



Систему автоматического управления можно представить как совокупность объекта управления и управляющего устройства (рис. 1.3).
Полагаем, что в векторе 
В основу функционирования систем автоматического управления положены три основных принципа управления.

Принцип разомкнутого управления соответствует структуре, изображенной на рис. 1.4. По этому принципу управляющее устройство формирует сигнал управления без учета информации о возмущениях и о результатах управления. Этот простейший принцип применим только в том случае, если возмущения определены и учтены на предварительной стадии при формировании алгоритма управления и объект управления строго исполняет предписанный алгоритм управления.
Второй принцип управления — это принцип компенсации (управление по возмущению). Структура системы управления представлена на рис. 1.5.

В этом случае вся информация о действующих возмущениях непрерывно поступает на управляющее устройство и учитывается при выработке алгоритма управления. Недостатками этого принципа являются техническая сложность, а иногда невозможность измерить возмущение, а также — отсутствие информации о результатах управления.
Третий принцип управления — принцип обратной связи (управление по отклонению). Структура системы автоматического управления в данном случае представлена на рис. 1.6. В системе существует канал передачи информации о результатах управления — канал обратной связи. При этом косвенно через объект управления учитывается и влияние возмущений на вектор выхода. В этом случае алгоритм управления непрерывно учитывает результаты управления.
Возможно создание систем автоматического управления, использующих второй и третий принципы управления одновременно, — так называемых систем с комбинированным управлением.
На рис. 1.3, 1.5 и 1.6 место разветвления сигналов, обозначенное в виде точки, будем называть узлом.
В большинстве случаев управляющее устройство структурно можно разделить на две части: устройство сравнения 


Схематично устройство сравнения (сумматор) будем обозначать в виде прямоугольника со знаком суммирования внутри и при помощи знаков « + » и «-» указывать знак поступающей величины. Тогда на рис. 1.7 алгоритм работы устройства сравнения будет иметь вид 



При таком представлении управляющего устройства система управления, построенная по принципу обратной связи, будет иметь вид, изображенный на рис. 1.8.

Канал передачи сигнала 
Если 

Классификация систем автоматического управления
Классификацию систем автоматического управления осуществляют в зависимости от признаков, в качестве которых могут быть принципы работы, алгоритмы функционирования, структуры систем, вид представления отдельных элементов, вид математических моделей, области применения и др.
По виду алгоритмов функционирования системы автоматического управления делятся на системы стабилизации ( 



Приведем классификацию систем по виду законов управления. Под законом управления будем понимать зависимость выходного сигнала регулятора 




Простейшими случаями этого соотношения являются:
где 

По количеству управляемых координат системы делятся на одномерные (

По характеру протекающих процессов системы делятся на непрерывные (все сигналы непрерывны во времени) и импульсные (хотя бы один из сигналов дискретизирован (квантован)) во времени. Если хотя бы один из сигналов в системе является квантованным по уровню, то она относится к релейным системам. При одновременном квантовании сигнала по уровню и времени систему относят к цифровым. Релейные, импульсные и цифровые системы составляют класс дискретных систем автоматического управления.
По зависимости выходных сигналов отдельных элементов от входных системы делятся на линейные и нелинейные.
По виду параметров, характеризующих отдельные элементы и устройства, системы делятся на системы с сосредоточенными или распределенными параметрами, стационарные (все параметры постоянны во времени), нестационарные (параметры изменяются во времени), системы с детерминированными параметрами (закон изменения параметров известен), со случайными (стохастическими) параметрами (заданы их вероятностные характеристики), с неопределенными параметрами (может, например, задаваться только область их изменения).
Приведенная классификация не охватывает всех классов существующих систем. Например, можно выделять еще системы с запаздыванием, системы с перестраиваемой структурой. Адаптивные системы делятся на самонастраивающиеся и самоорганизующиеся.
Примеры систем автоматического управления
Отметим, что первыми промышленными системами автоматического управления считаются регулятор уровня воды в котле паровой машины и центробежный регулятор скорости вращения вала паровой машины.
На рис. 1.9 представлена простейшая структура системы регулирования скорости вращения двигателя постоянного тока, которая содержит объект управления — двигатель (Дв), скорость вращения которого у является управляемой координатой (возмущение 





Если 












В качестве следующего примера рассмотрим цифровой электропривод, структура которого представлена на рис. 1.10. Управляемой координатой является угол поворота 





Существенным отличием этой системы является наличие элементов цифровой техники ЦАП, АЦП, микроЭВМ, для которых характерно квантование сигналов по уровню и по времени.
Математическое описание звеньев систем автоматического управления. Уравнения звеньев
Система автоматического управления (САУ) — это совокупность соединенных в определенной последовательности элементов и устройств, которые будем называть звеньями. Примерами звеньев могут служить объекты управления, усилительно-преобразовательные устройства, исполнительные двигатели, тахогенераторы, различного рода датчики, цифровые устройства, в том числе микропроцессоры и управляющие ЭВМ и т.п.
Под линейной непрерывной стационарной системой с сосредоточенными параметрами будем понимать систему, которая в целом так же, как и отдельные звенья, описывается линейными обыкновенными дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами.
На рис. 2.1 изображено звено САУ, имеющее один входной 






Получение уравнений, описывающих поведение отдельных звеньев в каждом конкретном случае, является задачей той или иной отрасли науки, например, электротехники, электроники, механики и т.п. и не является предметом данного курса. Поэтому будем полагать, что звено в общем случае описывается дифференциальным уравнением следующего вида:

где


Коэффициенты 


Для полного математического описания процессов в звене следует задавать начальные условия

которые чаще всего будем полагать нулевыми.
В теории автоматического управления наряду с (2.1) уравнения звеньев записывают в стандартной форме, когда координаты при переменных 




или, вводя обозначения

получим следующий вид дифференциального уравнения:

где 



Уравнения (2.1) и (2.2) можно записать также в операторном (символическом) виде, вводя дифференциальный оператор

такой, что 

По виду дифференциального уравнения (2.1) звенья делятся на три типа. Если

то такие звенья относятся к позиционным; если 


то к интегрирующим.
Позиционные звенья имеют статическую характеристику. Пусть

тогда

Уравнения (2.1)-(2.3) описывают поведение звеньев в динамических режимах, поэтому в дальнейшем будем называть их уравнениями динамики.
Задача №2.1.
Рассмотрим дифференциальные уравнения часто встречающихся звеньев САУ. В качестве исполнительного устройства в системах управления широко применяются двигатели. Дифференциальное уравнение динамики двигателя постоянного тока при якорном управлении при определенных условиях имеет следующий вид:

где 



Обозначая

можно получить уравнение в форме (2.2). Дифференциальное уравнение двигателя относительно угла поворота будет

где 
Величины 




Линеаризация уравнений динамики звеньев
Реальные устройства САУ обычно являются нелинейными. Однако при определенных условиях их можно заменить линейными моделями, что значительно упрощает исследование САУ. Операция замены нелинейных уравнений линейными носит название линеаризации. Существуют различные способы линеаризации уравнений динамики. Наиболее распространенным является способ, базирующийся на разложении нелинейных функций в ряд Тейлора.
Пусть звено САУ описывается нелинейным дифференциальным уравнением

где 

Рассмотрим установившийся режим работы звена, когда на входе действует постоянный сигнал 






из которого при заданном 

Введем отклонения от установившегося режима

и разложим функцию 


где

и т.д.
Учитывая, что

и ограничиваясь в ряде Тейлора только линейным членом, получим

Уравнение (2.6) является линейным дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами и носит название линеаризованного уравнения.
Приведенной процедуре линеаризации можно дать геометрическую интерпретацию. Уравнение установившегося режима (2.5) определяет нелинейную статическую характеристику звена (рис. 2.2).
Нелинейная функция 


Отметим ряд существенных моментов в процедуре линеаризации.
- Линеаризация допустима, если нелинейная функция
в точке разложения является аналитической (т. е. дифференцируема бесконечное число раз). Для звена, имеющего статическую характеристику с разрывом, линеаризация недопустима. САУ, содержащие такие звенья, должны рассматриваться как нелинейные.
- Коэффициенты
линеаризованного уравнения (2.6) зависят от координат точки разложения
. Изменение координат дает уравнение с другими коэффициентами.
- Линеаризованное уравнение (2.6) и исходное (2.4) будут близки между собой только в окрестности точки разложения. Это соответствие будет тем лучше, чем меньше отклонения
координат от установившегося режима и чем ближе нелинейная функция
в точке разложения к своей касательной. Дать определенные количественные оценки такой близости затруднительно.
Рассматриваемые далее САУ будем полагать линейными, считая, что их звенья, если это необходимо, на предварительном этапе подверглись процедуре линеаризации.
Задача №2.2.
Пусть звено описывается нелинейным дифференциальным уравнением

Уравнение статики имеет вид 



Если 

Таким образом, в зависимости от координат точки разложения будем иметь уравнения с различными коэффициентами.
Передаточная функция и временные характеристики звеньев
Основной характеристикой звена САУ является его дифференциальное уравнение. Однако наряду с ним в теории управления нашли применение и другие характеристики. Важнейшей из них является передаточная функция, получаемая на основе применения преобразования Лапласа к исходному дифференциальному уравнению звена. Прямое и обратное преобразования Лапласа определяются следующими выражениями:


где 




Наиболее важные свойства преобразования Лапласа, а также соответствие между рядом оригиналов и изображений приведены в приложении.
Если в дифференциальном уравнении звена (2.1) положить


то после применения прямого преобразования Лапласа получим алгебраическое уравнение относительно изображений:


откуда

Передаточная функция звена 
Если взять дифференциальное уравнение звена в операторной форме (2.3), то формально 





Из (2.7) следует связь изображений входа и выхода через передаточную функцию:

Звено САУ на структурных схемах изображают так, как показано на рис. 2.3.

При использовании уравнения (2.2) передаточную функцию звена будем записывать в виде

где 

Полином 

Следующий класс характеристик звена — это временные характеристики: весовая и переходная функции звена.
Если рассматривать 


Весовая функция звена 

Дельта-функция обладает фильтрующим свойством:

Если положить

откуда

т. е. 

К такому же результату можно прийти следующим образом. Правой части (2.8) соответствует в области оригиналов свертка функций 


Если в (2.11) положить 

Переходной функцией звена 

Так как

и по определению

Так как

Задача №2.3.
Дифференциальное уравнение двигателя постоянного тока (пример 2.1) по углу поворота в предположении, что 


Передаточная функция и временные характеристики будут иметь вид

Частотные характеристики звеньев
Частотные характеристики определяют динамические свойства звеньев при воздействии на них гармонических сигналов. Формально частотные характеристики получаются из передаточной функции 



т. е. частотная передаточная функция 

Комплекснозначную функцию 

Как любое комплексное число АФЧХ можно представить в виде

Если передаточная функция звена представлена в виде

то

При этом, очевидно,

(считаем 

В соответствии с (2.14) — (2.16) имеем еще ряд частотных характеристик: 


Рассмотрим физический смысл частотных характеристик. Если на вход звена с передаточной функцией 



т. е. той же частоты, но измененных амплитуды и фазы.
Изменение амплитуды определяется модулем 


На практике для наглядности частотные характеристики изображают в виде графиков при изменении частоты 

Частотные характеристики обладают следующими свойствами:

которые непосредственно следуют из (2.14) — (2.16). Другими словами: характеристики 







На рис. 2.4 и 2.5 представлены иллюстративные графики частотных характеристик некоторого звена.

Штриховой линией показаны части графиков, соответствующие 

На практике часто применяются соответствующие логарифмические частотные характеристики: логарифмическая амплитудная частотная характеристика (ЛАЧХ) 









На рис. 2.6 приведены иллюстративные графики ЛAЧX и ЛФЧХ для некоторого звена. Частота 




Элементарные звенья и их характеристики
В общем случае звено САУ описывается линейным дифференциальным уравнением произвольного порядка вида (2.1) — (2.3), или соответствующей передаточной функцией (2.7). Введем понятие элементарного звена и покажем, что любое звено может быть представлено в виде совокупности элементарных звеньев.
Передаточная функция (2.7) есть отношение двух полиномов порядка 


где сомножитель 


действительному корню,

паре комплексно-сопряженных корней.
Исходя из этого, введем в рассмотрение элементарные звенья со следующими передаточными функциями:


Обозначим произвольную передаточную функцию элементарного звена через 


Представление 
Перейдем к рассмотрению характеристик элементарных звеньев. Идеальное усилительное (безынерционное или пропорциональное) звено. Его уравнение и передаточная функция имеют вид

(полагаем 


Временные характеристики звена таковы:

Графики частотных и временных характеристик вполне очевидны. Идеальное интегрирующее звено. Дифференциальное уравнение и передаточная функция имеют вид

Характеристики звена определяются следующими выражениями:


графики которых представлены на рис. 2.7.

Идеальное дифференцирующеее звено. Звено имеет следующие дифференциальное уравнение и передаточную функцию:

и соответственно характеристики:


графики которых представлены на рис. 2.8.

Апериодическое (инерционное) звено первого порядка. Дифференциальное уравнение звена имеет вид

Передаточная функция и частотные характеристики имеют следующий вид:

Весовая и переходная функции звена определяются выражениями

графики которых представлены на рис. 2.9.

На рис. 2.10 изображены частотные характеристики звена 


ЛАЧХ 


Штриховой линией показан точный график 




что вполне допустимо.
Колебательное звено. Дифференциальное уравнение колебательного эвена имеет вид

Будем полагать, что 

будут комплексными. Чаще передаточную функцию звена записывают в виде


Частотные и временные характеристики звена имеют следующий вид:

Анализ АЧХ показывает, что 








Асимптотическая ЛАЧХ в виде ломаной может быть получена только при 

Переход от прямой с наклоном 0 дБ/дек на прямую с наклоном -40 дБ/дек происходит по частоте излома 







Графики частотных характеристик колебательного звена приведены на рис. 2.12, а временных характеристик — на рис. 2.13.


Частные случаи колебательного звена: консервативное звено при 

и апериодическое звено второго порядка при 

Форсирующее звено первого порядка. Дифференциальное уравнение и передаточная функция звена имеют вид

а частотные и временные характеристики определяются выражениями

Графики частотных характеристик представлены на рис. 2.14. Форсирующее звено второго порядка. Диффференциальное уравнение и передаточная функция равны соответственно


при условии 


Особенности и физическая реализуемость звеньев
Пусть звено имеет передаточную функцию

Если нули передаточной функции (корни уравнения 

Рассмотрим эти звенья на простейшем примере. Для звена с передаточной функцией

которое является минимально-фазовым,

Звено с передаточной функцией

являющееся неминимально-фазовым, имеет частотные характеристики

Таким образом, при одинаковых АЧХ неминимально-фазовое звено имеет больший по модулю фазовый сдвиг.
Указанное свойство справедливо и в общем случае.
Рассмотрим еще одно важное свойство звеньев — свойство физической реализуемости.
Для любого реального устройства АЧХ с увеличением частоты должна уменьшаться и стремиться к нулю, а фазовые сдвиги на высоких частотах должны быть отрицательными. Пусть полином числителя 





Из приведенных соотношений следует, что звено является физически реализуемым, если будет выполняться соотношение 
С этой точки зрения, например, идеальное дифференцирующее звено с передаточной функцией 

Математическое описание систем автоматического управления. Структурные схемы и структурные преобразования
Графически системы автоматического управления представляют в виде структурных схем, которые разделяют на конструктивные, функциональные и алгоритмические. В случае конструктивных схем блок является законченным техническим устройством (двигатель, усилитель, тахогенератор и т. п.). В функциональных схемах блок представляет собой один или несколько элементов, осуществляющих какую-либо функцию (усиления, преобразования, сбора информации и т. п.). Часто конструктивные блоки могут совпадать с функциональными.
При математическом описании систем управления распространение получили алгоритмические структурные схемы, составной частью которых являются звенья систем. Характеристикой звена является его математическое описание в виде дифференциального уравнения, передаточной функции или другой характеристики. Наиболее часто такой характеристикой является передаточная функция, которая записывается внутри прямоугольника, изображающего звено на структурной схеме.
Таким образом, алгоритмические структурные схемы, которые в основном в дальнейшем будем использовать и называть просто структурными схемами, являются графической интерпретацией математической модели системы управления.
В процессе исследования структурные схемы подвергаются преобразованию: некоторые звенья могут объединяться в одно звено, другие, наоборот, подвергаются расчленению. Такие преобразования носят название структурных преобразований, которые фактически соответствуют преобразованиям математических моделей. В результате таких преобразований конечная структурная схема может сильно отличаться от исходной, а тем более от функциональной или конструктивной схемы.
Одним из результирующих итогов структурных преобразований является приведение произвольной структуры системы к некоторому стандартному виду. Структурная схема такой стандартной системы автоматического управления представлена на рис. 3.1, где 






На структурных схемах сигналы следует рассматривать как изображения по Лапласу соответствующих переменных.
Рассмотрим преобразование произвольной структуры к стандартному виду, которое осуществляется на основании правил структурных преобразований. Анализ структур систем автоматического управления показывает, что существует три основных вида соединения звеньев: последовательное, параллельное и соединение с помощью обратной связи.
Структурные схемы, соответствующие указанным типам соединений, представлены на рис. 3.2, а, б, в.

Отметим, что в дальнейшем, если это ясно из контекста, символ s в записи передаточных функций будем иногда опускать.
Рассмотрим задачу объединения звеньев в одно звено, связывающее непосредственно вход и выход соответствующего соединения.
Для последовательного соединения (см. рис. 3.2, а) можно записать:

Исключая промежуточную величину 

Итак, при последовательном соединении общая передаточная функция соединения будет равна произведению передаточных функций звеньев:

Если последовательно соединено 

Для параллельного соединения (см. рис. 3.2, б) уравнения, связывающие координаты, имеют вид


Исключая величины 

т. е. общая передаточная функция соединения будет равна сумме передаточных функций звеньев. В случае последовательного соединения 

Уравнения, связывающие переменные при соединении звеньев с помощью обратной связи (рис. 3.2, в), имеют вид


откуда, исключая переменные

получим

т.е. общая передаточная функция соединения будет равна

Если звенья соединены с помощью положительной обратной связи, то

Наряду с объединением звеньев при структурных преобразованиях приходится прибегать к переносу отдельных узлов или сумматоров из одних участков структурной схемы в другие. Такие переносы изображены на рис. 3.3, где слева — исходная схема, а справа — структурная схема после соответствующего переноса узла или сумматора. Нетрудно видеть, что по отношению к сигналам входа и выхода исходная и преобразованная структурные схемы эквивалентны.

На практике существует и другая задача — расчленения отдельного звена на более простые. Примером решения такой задачи может служить представление передаточной функции звена в виде суммы или произведения передаточных функций элементарных звеньев.
Задача №3.1.
Рассмотрим систему управления, структурная схема которой представлена на рис. 3.4, а. Последовательность преобразования структуры следующая: переносим сумматор 




Передаточные функции и уравнения систем
Рассмотрим структурную схему стандартной системы автоматического управления, представленную на рис. 3.1. Обозначим произведение передаточных функций 




Передаточная функция (как любая передаточная функция линейной системы или звена) есть отношение двух полиномов вида

где

Для физически реализуемых систем должно выполняться условие: 





Если 

При наличии нулевых корней передаточную функцию (3.1) можно представить в виде

где 



Систему управления с передаточной функцией вида (3.2) будем называть астатической с астатизмом 

Перейдем к рассмотрению характеристик замкнутой системы (рис. 3.1), для которой можно из структурной схемы записать следующие уравнения:

Из (3.3) нетрудно определить эти связи:


Обозначим


Передаточную функцию 




где полином 



Полином 








Важной характеристикой замкнутой системы является ее дифференциальное уравнение. Из уравнения

заменяя 


и, переходя к оригиналам (или формально заменяя 


Порядок 

Уравнение (3.5) описывает поведение системы в динамическом режиме, частным случаем которого является установившийся или статический режим. Полагая в (3.5) величины 



Величина 





Значение величины 

По аналогии со звеньями систем можно ввести временные характеристики замкнутой системы, используя соответствующие передаточные функции 








Аналогично можно определить эти характеристики, используя 

Задача №3.2.
Пусть задана структурная схема системы (см. рис. 3.1), где

Используя результаты, приведенные выше, определяем основные характеристики системы:

Дифференциальное уравнение замкнутой системы (3.5) примет вид:

Система является системой с астатизмом первого порядка, порядок системы равен трем.
Частотные характеристики систем
Частотные методы анализа и синтеза систем управления находят широкое применение в инженерной практике. По аналогии с частотными характеристиками звеньев можно ввести соответствующие частотные характеристики для системы автоматического управления.
Важным классом частотных характеристик являются частотные характеристики разомкнутой системы, определяемые из передаточной функции 




Отметим некоторые общие свойства частотных характеристик для систем минимально-фазового типа. Пусть

и степень полинома числителя 


При этом годограф 







При построении частотных характеристик разомкнутой системы полезно представить 


В этом случае

что может существенно облегчить вычисление и построение характеристик. Если

то каждую элементарную характеристику 
(асимптот) и далее производят суммирование. Отметим, что первая низкочастотная асимптота определяется выражением 



Рассмотрим теперь частотные характеристики замкнутой системы. Их можно получить по передаточным функциям замкнутой системы 


вещественная частотная характеристика замкнутой системы.
Остановимся на основных свойствах 


Начальные значения этих характеристик будут таковы:

Между частотными характеристиками разомкнутой и замкнутой системы существует однозначная связь, которая следует из выражения

Представляя


из (3.7) можно получить следующие выражения:

Эти выражения можно использовать для вычисления частотных характеристик замкнутой системы по частотным характеристикам разомкнутой. Существуют специальные номограммы, решающие такие задачи графически.
Процессы в системах автоматического управления
Динамические процессы в стандартной системе автоматического управления, структурная схема которой приведена на рис. 3.1, описываются во временной области дифференциальным уравнением

или в области изображений выражением

Выходной сигнал 











где

В математике 

Общее решение однородного уравнения в случае простых (различных) корней характеристического уравнения 


где 

Если характеристическое уравнение 




В случае нескольких кратных корней в свободной составляющей будут появляться аналогичные группы слагаемых, соответствующие каждому кратному корню.
Для вычисления вынужденной составляющей обратимся к уравнению относительно изображений (4.2). Обозначим весовые функции замкнутой системы по управляющему сигналу

и по возмущению

тогда переходя в (4.2) к оригиналам, с учетом того, что произведение изображений есть свертка во временной области, получим

Таким образом, полное решение 

В случае нулевых начальных условий

все

и (4.7) превращается в соотношение (4.6).
При исследовании систем управления обычно ограничиваются внешними воздействиями определенного типа, что дает возможность ввести некоторые показатели качества процессов управления и оказывается удобным для сравнительного анализа проектируемых систем. Наиболее часто сигнал управления 












В этих выражениях сигналы определены при 


Выбор того или иного сигнала зависит от вида системы и условий ее функционирования. Например, для систем стабилизации наиболее естественной формой управляющего воздействия является ступенчатая функция. Для следящих систем таковыми являются сигналы гармонического типа.
Наиболее часто динамические свойства системы оцениваются по ее реакции на единичную ступенчатую функцию 


На рис. 4.1 представлен наиболее типичный вид переходной функции 


Для оценки качества регулирования по виду 

после которого величина

где обычно 


перерегулирование в процентах;

частота колебаний переходного процесса;
число колебаний за время переходного процесса.
Наиболее важными показателями качества являются 


По виду функции 
У монотонных процессов 


Вычисление процессов в замкнутой системе фактически представляет собой задачу решения дифференциального уравнения (4.1) при заданных входных воздействиях 

Задача №4.1.
В системе (см. рис. 3.1) будем полагать


где 

Найдем выражение, связывающее выходной сигнал 



Выражение (4.2) будет иметь вид

из которого дифференциальное уравнение замкнутой системы (4.1) будет
Будем полагать начальные условия для выходного сигнала 

откуда

Полученное выражение отличается от первоначального в этом примере наличием членов, учитывающих ненулевые начальные условия. С учетом заданных параметров 
Применяя обратное преобразование Лапласа, получим в области оригиналов

Аналитические методы вычисления процессов
Аналитические методы вычисления выходного сигнала замкнутой системы базируются на известных методиках решения дифференциальных уравнений. Решение (4.1) классическими методами во временной области приводит к соотношению (4.7). Зная 


На практике решение уравнения (4.1) чаще всего осуществляют с помощью операционного исчисления на базе преобразования Лапласа, т. е. за основу принимают выражение (4.2).
Рассмотрим методику вычисления реакции системы на внешнее воздействие 


где в общем случае



Вычисление составляющей 


В (4.8) изображение 



где степень полинома 



Вычисление оригинала 






В случае кратных полюсов для вычисления оригинала 
Если входной сигнал

а изображение реакции системы в соответствии с (4.8) примет такой вид:

Реакция системы в этом случае будет не чем иным, как переходной функцией замкнутой системы 

где 
Следует отметить, что случай кратных корней при исследовании систем управления встречается сравнительно редко.
В (4.10) 






и при больших значениях 

Отметим, что так как в (4.10) 


Реакция системы 


Для вычисления установившейся составляющей можно воспользоваться выражением [1]:

При гармоническом входном сигнале для вычисления установившейся составляющей можно использовать частотные характеристики системы. Пусть на входе системы 

где 


Задача №4.2.
Рассмотрим систему управления, структура которой представлена на рис. 3.1. Как и в предыдущем примере,

Пусть

Входной сигнал
С учетом изображения входного сигнала 

Используя (4.10) с учетом того, что характеристическое уравнение

имеет два различных корня

получим

Из полученного выражения следует, что переходная составляющая с течением времени затухает, а установившаяся — постоянна и равна единице.
Вычислим установившуюся составляющую выходного сигнала при гармоническом входном сигнале


Передаточная функция имеет вид

откуда, заменяя 


При 

Таким образом, установившееся значение выходного сигнала будет равно

Применение аналитических методов на практике ограничено из-за необходимости вычисления корней характеристического уравнения, построения по найденному аналитическому выражению переходной функции, нахождения показателей качества системы (



Выражение (4.13) положено в основу приближенных графических методов построения 


Однако в связи с развитием вычислительной техники в настоящее время графо-аналитический метод вычисления переходной функции утратил свое прежнее значение. Переходной процесс любой САУ легко строится в Matlab с помощью стандартных функций или с использованием средства Simulink после создания соответствующей математической модели исследуемой системы.
Моделирование переходных процессов на ПЭВМ
С помощью известной системы математических расчетов Matlab, в которую встроен специальный пакет для исследования систем автоматического управления — Control System Toolbox, можно по передаточной функции системы построить необходимые графики временных характеристик. В Matlab также можно представить эквивалентную модель системы в среде Simulink и исследовать ее характеристики в этом приложении.
Рассмотрим применение описанных возможностей работы в Matlab на примере системы, структурная схема которой задана в виде последовательного соединения двух апериодических звеньев с параметрами:



Для этой системы построим график переходной функции 
- При использовании операторов пакета Control System Toolbox запишем в командном окне следующую программу:

В первой строке происходит определение параметров системы и присвоение им численных значений.
Если передаточную функцию разомкнутой системы представить в виде отношения полиномов по степеням 

то удобно использовать оператор 
В третьей строке оператор feedback замыкает систему с единичным коэффициентом усиления в цепи обратной связи.
Оператор step позволяет построить переходной процесс системы при подаче на ее вход единичной ступенчатой функции 
График переходного процесса, полученный в результате выполнения программы, представлен на рис. 4.4.

- Представим модель системы в среде Simulink, как показано на рис. 4.5, используя стандартные блоки из библиотеки ее приложения.

При моделировании получим на экране виртуального осциллографа (Scope) график переходного процесса (рис. 4.6), который совпадает с приведенным на рис. 4.4.

Аналогичным образом могут быть построены и другие характеристики системы.
Устойчивость процессов в системах автоматического управления
Общие определения устойчивости процессов, справедливые как для линейных, так и для нелинейных систем, будут даны во второй части конспекта лекций. Здесь отметим, что свойство устойчивости или неустойчивости заданного процесса, протекающего в системе, рассматривается по отношению к другим процессам той же системы, отличающимся от заданного за счет изменений начальных условий. Величинами, отклоняющими процесс от заданного, являются возмущения начальных условий.
Для случая линейной системы динамические процессы в ней описываются линейным дифференциальным уравнением:

общее решение которого определяется выражением (4.3):

Изменение начальных условий влияет только на поведение свободной составляющей и не влияет на 



Структура свободной составляющей имеет вид (4.4) или (4.5). Из (4.4), (4.5) следует, что поведение свободной составляющей во времени не зависит от величин 

В комплексной плоскости корней корни интерпретируются как соответствующие точки. Если корень 


Пусть 

в (4.4) при 






В случае кратного корня 


так как при любом 


Таким образом, необходимым и достаточным условием асимптотической устойчивости линейной системы, описываемой уравнением (5.1), является выполнение соотношения

Система будет просто устойчива, если 

Суждение об устойчивости можно сделать, найдя корни характеристического уравнения замкнутой системы

Эту задачу можно упростить, так как фактически нам достаточно знать лишь расположение корней в плоскости корней относительно мнимой оси, которую называют границей устойчивости. Выделяют три типа границы устойчивости: апериодического типа, которая характеризуется нулевым корнем характеристического уравнения, колебательного типа, что соответствует наличию пары чисто мнимых корней, и границу, соответствующую бесконечно удаленному корню (

то характеристический полином 
Определение расположения корней уравнения (5.2) относительно мнимой оси без их непосредственного вычисления производят на основе критериев устойчивости, которые делятся на две группы: алгебраические и частотные.
Алгебраические критерии устойчивости
К алгебраическим критериям устойчивости относят те, которые позволяют судить об устойчивости системы по коэффициентам уравнения (5.2). Необходимым условием устойчивости линейной системы (5.1) является положительность коэффициентов характеристического уравнения (5.2), т. е.

Докажем этот критерий. Пусть уравнение (5.2) имеет 



Если 




Критерий является лишь необходимым, т. е. если среди 

Рассмотрим критерий, дающий необходимые и достаточные условия устойчивости, предложенные немецким ученым А. Гурвицем в 1895 году. Предварительно из коэффициентов уравнения (5.2) сформируем матрицу Гурвица

Алгоритм ее формирования следующий. Сначала по главной диагонали слева направо выписываем коэффициенты 




где 
Критерий Гурвица. Необходимым и достаточным условием устойчивости линейной системы является при 

Для систем до 4-го порядка включительно, раскрывая определители Гурвица, можно получить следующие необходимые и достаточные условия устойчивости:

Из (5.6), (5.7) следует, что для системы первого и второго порядка необходимые условия совпадают с необходимыми и достаточными, а при 



С помощью критерия Гурвица можно определить границы устойчивости. Если 





Одним из частных случаев критерия Гурвица является критерий Льенара-Шипара (1914), по которому для устойчивости системы необходимо и достаточно выполнение следующих неравенств:

т. е. при соблюдении необходимых условий устойчивости требуется положительность четных или нечетных определителей Гурвица.
Вторым распространенным алгебраическим критерием устойчивости, дающим необходимые и достаточные условия устойчивости, является критерий Рауса-Гурвица. Этот критерий более удобен при анализе устойчивости с помощью ПЭВМ.
На первом этапе составляется таблица Рауса, элементы которой образуются из коэффициентов характеристического полинома замкнутой системы

в которой

Таблица Рауса выглядит так:

Первые две строки состоят из коэффициентов 

Левый столбец записывается для наглядности.
По критерию Рауса-Гурвица система устойчива, если при 


Число правых корней в случае неустойчивой САУ равно числу перемен знака элементов первого столбца. Если элемент какой-то строки первого столбца равен нулю, то САУ либо неустойчива, либо находится на границе устойчивости [6].
Задача №5.1.
Рассмотрим замкнутую систему управления, у которой передаточная функция разомкнутой системы 


Характеристическое уравнение замкнутой системы для соответствующей разомкнутой будет иметь следующий вид:



Если параметры

то в соответствии с (5.6), (5.7) замкнутая система будет асимптотически устойчивой для всех передаточных функций, кроме

В этом случае замкнутая система будет находиться на границе устойчивости, так как характеристическое уравнение 


Задача №5.2.
Пусть передаточная функция разомкнутой системы

Характеристическое уравнение замкнутой системы будет


из которого следует, что при 






Задача №5.3.
Передаточная функция разомкнутой системы задана в виде

Характеристическое уравнение будет

Используя (5.8), найдем условие устойчивости системы в виде

из которого следуют неравенства:

Таким образом, при заданных 



Этот критерий относится к группе частотных и был предложен в 1938г. А. Михайловым. Он базируется на известном в теории функции комплексного переменного принципе аргумента. Характеристический полином замкнутой системы представим в виде

где 

Сделаем замену 











а при изменении 



Из последнего выражения следует, что для устойчивой САУ 

Полином 



Изменяя 








Критерий Михайлова. Для устойчивости линейной системы необходимо и достаточно, чтобы приращение аргумента функции 




Обычно критерий Михайлова применяется посла проверки необходимого условия устойчивости (5.3).
На рис. 5.2 представлен ряд кривых Михайлова для систем различного порядка.
Кривые 1,2 соответствуют устойчивым системам при 


Рассмотрим определение с помощью кривой Михайлова границ устойчивости. Система будет находиться на границе устойчивости, если чисто мнимая величина 





На рис. 5.3 представлены два годографа, проходящие через начало координат.
Для кривой 1 малые деформации ее в начале координат приведут к устойчивой системе, что соответствует границе устойчивости, а для кривой 2 система при малых деформациях графика все равно будет неустойчивой.
Задача №5.4.
Передаточная функция разомкнутой системы имеет вид

Характеристический полином замкнутой системы будет

и соответственно

При любом 





Система при любых 
Критерий устойчивости Найквиста
Критерий устойчивости Найквиста — это также частотный критерий, предложенный в 1932 г. Найквистом. Он позволяет судить об устойчивости замкнутой системы управления по виду АФЧХ разомкнутой системы.
Пусть задана передаточная функция разомкнутой системы в виде

где 


Тогда ее АФЧХ будет

Составим вспомогательную функцию

где 

Предположим, что характеристическое уравнение разомкнутой системы 
















В случае, если передаточная функция 

















Критерий Найквиста. Если разомкнутая система автоматического управления имеет 






Частный случай критерия Найквиста относится к системе, устойчивой в разомкнутом состоянии (


Так как при 





На рис. 5.4, а, б представлены графики 

Из изложенного следует, что при корректном применении критерия устойчивости Найквиста следует сначала исследовать устойчивость разомкнутой системы и знать число правых корней ее характеристического уравнения. На практике обычно это нетрудно сделать по виду передаточной функции 

В случае астатической системы формулировка критерия Найквиста сохраняется, однако при этом возникает проблема понятия охвата и неохвата точки 




Для нормального функционирования система управления должна обладать и некоторыми запасами устойчивости, т. е. при изменении параметров системы в процессе работы свойство устойчивости должно сохраняться.
Вполне очевидно, что чем дальше находится кривая 


Запас устойчивости по фазе определяется как величина угла

где 





Запас устойчивости по амплитуде 





Если характеристика 



Рассмотрим интерпретацию критерия Найквиста в логарифмической области. Для простоты рассмотрим систему, устойчивую в разомкнутом состоянии, для которой АФЧХ разомкнутой системы 








В общем случае критерий Найквиста применительно к логарифмическим характеристикам формулируется так: для устойчивости замкнутой системы необходимо и достаточно, чтобы разность между числом положительных и отрицательных переходов логарифмической фазовой частотной характеристикой 




Отметим, что 


При использовании логарифмических характеристик также вводят запасы устойчивости, показанные на рис. 5.8. При 

а запас устойчивости по модулю характеризуется величинами отрезков 




На практике величина запасов устойчивости по фазе и модулю обычно колеблется в пределах 30°…60° и (6…20) дБ. Величина (6…20) дБ соответствует усилению в (2… 10) раз.
Рассмотрим, как в общих чертах влияют параметры и вид АФЧХ разомкнутой системы 

то очевидно, что величина коэффициента усиления не влияет на вид фазовой частотной характеристики. Модуль 











В случае клювообразных характеристик (см. рис. 5.7, 5.8) возможна потеря устойчивости и при уменьшении общего коэффициента усиления. Увеличение порядка астатизма системы также отрицательно сказывается на устойчивости, так как приводит к увеличению отрицательных фазовых сдвигов.
Построение областей устойчивости
Устойчивость замкнутой системы зависит от корней характеристического уравнения

Пусть при определенных значениях коэффициентов все корни уравнения (5.14) будут левыми. Изменяя коэффициенты 

Так как коэффициенты уравнения (5.14) являются функциями параметров системы (коэффициентов усиления, постоянных времени и т.п.), то аналогично можно говорить об областях устойчивости в пространстве параметров системы.
Обычно такие области строятся при изменении одного или двух параметров системы, так как при большем числе параметров геометрическая интерпретация областей теряет наглядность.
Вполне очевидно, что для построения областей устойчивости достаточно найти только лишь ее границу и показать, что хотя бы для одной из внутренних точек области все корни будут являться левыми.
Границы устойчивости могут быть найдены с помощью любого критерия (Гурвица, Михайлова). Так, в примере 5.3 с помощью критерия Гурвица найдены границы области устойчивости в пространстве трех параметров от 

Однако для выделения областей устойчивости разработан специальный метод 
Корень уравнения (5.14) попадает на мнимую ось (границу устойчивости в плоскости корней), если 

Если 







Область 




Рассмотрим частный случай: 

а граница области 

откуда, полагая 


Границу 






При движении вдоль границы 



На рис. 5.9 изображена кривая 

Пересечение границы 
Обычно претендентом на область устойчивости является область, внутрь которой направлена штриховка, соответствующая наибольшему количеству левых корней. На рис. 5.9 это область, включающая отрезок 




Задача №5.7.
Рассмотрим систему автоматического управления из примера 5.3. Построим кривую 


Заменяя 

откуда, считая 

В комплексной плоскости параметра 




В точке 

Областью устойчивости будет область 



совпадает с результатом примера 5.3.
Точность систем автоматического управления
Обратимся к стандартной структуре системы автоматического управления, представленной на рис. 3.1. Основным назначением системы является как можно более точное воспроизведение управляющего сигнала. Естественно, что точность системы можно оценивать величиной разности управляющего сигнала 





Изображение ошибки в соответствии с рис. 3.1 можно записать в виде

где

Из (6.1) следует, что ошибка системы будет определяться суммой двух составляющих: ошибкой системы от управляющего и ошибкой системы от возмущающего воздействий.
В силу линейности системы методика вычисления каждой из этих составляющих будет однотипной, поэтому рассмотрим лишь методы вычисления ошибки системы от управляющего сигнала.
При определенных типах воздействий и определенной структуре системы установившаяся ошибка в системе будет постоянной и может быть вычислена на основании правил операционного исчисления по выражению

Рассмотрим входные воздействия:


изображения которых будут соответственно равны:

Пусть передаточная функция разомкнутой системы


Если 


получим

Ошибку 
При 



где ошибку 
При 

соответственно получим следующие выражения ошибок:

где 
При воздействии вида

для системы с астатизмом 

Из приведенных выражений следует, что ошибки в системе уменьшаются с ростом порядка астатизма системы и увеличением общего коэффициента усиления 
На рис. 6.1 показаны переходные процессы в различных системах при отработке скачка по положению и скорости: кривая 1 — для статической системы, 2 — для системы с астатизмом первого порядка, 3 — для системы с астатизмом второго порядка.

Задача №6.1.
Пусть в системе, изображенной на рис. 6.1,


Найдем изображение сигнала ошибки, равное

Подставляя в это выражение

и используя (6.2), получим 
Таким образом, установившаяся ошибка от управляющего воздействия равна нулю (система астатическая по отношению к управляющему сигналу), а ошибка от возмущающего воздействия постоянна (система статическая по отношению к возмущению). Для уменьшения этой ошибки следует увеличивать коэффициент усиления 

Рассмотрим ту же систему при условии, что

т. е. интегрирующее звено находится до точки приложения возмущения.
В этом случае

Если

то используя (6.2), получим 

то нетрудно получить

т.е. в системе имеется скоростная ошибка.
Из рассмотренных примеров следует общий вывод: система будет обладать астатизмом 

Если передаточные функции поменять местами, то система по отношению к возмущению будет статической.
Установившиеся ошибки при произвольном входном сигнале
Обозначим весовую функцию замкнутой системы по ошибке через

Тогда соотношению

во временной области будет соответствовать свертка

Так как нас интересует установившаяся ошибка после затухания переходной составляющей, то отнесем нижний предел интегрирования, соответствующий моменту подачи входного сигнала, в — 

Заменив переменную интегрирования 

Полагая функцию 

и подставим полученный ряд в (6.7). В результате получим

где коэффициенты 

Так как передаточная функция замкнутой системы по ошибке есть прямое преобразование Лапласа от весовой функции

то очевидно соотношение

Коэффициенты 

Если

то

В статической системе

для системы с астатизмом первого порядка имеем


Аналогично можно показать, что для астатической системы с астатизмом 

Коэффициент 



то

если

то

В общем случае формула (6.9) редко используется для вычисления 



С другой стороны, так как

есть отношение полиномов, то деля полином числителя на полином знаменателя, получим ряд

Приравнивая коэффициенты при одинаковых степенях 

Величина коэффициентов ошибок в конечном итоге определяет величину ошибки в системе. Из изложенного выше вновь следует, что величины 

Задача №6.2.
Пусть передаточная функция разомкнутой системы имеет вид

Найдем первые три коэффициента ошибок. Передаточная функция замкнутой системы по ошибке будет равна

Деля полином числителя на полином знаменателя, получим

В соответствии с (6.12) найдем

Определим установившуюся ошибку в системе при воздействии

Подставляя найденные значения 
функции 

Установившиеся ошибки при гармоническом воздействии
Если главная передаточная функция замкнутой системы имеет вид

то при входном сигнале 


где

Аналогично, зная 


где

Выражения (6.13), (6.14) позволяют оценить ошибки воспроизведения гармонического сигнала в установившемся режиме. Из этих выражений следует, что, кроме ошибки воспроизведения амплитуды входного гармонического сигнала, существуют и постоянные фазовые ошибки, которые определяются видом фазочастотных характеристик замкнутой системы. Обычно при анализе точности систем управления их не рассматривают, ограничиваясь лишь анализом ошибок воспроизведения амплитуды.
Из (6.13), (6.14) можно получить ошибки воспроизведения амплитуды гармонического сигнала на заданной частоте, равные

первая из которых характеризует разность между максимальными значениями амплитуды входного и выходного сигналов, а вторая — максимальную величину ошибки 



Если 

Таким образом, при малых фазовых сдвигах на заданной частоте со оценки (6.15) и (6.16) будут близки между собой. Это обычно выполняется в диапазоне низких частот.
На рис. 6.2 представлен типичный вид АЧХ замкнутой системы 




Под полосой пропускания системы понимают диапазон частот 



Иногда полосу пропускания определяют как диапазон частот 

Полоса пропускания является важной характеристикой системы. С одной стороны, чем шире полоса пропускания, тем с меньшими ошибками система воспроизводит управляющие сигналы. Однако, с другой стороны, увеличение 
Из выражения (6.16) можно получить приближенные оценки величины ошибки 

то для статической системы

и при достаточно низких частотах можно полагать

откуда имеем

Для астатической системы

и при низких частотах

откуда получим

Если выполняется условие 

Из (6.17) — (6.19) видно, что ошибка системы обратно пропорциональна коэффициенту усиления разомкнутой системы.
Итак, для повышения точности САУ следует увеличивать коэффициент усиления разомкнутой системы либо увеличивать порядок астатизма. Однако это будет приводить в общем случае к ухудшению устойчивости. Таким образом, требования к точности системы и ее устойчивости являются противоречивыми.
Задача №6.3.
Пусть передаточная функция разомкнутой системы имеет вид:

при

Передаточная функция системы по ошибке


Находим величину 

Если воспользоваться приближенной формулой (6.19), то

т.е. с точностью до третьего знака оба результата совпадают.
Оценки качества переходных процессов
Численные величины, характеризующие работу системы автоматического управления, носят название показателей качества, которые условно можно разделить на три группы: характеризующие а) устойчивость системы, б) точность системы и в) качество переходных процессов. Обеспечение устойчивости является необходимым условием функционирования любой системы управления и гарантирует затухание свободной или переходной составляющей процесса. К этой первой группе показателей относятся запасы устойчивости по амплитуде 

После затухания свободной составляющей через достаточно большой промежуток времени в системе протекает установившийся процесс, который обуславливает точность системы. Показателями качества в данном случае выступают величины ошибок в установившемся режиме, которые рассмотрены в разд. 6 (вторая группа).
Наконец, к третьей группе относятся показатели качества переходного процесса, которые характеризуют вид процесса для достаточно малых моментов времени после его начала. Среди таких показателей — время регулирования 

Показатели качества могут быть вычислены двумя способами. Первый -непосредственно по виду переходного процесса. В этом случае их называют прямыми оценками качества. Второй способ — это использование косвенных оценок показателей качества без построения кривой переходного процесса.
В данном разделе рассмотрим наиболее распространенные косвенные методы оценки показателей качества переходного процесса.
Корневые оценки качества
Переходная функция замкнутой системы как реакция системы на единичный скачок по положению вычисляется в соответствии с выражением (4.11), в котором второе слагаемое в виде суммы определяет переходную составляющую

a 

Если

т. е. с течением времени переходная составляющая затухает.
В выражении (7.1) перейдем к модулям в левой и правой частях:

где

Обозначим расстояние от мнимой оси до ближайших действительного корня (рис. 7.1, а) или пары комплексно-сопряженных корней (рис. 7.1, б) на плоскости корней 


Величину 

Так как

то для любого множителя

в (7.2) будет справедлива оценка

Таким образом, равносильно выражению

Из (7.3) следует, что переходная составляющая 





Выражение (7.4) и соответственно величина 

Из рассмотренного выше следует, что доминирующее влияние на характер переходного процесса оказывают ближайшие к мнимой оси корни. Если ближайшими являются комплексно-сопряженные корни

то наряду со степенью устойчивости вводят в рассмотрение колебательность системы (колебательность переходного процесса) 

где 

Составляющая (7.5) носит колебательный характер. Период колебания определяется величиной 


т. е. определяться величиной

Перерегулирование в % может быть оценено по формуле:

С увеличением 

Характер переходного процесса в значительной степени зависит от корней 





и выражение (7.1) примет вид

Очевидно, если какой-то полюс 

Впервые корневые оценки качества переходных процессов для систем третьего порядка были предложены в работе И. А. Вышнеградского (1876), положившей начало развитию теории автоматического управления.
Характеристическое уравнение системы третьего порядка


путем замены переменной приводится к виду

где

Коэффициенты 




На рис. 7.2 представлена диаграмма Вышнеградского, где для каждой области показано расположение корней и вид переходного процесса.
Таким образом, выбирая из диаграммы требуемый вид переходного процесса, можно найти необходимые значения параметров 

В заключение отметим ряд простых случаев, когда получены оценки степени устойчивости 


где


Передаточную функцию 

пропорциональный

пропорционально-интегральный

Быстродействие объекта управления может быть охарактеризовано величиной 


Для пропорционального и пропорционально-интегрального законов управления быстродействие замкнутой системы управления может превосходить быстродействие объекта управления, но будет ограничено неравенством 
Приведенный частный результат распространяется на более общий случай: астатические системы уступают по быстродействию системам статическим.
Задача №7.1.
Пусть передаточная функция разомкнутой системы имеет вид

Характеристическое уравнение замкнутой системы

имеет корни

Если 


Если 

Из приведенных соотношений следует, что при 


Интегральные оценки качества
Интегральные оценки качества являются интегралами по времени от некоторых функций координат системы (выходной координаты, сигнала ошибки) и оценивают одним числом как величину отклонения, так и время регулирования. В качестве исследуемого процесса обычно выбирается разность между установившимся процессом в системе и самой координатой. Рассмотрим замкнутую систему управления стандартной структуры, на вход которой поступает единичный ступенчатый сигнал 


где

установившаяся составляющая; 
Введем отклонение

процесса 

Простейшими интегральными оценками качества являются следующие:


Оценка 


Значение интегралов будет конечной величиной только в том случае, если

т. е. только для асимптотически устойчивых систем.
Поясним физический смысл оценок (7.8) — (7.10), для чего обратимся к рис. 7.3. Для 

Величина 

Очевидно, чем меньше 



Для колебательных процессов обычно применяются оценки 

Любые интегральные оценки носят качественный и сравнительный характер, т. е. по величине 

Наиболее просто вычисляются интегральные оценки 


Найдем изображение отклонения

с учетом того, что


Так как

то с учетом (7.11) имеем

Квадратичная интегральная оценка 
В частности, для астатических систем

Изображение отклонения 

При этом оценка может быть аналитически вычислена при 




Наряду с оценками 

При использовании интегральных оценок можно выделить два направления: анализ системы — получение оценки для заданной системы и синтез системы — минимизация оценки по каким-либо параметрам.
Задача №7.2.
Рассмотрим методику применения интегральных оценок к системе, исследуемой в примере 7.1. Передаточная функция замкнутой системы имеет вид

и в соответствии с (7.11) имеем 

Линейная интегральная оценка (7.13) в этом случае

Оценка справедлива для монотонных процессов, когда корни характеристического уравнения замкнутой системы различны, т. е. выполняется условие

Итак, увеличение величины 



Вычислим для этой же системы величину 

Коэффициенты в (7.15) будут

Используя (7.16), получим

откуда следует, что для уменьшения 


Частотные оценки качества
Частотные оценки качества базируются на связи частотных и временных характеристик системы управления, в частности, на связи переходной функции замкнутой системы 


Рассмотрим первую группу оценок.

Эти свойства фактически являются следствием теорем о конечном и начальном значениях оригинала в преобразовании Лапласа. Так как для астатических систем

а для статических

то


т. е. 
- Достаточным условием монотонности переходного проходного процесса, т. е.
= 0 %, является выполнение соотношений

На рис. 7.4, а представлены две вещественные частотные характеристики, из которых для первой 


Оценки второй группы, как указывалось выше, имеют приближенный и в значительной степени эмпирический характер.
На рис. 7.5, а, б показаны случаи аппроксимации вещественной характеристики 

Для случая, изображенного на рис. 7.5, а, время регулирования 

Для случая аппроксимации в виде суммы двух трапеций (см. рис. 7.5, б) время регулирования 
На рис. 7.6 представлены графики зависимостей 



На этом рисунке время регулирования 


Оценку (7.20) приближенно можно применять и для системы, имеющей произвольную вещественную характеристику 
При этом величину 
Для характеристики рис. 7.5, б справедлива такая оценка перерегулирования:

Наряду с оценками качества системы по переходной функции 


Величина 





Частота 




Частота со косвенно характеризует время регулирования в замкнутой системе, которое оценивается величиной

Для оценки склонности системы к колебаниям вводят так называемый показатель колебательности, который определяется как

либо иногда как

Так как 


Физически показатель колебательности 




Величина 



Для определения величины 


Тогда

откуда

или

где

Задавая 





Все эти окружности (линии равных значений 




На рис. 7.8 нанесен график АЧХ

Фактически представленная серия кривых при 






Из рис. 7.8 видим, что при 









Из рис. 7.8 видно, что чем больше величина 



Наконец, возможна оценка качественных показателей системы по виду логарифмических частотных характеристик разомкнутой системы. Всю характеристику можно условно разбить по оси частот на три диапазона, как это показано на рис. 7.9, где НЧ — диапазон низких частот, СЧ — средних и ВЧ — высоких частот.
Логарифмическая характеристика 









Область ВЧ существенного влияния на динамику системы не оказывает, поэтому при анализе ее обычно не учитывают.
Уравнения состояния линейных систем
Рассматриваемые в предыдущих разделах системы относятся к простейшему (классическому) типу САУ, характеризуемому одной регулируемой координатой (одномерные системы). Динамические процессы в них удобно описывать одним дифференциальным уравнением 
Преимуществом математических моделей в виде уравнений состояния является универсальность (применимость как для одномерных, так и для многомерных систем), компактность формы записи, а также более естественная форма записи для численных расчетов на ЭВМ. В силу этого с конца 60 годов XX столетия в теории управления развиваются методы описания и исследования САУ на базе уравнений состояния.
При математическом описании любой системы всегда можно выделить три группы величин: 





Объединим соответствующие группы переменных в векторы:

вектор входа системы,

вектор выхода системы (вектор наблюдения),

вектор состояния, 

Так как нас интересует поведение системы во времени, т. е. динамика системы, то все соответствующие переменные и векторы будем полагать в дальнейшем функциями текущего времени 

Под математической моделью системы будем понимать соотношения между векторами 


В случае непрерывных систем наиболее общей формой математической модели являются уравнения следующего вида:

где


вектор-функции соответствующих размерностей; 
Уравнения (8.1) носят названия уравнений состояния, первое из которых будем называть уравнением входа, а второе — уравнением выхода.
Уравнения (8.1) описывают динамику нелинейной нестационарной непрерывной системы с сосредоточенными параметрами. Если 

Если в некоторой области изменения переменных функции 

где 


Если коэффициенты всех матриц не зависят в явном виде от времени, то имеем модель линейной стационарной системы. Если хотя бы один из коэффициентов этих матриц в явной виде зависит от 
Для физически реализуемых систем всегда 

Матрица 



В данном разделе будем рассматривать только линейные стационарные системы, описываемые уравнениями (8.2), (8.3).
Отметим ряд дополнительных моментов, касающихся приведенных моделей систем:
1.Для полного описания поведения системы всегда требуется задать ее начальное состояние в некоторый момент времени (чаще всего нулевой). Это соответствует заданию начальных условий для дифференциальных уравнений, входящих в (8.1) — (8.3). Итак, в (8.1) — (8.3) всегда подразумевается задание 

Задача №8.1.
Рассмотрим САУ стандартной структуры, изображенной на рис. 8.1. Пусть

а выход звена 


При этом несложно получить следующие уравнения:


а после введения новых переменных 

Векторно-матричная модель системы будет иметь вид

Схемы моделирования и виды уравнений состояния
В зависимости от структуры матрицы 


или в общем случае представлена в форме Жордана, то имеем каноническую форму уравнений состояния. Примером матрицы в форме Жордана может служить матрица

размерностью 4×4, имеющая одну клетку Жордана размерностью 3Х3. Если матрица 

то уравнения состояния имеют нормальную форму. Матрицу такой структуры называют сопровождающей матрицей или матрицей Фробениуса.
Пусть в уравнении (8.3) матрица 



Тогда, очевидно,

т. е. в качестве переменных состояния выбрана сама выходная координата 
Для более ясного понимания внутренней структуры и взаимосвязи отдельных переменных системы, описываемой уравнениями состояния, применяют графическую интерпретацию уравнений состояния в виде структурных схем, которые иногда называют схемами моделирования. При этом используются основных блока, показанные на рис. 8.1: а) сумматор 




Используя указанные блоки, можно изобразить схему моделирования по уравнениям (8.2), представленную на рис. 8.2.

Задача №8.2.
Рассмотрим САУ из примера 8.1. В соответствии с полученными уравнениями состояния (8.4) нетрудно изобразить схему моделирования, представленную на рис. 8.3.

Для этого же примера получим другую структуру схемы моделирования и соответственно другую форму уравнений состояния. Выходной сигнал 


откуда нетрудно получить дифференциальное уравнение разомкнутой системы

С учетом уравнения замыкания 

в соответствии с которым нетрудно получить схему моделирования (рис. 8.4).
Если обозначить выходы интеграторов через 



Вводя вектор состояния 

Уравнения (8.4) и (8.7) имеют различный вид, как и схемы моделирования (см. рис. 8.3 и 8.4), но описывают одну и ту же систему. Уравнения состояния (8.7) имеют нормальную форму, они составлены относительно фазовых координат.
Преобразование уравнений состояния
Пусть система описывается уравнениями состояния общего вида (8.3). Сделаем в этих уравнениях замену переменных

новый вектор состояния, 









В уравнениях (8.3) сделаем замену 


Уравнения (8.8) будут новыми уравнениями состояния, имеющими основную матрицу системы 



Отметим, что две матрицы 


Используя линейное преобразование, можно поставить задачу о выборе при исследовании той или иной формы уравнений состояния. Наиболее часто решается задача преобразования исходной системы (8.3) к нормальной или канонической форме уравнений состояния (8.8).
Доказано, что для произвольной матрицы 






то матрица 

Таким образом, преобразование произвольной системы уравнений (8.3) к канонической форме всегда возможно. Наиболее просто задача определения модальной матрицы решается для случая различных собственных чисел матрицы 




Матрица, образованная вектор-столбцами 

и будет искомой модальной матрицей.
В соответствии с (8.9) при 

В случае кратных собственных значений матрицы 
В частности, если исходная матрица 

и собственные числа 

различны, то модальная матрица будет иметь следующий вид:

Задача №8.3.
Пусть в САУ, которая рассматривалась в примерах 8.1 и 8.2, 

Преобразуем уравнения состояния к канонической форме. Основная матрица системы 

Корни уравнения будут различными

Таким образом, в соответствии с (8.14) определяем модальную матрицу 


Далее

Итак, уравнения состояния (8.15) преобразуются к канонической форме:

Задача №8.4.
Пусть система описывается уравнениями состояния

Корни характеристического уравнения

будут

Находим собственные векторы из решения системы линейных уравнений

Полагая

будем иметь

Из последних двух уравнений 










Окончательно уравнения в канонической форме будут иметь следующий вид:

Нормальная форма уравнений состояния одномерной системы
Пусть динамика одномерной системы, имеющей один вход и один выход, описывается дифференциальным уравнением

где

Требуется найти уравнения состояния (8.3) в нормальной форме, эквивалентные уравнению (8.16).
Задача легко решается для частного случая (8.16), если 


Дифференцируя последовательно каждое равенство, получим

где последнее соотношение соответствует уравнению (8.16). Полученную систему с учетом 

где, как обычно,

Если в (8.16) 




Коэффициенты 

Из (8.19) следует, что

откуда последовательно находятся 
Для физически реализуемых систем 

Задача №8.5.
Рассмотрим замкнутую систему управления стандартной структуры (см. рис. 8.1), где будем полагать


Передаточная функция разомкнутой системы будет равна

Найдем дифференциальное уравнение разомкнутой системы, связывающее 


Коэффициенты этого уравнения


Уравнение для определения 

откуда

Итак, уравнения состояния разомкнутой системы в нормальной форме имеют вид

Для получения уравнений состояния замкнутой системы учтем уравнение замыкания

после подстановки которого в (8.20) получим

Уравнения состояния замкнутой системы (8.21) уже не являются уравнениями в нормальной форме.
Каноническая форма уравнений состояния одномерной системы
Для получения уравнений состояния одномерной системы в канонической форме используется передаточная функция системы. Будем полагать, что система описывается дифференциальным уравнением (8.16), которому соответствует передаточная функция

Пусть характеристическое уравнение системы имеет 


Очевидно, что в этом случае

Обозначим

тогда

Перейдем в операторных соотношениях к оригиналам, полагая

Получим

Вводя вектор состояния 

Итак, получили уравнения состояния в канонической форме с диагональной матрицей коэффициентов, где в общем случае элементы 
Из (8.22) можно получить другую каноническую форму уравнений состояния. Если обозначить

то проводя аналогичные рассуждения, получим следующие уравнения состояния:

Рассмотрим теперь случай кратных корней. Пусть характеристическое уравнение имеет корни 



В этом случае


Между изображениями 





Вводя вектор состояния 

Уравнения состояния (8.25) имеют каноническую форму, основная матрица — форму Жордана. Корню кратности 

Задача №8.6.
Обратимся к системе управления из примера 8.5 и найдем уравнения состояния в канонической форме для разомкнутой системы. Характеристическое уравнение разомкнутой системы

имеет три различных корня

Используя выражение

находим величины 


Таким образом, уравнения состояния в канонической форме для разомкнутой системы имеют вид

С учетом уравнения замыкания 

Сравнивая (8.21) и (8.26), видим, что одна и та же система описывается разными уравнениями состояния, которые эквивалентны между собой.
Переходная матрица состояния
Пусть линейная САУ описывается следующие уравнениями состояния:

Рассмотрим матричный ряд, который обозначим через 

где 

Доказано, что этот ряд абсолютно сходится при любом 


Свойства ряда (8.28):
При 



или в более общем виде


где 
Если

Рассмотрим однородное уравнение

соответствующее неоднородному дифференциальному уравнению 


Общее решение однородного уравнения (8.29) задается выражением

Действительно, подставляя (8.30) в (8.29), с учетом свойства 2 получим тождество, справедливое при любом начальном значении 
Введем обозначение 



Выражение (8.31) можно трактовать как линейное преобразование (переход) начального значения вектора состояния 

Свойства переходной матрицы состояния:
Эти свойства следуют из общих свойств экспоненциала матрицы. Если известна переходная матрица состояния, то общее решение неоднородного уравнения 

В силу 


В (8.32), (8.33) первое слагаемое определяет свободную составляющую, обусловленную ненулевым начальным состоянием 

Выражение (8.28) редко употребляется для определения матрицы 



Переходную матрицу состояния обычно находят с помощью операционного исчисления. Применим к (8.29) преобразование Лапласа, тогда получим

где

Из полученного выражения находим

где 

Переходя к оригиналам, имеем

Сравнивая (8.34) с (8.31), приходим к выводу, что

Каждый элемент матрицы 







назовем характеристическим уравнением системы.
Применяя к каждому элементу матрицы 

Переходную матрицу состояний можно найти, используя модальную матрицу 






Общее решение полученной системы с диагональной матрицей будет таково:

Так как

то общее решение исходного уравнения (8.29) запишется в виде

Отсюда следует, что

Задача №8.7.
Рассмотрим однородное уравнение в нормальной форме

Собственные числа матрицы 

и будут

Ищем модальную матрицу 

Находим 

Можно найти 



Переходя от 

Передаточная и весовая матрицы
Наряду с переходной матрицей состояния при описании и исследовании линейных многомерных систем находят применение матричные аналоги обычных передаточных функций одномерных систем.
Применим к уравнениям (8.27) преобразование Лапласа, полагая 



Передаточной матрицей {матричной передаточной функцией) 



Элементами передаточной матрицы 










В уравнении (8.33) будем полагать 


Матрицу 

Смысл её такой же, как и у весовой функции скалярной системы. Элементы 




Передаточная и весовая матрицы связаны между собой преобразованием Лапласа

Частотные характеристики системы в многомерном случае не нашли широкого применения. Хотя формально сделав в 



Если уравнения (8.27) описывают одномерную систему, то


В этом случае

будут скалярными функциями.
Задача №8.8.
Рассмотрим систему, имеющую два входа и один выход:

В примере 8.7 найдена матрица 


Весовая матрица будет иметь вид

Устойчивость, управляемость и наблюдаемость линейных систем
Рассмотрим линейную систему, описываемую уравнениями состояния (8.27). Устойчивость процессов в системе можно рассматривать по отношению к тем или иным переменным, характеризующим систему. Очевидно, из (8.27) следует, что поведение системы можно рассматривать по отношению к переменным состояния 





Закон изменения вектора состояния 


Пусть корни характеристического уравнения системы

соответствующего системе (8.27), будут все различные 



Процессы в системе автоматического управления по отношению к переменным состояния 


Процессы в системе будут просто устойчивы, если

неустойчивы, если хотя бы для одной координаты

В соответствии с тремя рассматриваемыми случаями будем говорить об асимптотически устойчивой, устойчивой (нейтральной или находящейся на границе устойчивости) и неустойчивой линейных системах.
Из приведенных определений и анализа выражения (8.43) следует, что система будет асимптотически устойчивой, если все действительные части корней 

Система будет просто устойчивой, если

и неустойчивой, если для некоторого корня 
Наличие кратных корней не меняет полученных результатов относительно асимптотической устойчивости и неустойчивости.
Таким образом, необходимым и достаточным условием асимптотической устойчивости системы (8.27) является отрицательность действительных частей всех корней характеристического уравнения (8.42), т. е. все 
Если в (8.42) раскрыть определитель, то в результате получим уравнение

где 


К последнему уравнению обычным путем можно применить известные критерий устойчивости (Гурвица, Рауса, Михайлова и т.п.).
Прежде чем сформулировать в общем виде понятия, связанные с управляемостью и наблюдаемостью систем, рассмотрим частный случай. Пусть система управления с одним входом и одним выходом описывается уравнениями состояния

где 

Предположим, что матрица 




где

Скалярный элемент 







Уравнения (8.45) запишем в скалярном виде:

На рис. 8.5 по уравнениям (8.46) построена схема моделирования.

Из этого рисунка следует, что внутренняя структура системы представляет параллельное соединение 
Если все 






Аналогичная картина может наблюдаться по отношению к выходу 



Из рассмотренного примера, в частности, следует, что система, описываемая уравнениями (8.44), будет полностью управляемой и полностью наблюдаемой, если все элементы матриц

будут отличны от нуля.
Коэффициенты 







Если система полностью управляема и наблюдаема, то порядок передаточной функции системы

будет совпадать с порядком дифференциального уравнения в (8.44) и будет равен 







Рассмотрим теперь свойства устойчивости системы в связи с ее управляемостью и наблюдаемостью. Пусть, например, 

В этом случае по отношению к координатам 


и неустойчивая координата не влияет на выход системы. По отношению к выходу система будет вести себя как устойчивая. Отсюда следует, что если система полностью наблюдаема, то устойчивость по отношению к переменным состояния (иногда ее называют внутренней устойчивостью) будет совпадать с устойчивостью по отношению к выходной координате (внешней устойчивостью). В случае ненаблюдаемой системы это условие может не выполняться.
Будем полагать, что уравнения (8.44) описывают объект управления. Регулятор, управляющий этим объектом (выход регулятора это сигнал 




Дадим более строгие определения управляемости и наблюдаемости линейной системы (8.44) общего вида, т.е. в (8.44) будем полагать 

Система (8.44) называется полностью управляемой, если для любых моментов времени 






Состояние 




Американским ученым Р. Калманом были предложены критерии управляемости и наблюдаемости. Вводятся в рассмотрение матрица управляемости

и матрица наблюдаемости

Матрица 




Столбцами матрицы 

Аналогично столбцы матрицы 

Если уравнения (8.44) описывают одномерную систему, то 


Критерий управляемости и наблюдаемости. Система (8.44) является полностью управляемой только тогда, когда ранг матрицы управляемости равен 

Напомним, что под рангом матрицы понимается максимальный порядок ее минора, отличного от нуля.
Задача №8.9.
Рассмотрим одномерную систему второго порядка

Основная матрица системы 




В результате:


По уравнениям (8.47) найдем передаточную функцию системы

Пусть

Очевидно,


Система является ненаблюдаемой по координате 

т. е. передаточная функция 2-го порядка вырождается в передаточную функцию 1-го порядка.
Если выбрать, например,

то система будет неуправляема по второй координате 
Таким образом, система с уравнениями состояния

является неуправляемой по одной из внутренних координат и ненаблюдаемой по другой. При этом передаточная функция (8.48) при 



К (8.49) применим критерий управляемости и наблюдаемости

Ранг обеих матриц меньше двух (равен единице). Система не полностью управляема и не полностью наблюдаема.
Синтез систем автоматического управления
Рассмотренные до сих пор разделы касались задач математического описания элементов и систем, анализа их динамических свойств, различных качественных показателей и влияния на них отдельных параметров.
Конечной же целью анализа САУ является обратная задача: синтез системы, удовлетворяющей функциональному назначению и заданным качественным показателям. При этом частными случаями синтеза могут быть следующие задачи: обеспечения устойчивости (стабилизации), повышения точности, улучшения быстродействия, оптимизации каких-либо показателей качества.
К настоящему времени разработан ряд методов синтеза линейных систем. Их можно разделить на 3 группы. Графоаналитическая группа включает методы: корневые, стандартных переходных характеристик и частотные; аналитическая — синтез САУ по интегральным критериям качества, с использованием вариационного исчисления, динамического программирования, принципа максимума, аналитического конструирования регуляторов, модального управления; наконец, к третьей группе относятся методы прямого синтеза с использованием компьютерного моделирования. Наиболее распространенными являются частотный метод, относящийся к классическим, и метод модального управления, относящийся к современным. Естественно, что и тот и другой дополняются расчетами на ПЭВМ.
При выборе метода синтеза необходимо учитывать режимы работы системы. Пусть модель САУ имеет вид

где 
Как известно,

Первая (свободная) составляющая в этом выражении соответствует режиму отработки начальных условий при 
При расчете САУ, отрабатывающих входные воздействия, предпочтительнее частотный метод; при синтезе САУ, работающих в режиме отработки начальных условий и возмущений, — модальный метод.
При постановке задачи синтеза одномерной САУ в качестве цели работы системы выдвигается требование обеспечить с заданной точностью равенство выходной координаты 


- ресурсное ограничение, связанное с формированием управляющего воздействия на объект по мощности, величине линейной зоны и т.п.;
- устойчивость «обратных» объектов или его частей, связанная с сокращаемыми (передаточными или другими) сомножителями;
- условие управляемости; в случае не полностью управляемой системы -устойчивость неуправляемой части;
- условие наблюдаемости, в случае не полностью наблюдаемой САУ -устойчивость ненаблюдаемой части.
При решении задачи синтеза САУ центральным вопросом является проектирование регулятора по заданным требованиям к статическим и динамическим показателям САУ.
Корректирующие устройства
Любое устройство, включаемое в систему управления с целью изменения ее свойств для обеспечения заданных показателей качества, можно рассматривать как корректирующее. По способу включения корректирующие устройства делятся на последовательные, параллельные, встречно-параллельные (местные обратные связи), которые соответственно представлены на рис. 9.1, а, б, в. Обозначим передаточную функцию последовательного корректирующего устройства 


При отсутствии корректирующего устройства любого типа передаточная функция разомкнутой системы, как это видно из рис. 9.1, будет равна
Включение корректирующего устройства изменяет передаточную функцию прямой цепи, которая соответственно для рис. 9.1, а, б, в будет иметь следующий вид:

Приравнивая попарно соотношения (9.1) — (9.3), можно найти связь одного типа коррекции с любым другим и выбрать нужный тип коррекции, исходя из технических возможностей.
Отметим, что вид передаточной функции скорректированной системы зависит не только от вида передаточной функции корректирующего устройства 

Представленные на рис. 9.1 способы включения корректирующих устройств видоизменяют передаточную функцию прямой цепи, не изменяя принципов управления.
В качестве корректирующего устройства может использоваться любое устройство, реализующее требуемую передаточную функцию. Выбор того или иного устройства, а также способа коррекции часто обусловлен техническими возможностями и с этой точки зрения достаточно субъективен.
Наиболее часто в электромеханических системах управления корректирующие устройства реализуются в виде пассивных или активных четырехполюсников, содержащих резисторы, конденсаторы (реже индуктивности) и в случае активных четырехполюсников — операционные усилители. Такие четырехполюсники можно применять в системах управления, у которых сигналы управления представляют собой напряжение постоянного тока.

Последовательные корректирующие устройства
Последовательные корректирующие устройства включаются в прямую цепь системы управления в соответствии с рис. 9.1, а.
При последовательной коррекции передаточная функция разомкнутой скорректированной системы будет равна

Выбором передаточной функции 

Последовательная коррекция часто применяется для обеспечения заданной точности системы. В этом случае передаточная функция корректирующего устройства выбирается в виде

т. е. в прямую цепь системы вводится усилительное звено с коэффициентом усиления 


Выбор величин 


и требуется, чтобы она имела статическую ошибку 







В случае задания точности системы при отработке гармонического сигнала требуемый общий коэффициент усиления 

Наряду с использованием последовательных корректирующих устройств для повышения точности эти устройства могут использоваться и для улучшения показателей качества системы. В этом случае в соответствии с выражением (9.1) выбором 


Последовательные корректирующие устройства в виде пассивных или активных четырехполюсников обычно включаются после устройства сравнения или между каскадами предварительного усилителя. При этом применяют устройства с отставанием по фазе, с опережением по фазе и с отставанием и опережением по фазе.
На рис. 9.2, а представлены частотные характеристики системы при коррекции с отставанием по фазе. Здесь 

Комплексная передаточная функция корректирующего устройства равна:

Эта коррекция приводит к повышению устойчивости, подавлению высокочастотных помех, но к снижению быстродействия.

На рис. 9.3 изображены частотные характеристики и цепочка при коррекции с опережением по фазе. Надо помнить, что цепочка вносит ослабление 

Комплексная передаточная функция корректирующего устройства равна:

Эта коррекция приводит к повышению устойчивости и быстродействия, но к снижению помехоустойчивости на высоких частотах.
Объединение этих двух видов коррекции позволяет расширить среднечастотную зону (рис. 9.4). В этом случае


Эта коррекция существенно улучшает качественные показатели САУ.
Параллельные корректирующие устройства
Одним из распространенных способов улучшения качества системы является введение производной от сигнала в прямой цепи. Пусть на рис. 9.1,6 


где

Введение корректирующего устройства изменяет амплитудную и фазовую характеристики системы, которые примут вид

Из (9.7) следует, что введение производной увеличивает положительные фазовые сдвиги и позволяет при соответствующем выборе 
Так как реализовать звено, осуществляющее чистое дифференцирование 

При этом эффект демпфирования несколько ослабевает.
Другой вид параллельного корректирующего устройства, находящего широкое применение, — это введение интеграла и производной от сигнала прямой цепи. Пусть

тогда передаточная функция прямой цепи будет равна

а ее частотные характеристики

В системе повышается порядок астатизма на единицу и соответственно увеличивается точность. При этом путем выбора величины 

Задача №9.1.
Пусть в нескорректированной системе (рис. 9.1,


Требуется, чтобы статическая ошибка в системе была равной 






откуда требуемый коэффициент передачи разомкнутой системы 


тогда передаточная функция разомкнутой скорректированной системы будет равна

По критерию Гурвица (см. пример 5.3) замкнутая система с такой передаточной функцией будет устойчива при выполнении условия

которое при

не выполняется.
Итак, введение в прямую цепь последовательного корректирующего устройства с передаточной функцией

из условия обеспечения требуемой точности приводит к неустойчивости системы.
Попытаемся скорректировать систему с помощью параллельного корректирующего устройства, для чего параллельно звену с передаточной функцией 

Тогда передаточная функция прямой цепи с учетом коррекции будет равна

Система становится астатической, и для обеспечения точности, как и выше, примем коэффициент передачи равным 


Проверим скорректированную систему на устойчивость. Характеристическое уравнение замкнутой системы будет иметь вид

где

Условие устойчивости 
Итак, введение параллельной коррекции приводит к тому, что скорректированная система удовлетворяет заданным показателям по точности и является устойчивой.
Встречно-параллельные корректирующие устройства
Встречно-параллельные корректирующие устройства выполняются в виде местных обратных связей. Наиболее часто обратными связями охватывают силовую часть системы управления (исполнительные элементы и усилители мощности).
Рассмотрим общие свойства таких корректирующих устройств. Для рис. 9.1, в частотная характеристика участка, охватываемого обратной связью, имеет вид

Обычно в диапазоне рабочих частот системы (в диапазоне низких частот) выполняется условие

и частотная характеристика

т. е. характеристика участка цепи, охваченного обратной
связью, определяется только видом частотной характеристики корректирующего элемента и не зависит от звена прямой цепи 

В зависимости от вида передаточной функции 




Рассмотрим несколько частных задач коррекции с помощью обратных связей.
Пусть

Тогда передаточная функция участка цепи 

Итак, структура звена не изменилась, оно осталось апериодическим, но произошло уменьшение коэффициента передачи и эквивалентной постоянной времени 
Пусть

тогда


В этом случае меняется тип звена. При

и можно записать приближенное выражение для передаточной функции

Итак, получили эквивалентное форсирующее звено, влияние которого аналогично влиянию введения производной при параллельной коррекции.
Рассмотрим изменение свойств охваченного участка прямой цепи при охвате его гибкой обратной связью. Пусть


В этом случае передаточная функция участка цепи с обратной связью

где

Итак, при сохранении интегрирующих свойств эквивалентная передаточная функция обладает форсирующими свойствами из-за сомножителя 
Если сделать величину 




В этом случае получаем в прямой цепи изодромное звено.
Задача №9.2.
Рассмотрим нескорректированную систему; как и в примере 9.1, передаточная функция системы без коррекции будет иметь вид

Требуется, чтобы статическая ошибка в системе при управляющем входном сигнале

не превосходила величины 0,1, т. е. 

При 

Оценим в системе время регулирования, базируясь на корневых оценках качества. Характеристическое уравнение замкнутой системы имеет вид:

Это уравнение имеет два комплексных корня, действительная часть которых 






а передаточная функция разомкнутой скорректированной системы будет равна

Для компенсации уменьшения общего коэффициента усиления и обеспечения заданной точности в прямую цепь введем дополнительное усилительное звено с коэффициентом усиления, равным 7 (фактически это последовательная коррекция). В этом случае окончательно передаточная функция скорректированной системы

характеристическое уравнение замкнутой системы

имеет два комплексных корня с действительной частью 
Таким образом, 

Корректирующие устройства по внешнему воздействию
При изменении передаточной функции прямой цепи с помощью последовательных, параллельных или встречно-параллельных корректирующих устройств для достижения заданных показателей качества неизменным остается главный принцип построения системы — принцип обратной связи (управление по отклонению). Учет внешнего воздействия при коррекции, в частности применение принципа компенсации (управление по возмущению) совместно с управлением по отклонению, позволяет расширить возможности коррекции системы.
Системы, использующие как управление по отклонению, так и по возмущению, относятся к классу комбинированных систем управления (см. под-разд. 1.1). Наиболее часто комбинированное управление применяется для повышения точности системы управления и уменьшения установившейся ошибки. При определенных условиях с помощью комбинированного управления можно свести установившуюся ошибку к нулю при любой форме внешнего воздействия. Такое свойство называется инвариантностью системы по отношению к внешнему воздействию.
На рис. 9.5, а представлена структура комбинированной системы с корректирующим устройством по управляющему воздействию, а на рис. 9.5, б -с корректирующим устройством по возмущению, где в первом случае передаточная функция корректирующего устройства обозначена через 

Передаточная функция замкнутой системы без коррекции, связывающая выход 


Найдем связь изображений выходного сигнала 

Для структуры (см. рис. 9.5, а) имеем

а для структуры (см. рис. 9.5, б) имеем

Задача любой системы автоматического управления — как можно более точно воспроизвести управляющий (полезный) сигнал 








Условия (9.12), (9.13) соответствуют так называемой полной инвариантности системы. При выполнении (9.12) передаточная функция, связывающая ошибку 


Отметим, что условия (9.12), (9.13) гарантируют инвариантность соответствующих координат с точностью до свободной составляющей, т. е. процессы, вызванные начальными отклонениями соответствующих координат и их производных, компенсироваться не будут.
Сравнивая (9.9) — (9.11), приходим к выводу, что характеристическое уравнение нескорректированной системы (9.9) и скорректированных систем (9.10), (9.11) одно и то же:

т. е. коррекция по внешнему воздействию не изменяет характеристического уравнения системы и соответственно свойств устойчивости (запасов устойчивости), а также ряда других показателей качества переходных процессов.
В силу этого контур управления по отклонению, как правило, используют для придания определенных динамических свойств системе, а контуры коррекции по внешним воздействиям — для обеспечения точности.
Точное выполнение условий инвариантности (9.12), (9.13) практически невозможно из условий физической реализуемости. Действительно, если в (9.12), (9.13) передаточные функции 


Поэтому (9.12), (9.13) выполняются на практике с некоторой погрешностью, в силу чего и инвариантность систем будет не полной, но ошибки в системе с помощью корректирующих устройств по внешнему воздействию могут быть значительно уменьшены.
Синтез САУ на основе логарифмических частотных характеристик
Общий порядок синтеза системы включает следующие этапы:
- По виду передаточной функции исходной системы
строится ЛAX исходной системы
. При этом исходная система должна иметь функционально необходимые элементы и должна быть минимально-фазовой.
- На основании требований к САУ строится желаемая ЛAX
.
- Путем сравнения характеристик
и
определяется
(если коррекция последовательная). Эту коррекцию также можно пересчитать к параллельной или встречно-параллельной.
- По виду LK(со) определяется структурная схема и параметры коррекции.
- Производится моделирование системы на ЦВМ (например в среде Matlab), уточняются параметры САУ.
- Производится реализация коррекции с помощью регуляторов или программно.
Построение ЛAX исходной системы не вызывает затруднений. Рассмотрим подробнее построение желаемой ЛAX. Учет требований точности САУ:
а) Пусть даны рабочая частота 



Так как для низких частот

то при


Тогда

б) Пусть даны

Тогда

в) Пусть для астатической САУ даны

Тогда

и при

Используя выражения (9.15) — (9.17), строится низкочастотная область 

Значение частоты 





называют добротностью системы по ускорению; при двукратном изломе

Учет требований качества переходного процесса: 


По графику (см. рис. 9.7, а) для заданных значений 




Например: (как показано на рис. 9.7, а) для 


По графику (см. рис. 9.7, б), где установлены зависимости 







Сопряжение средиечастотного участка с низкочастотным и высокочастотным (рис. 9.8) должно быть таким, чтобы была проще коррекция и изломы, по возможности, были однократными.

Для облегчения процедуры синтеза коррекции вводятся типовые передаточные функции исходной системы и соответствующие им передаточные функции желаемой системы:

Остановимся на коррекции. Вычитая из 


Передаточная функция коррекции будет с учётом обеспечения показателей точности иметь вид

где

причем 

Схема реализации коррекции представлена на рис. 9.9.

Модальный метод синтеза (метод размещения полюсов)
Рассмотрим САУ с одним входом и одним выходом, будем считать 

При этом методе синтеза закон управления выражается формулой

где 

Структура замкнутой САУ приведена на рис. 9.10.

Так как 

Рассмотрим пример спутника (рис. 9.11) с передаточной функцией 

Модель объекта (спутника) будет иметь вид

Для замкнутой САУ, где 

где 
Характеристическое уравнение замкнутой САУ имеет вид

Пусть корни его будут 


Синтез системы заключается в выборе 


Рассмотрим общий принцип синтеза САУ. Пусть

Подставляя (9.26) в (9.25), получим

Характеристическое уравнение замкнутой САУ имеет вид

Если корни

то желаемое характеристическое уравнение замкнутой САУ будет иметь вид

Приравнивая (9.28) и (9.29), имеем

В этом уравнении 



Уравнения состояния при

имеют вид

Матрица 
При законе модального уравнения 

Матрица

Характеристическое уравнение замкнутой САУ имеет вид

Желаемое характеристическое уравнение замкнутой САУ будет

Из двух последних уравнений следует:

Последняя система представляет собой общее решение задачи синтеза путём размещения полюсов для САУ с одним входом и одним выходом, но для этого исходная модель САУ должна быть в нормальной форме (матрица 
Аккерман [6] предложил формулу, которая позволяет перейти от произвольной формы уравнений состояния к нормальной, затем найти 
Формула Аккермана имеет вид

где 

Последние выражения (при 
Задача №9.3.
Для спутника

характеристическое уравнение

Используем формулу Аккермана. Определим

затем

Образуем матричный полином

По формуле Аккермана


Остановимся на вопросе формирования полюсов передаточной функции замкнутой САУ, исходя из заданных показателей качества на основе корневых оценок.
Определим границу расположения желаемых полюсов (корней) САУ. Исходя из заданного времени переходного процесса 


Угол сектора комплексных корней связан с перерегулированием в силу (7.6) соотношением

если ближайшая к мнимой оси — пара комплексных сопряжённых корней и 
Из соотношения

следует

Задача №9.4.
Рассмотрим оба случая для САУ из предыдущего примера.
Если 

Возьмём оба корня вещественных:

Тогда


Пусть

Тогда

При 


Примечание. При определении полюсов не следует чрезмерно увеличивать 



© К.Ю. Поляков, 2008
Для того, чтобы замкнутая система была устойчива, необходимо и достаточно, чтобы разница между числом положительных и отрицательных переходов была равна l/ 2 , где l – число неустойчивых полюсов функции L(s) . Начальная точка на оси абсцисс левее точки (−1; 0) счи-
тается за половину перехода. На рисунке показаны годографы устойчивых систем для случая l =1.
|
1 |
Im |
1 |
Im |
|||
|
+ |
− |
+1 |
||||
|
2 |
2 |
|||||
|
−1 |
Re |
−1 |
Re |
|||
|
K |
K |
Частотная характеристика начинается на вещественной оси левее точки (−1; 0) . На рисун-
ке слева годограф сначала идет вниз (половина положительного перехода) и больше нигде не пересекает ось абсцисс левее точки (−1; 0) , поэтому разница переходов равна 1/ 2 = l/ 2 и замк-
нутая система устойчива.
На правом рисунке частотная характеристика сначала идет вверх (считаем это за половину отрицательного перехода), а затем переходит в нижнюю полуплоскость (положительный переход). Разница снова равна 1/ 2 = l/ 2 и система устойчива.
6.5.3. Критерий Найквиста для ЛАФЧХ
Критерий Найквиста часто используется для логарифмических частотных характеристик. Сначала предположим, что передаточная функция разомкнутой системы не имеет неустойчивых полюсов. Как мы уже знаем, для анализа устойчивости наиболее важно поведение частотной характеристики в районе частоты среза ωc , где A(ωc ) =1 и Lm (ωc ) = 20lg A(ωc ) = 0 . Для
устойчивой системы значение фазы на частоте среза должно быть больше, чем −180°. На графике представлены три фазовых характеристики устойчивых систем. Кривая 1 соответствует случаю, когда в разомкнутой системе нет интеграторов (и фазовая характеристика начинается с нуля), кривая 2 – системе с одним интегратором, а кривая 3 – c двумя.
Lm
0 ωc
ω
|
φ |
1 |
|
|
0 |
2 |
ω |
|
−90° |
||
−180°
3
Если разомкнутая система имеет неустойчивые звенья, нужно считать переходы фазовой характеристики через линию φ(ω) = −180° левее частоты среза. Здесь положительным считает-
ся переход снизу вверх, а отрицательным – сверху вниз. Если фазовая характеристика начинается на линии φ(ω) = −180° (на нулевой частоте), это считается за половину перехода. Для ус-
тойчивой системы разность между числом положительных и отрицательных переходов должна быть равна l/ 2 , где l – число неустойчивых полюсов передаточной функции L(s) .
61

© К.Ю. Поляков, 2008
6.6. Переходный процесс
Хорошо спроектированная система должна не только быть устойчивой и поддерживать заданную точность в установившемся режиме, но и плавно переходить на новый режим при изменении заданного значения выхода (уставки). Качество переходных процессов обычно оценивается по переходной характеристике (реакции системы на единичный ступенчатый входной сигнал).
|
0 |
tп |
t |
0 |
tп |
t |
|
В первую очередь нас интересует, насколько быстро заканчивается переход на другой ре- |
|||||
|
жим (время переходного процесса tп ). |
Оно определяется как время, через которое регулируе- |
мая величина «входит в коридор» шириной 2∆ вокруг установившегося значения y∞ . Это значит, что при t > tп значение выхода отличается от установившегося не более, чем на ∆. Обычно
величина ∆ задается в процентах от установившегося значения, чаще всего 2% или 5%. Заметим, что для апериодического звена с постоянной времени T время переходного процесса равно tп = 3T (с точностью 5%).
Другая важная характеристика – перерегулирование σ – показывает, на сколько процентов максимальное значение выхода ymax превышает установившееся значение12 y∞ :
σ = ymax − y∞ 100% . y∞
Иногда удается обеспечить нулевое перерегулирование (апериодический переходный процесс, как у апериодического звена). Нужно помнить, что увеличение быстродействия обычно приводит к увеличению перерегулирования.
Вы уже знаете, что устойчивость линейной системы определяется полюсами ее передаточной функции W (s) , однако на переходные процесс влияют и нули, причем в некоторых слу-
чаях очень существенно. Для примера рассмотрим передаточную функцию
|
W (s) = |
as +1 = a(s +1/ a) |
, |
||
|
(s +1)2 |
(s +1)2 |
|||
|
где a может принимать как положительные, так и |
y |
a = 5 |
||
|
отрицательные значения. Такая передаточная |
||||
|
функция имеет нуль в точке s = −1/ a . Нули, на- |
a = 2 |
|||
|
ходящиеся в левой полуплоскости (при a > 0 ) |
||||
|
часто называют устойчивыми (по аналогии с по- |
||||
|
люсами), а нули в правой полуплоскости (при |
||||
|
a < 0 ) – неустойчивыми. Очевидно, что при a = 0 |
a = 0 |
|||
|
мы получаем апериодическое звено второго по- |
0 |
|||
|
t |
||||
|
рядка. Теперь построим переходные характери- |
||||
|
стики этого звена при разных значениях a . Заме- |
a = −2 |
|||
|
тим, что при любом a установившееся значение |
a = −5 |
|||
|
выхода равно W (0) =1. |
12 Понятие «перерегулирование» обычно вводится для случая, когда установившееся значение выхода больше нуля, хотя, в принципе, оно может быть и отрицательным – тогда перерегулирование показывает, насколько «ниже» установившегося значения ушла переходная функция в точке минимума.
62

© К.Ю. Поляков, 2008
По графикам видно, что при нулевом значении a переходный процесс – апериодический. При a > 0 (устойчивый нуль) наблюдается перерегулирование, причем оно тем больше, чем больше модуль a. При отрицательных значениях a в переходном процессе есть недорегулирование. Это значит, что в первый момент времени регулируемая переменная начинает изменяться в сторону, противоположную заданному значению.
6.7. Частотные оценки качества
Качество системы можно оценивать не только во временнóй области (переходный процесс во времени), но и в частотной (по частотной характеристике). Из частотных оценок наиболее важны запасы устойчивости. Дело в том, что поведение реального объекта всегда несколько отличается от принятой модели, более того, динамика может меняться во времени, например, когда корабль расходует топливо в ходе рейса. Поэтому недостаточно спроектировать просто устойчивую систему, нужно, чтобы система сохранила устойчивость при некоторых изменениях параметров объекта и регулятора в сравнении с расчетными, то есть, обладала запасами устойчивости.
Обычно арссматривают запасы устойчивости по амплитуде и по фазе. Запас устойчивости по амплитуде gm – это дополнительное усиление контура, которое необходимо, чтобы вы-
вести систему на границу области устойчивости. Эта величина измеряется в децибелах. Im
Ag
|
−1 |
K Re |
||
|
φm |
|||
|
ωc |
|||
|
Запас по амплитуде вычисляется по формуле g |
m |
= 20lg |
1 , где A <1 – значение амплитудной |
|
g |
|||
|
Ag |
характеристики на частоте ωg , где фазовая характеристика равна −180°. В практических зада-
чах нужно обеспечивать запас по амплитуде не менее 6 дБ.
Запас устойчивости по фазе φm – это дополнительный сдвиг фазы («поворот» частотной
характеристики против часовой стрелки), который необходим для того, чтобы вывести систему на границу устойчивости. Он определяется на частоте среза ωc , где A(ωc ) =1. Запас по фазе
|
должен быть не менее 30°. |
Im |
||
|
Если в системе есть запаздывание на время τ , каждая |
Re |
||
|
точка годографа частотной характеристики дополнительно |
−1 |
K |
поворачивается против часовой стрелки на угол, равный τω 
63

© К.Ю. Поляков, 2008
Запасы устойчивости легко определяются по логарифмических частотным характеристикам:
ω
φ
0
ω
−90°
φm
−180°
Заметим, что запас по амплитуде может быть равен бесконечности, если фазовая характеристика не пересекает линию −180°.
К сожалению, в некоторых случаях классические запасы устойчивости (по амплитуде и фазе) дают не совсем верное представление о том, насколько система действительно близка к границе устойчивости. Поэтому в качестве единой характеристики иногда используют кратчайшее расстояние γ от годографа до точки (−1; 0) .
γ
Еще одна аналогичная характеристика называется показателем колебательности M. Она определяется по амплитудной частотной характеристике замкнутой системы как отношение ее максимума к значению на нулевой частоте:
A(ω)
ω
Для каждого значения M можно нарисовать «запретную области», в которую не должна заходить частотная характеристика разомкнутой системы, если ее показатель колебательности
|
должен быть меньше М. Эта область имеет форму круга радиуса R = |
M |
, центр которого |
||||||||
|
M 2 −1 |
||||||||||
|
M |
2 |
|||||||||
|
находится в точке |
− |
; 0 |
. На рисунке показаны границы запретных областей для раз- |
|||||||
|
2 |
||||||||||
|
M |
−1 |
|||||||||
личных значений M.
64

© К.Ю. Поляков, 2008
M =1,0
M =1,5
M = 3
При M =1 окружность имеет бесконечный радиус (превращается в вертикальную линию) и проходит через точку (−0,5; 0) . При увеличении M радиус окружности уменьшается.
6.8. Корневые оценки качества
Многие свойства системы можно предсказать, посмотрев на расположение корней характеристического полинома ∆(s) на комплексной плоскости. Прежде всего, все корни ∆(s) для
устойчивой системы должны находиться в левой полуплоскости, то есть слева от мнимой оси. Быстродействие системы определяется степенью устойчивости η – так называется расстояние
мнимой оси до ближайшего корня (или пары комплексно-сопряженных корней).
На рисунке точками отмечены положения корней характеристического полинома. Он имеет два вещественных корня (обозначенных номерами 1 и 4) и пару комплексно сопряженных корней (2 и 3). Степенно устойчивости определяется вещественным корнем 1, потому что он находится ближе всех к мнимой оси.
Im
2

η
Этот корень называется доминирующим, он определяет самые медленные движения в системе и время переходного процесса, которое может быть примерно рассчитано по формуле tп = η3 .
Корни 2, 3 и 4 соответствуют более быстрым движениям.
Обратите внимание, что степень устойчивости, несмотря на название, ничего не говорит о близости системы к границе устойчивости, она только характеризует быстродействие.
Параметр, определяющий скорость затухания колебаний в системе, называется колебательностью. Колебательность µ для пары комплексно-сопряженных корней α ± jβ вычисля-
ется как отношение мнимой и вещественной частей корня (по модулю):
|
µ = |
β |
. |
||
|
α |
Чем больше эта величина, тем слабее затухают колебания, вызванные этими корнями, за 1 период колебаний.
Линии постоянной колебательности – это лучи, выходящие из начала координат. При проектировании систем обычно требуется обеспечить быстродействие не ниже заданного (степень
65

© К.Ю. Поляков, 2008
устойчивости не меньше заданной ηmin ) и колебательность не выше заданной µmax . Эти условия определяют усеченный сектор на комплексной плоскости.
Im
µmax = tgα
α
Re
ηmin
6.9.Робастность
6.9.1.Что такое робастность?
Обычно регулятор строится на основе некоторых приближенных (номинальных) моделей объекта управления (а также приводов и датчиков) и внешних возмущений. При этом поведение реального объекта и характеристики возмущений могут быть несколько иными. Поэтому требуется, чтобы разработанный регулятор обеспечивал устойчивость и приемлемое качество системы при малых отклонениях свойств объекта и внешних возмущений от номинальных моделей. В современной теории управления это свойство называют робастностью (грубостью). Иначе его можно назвать нечувствительностью к малым ошибкам моделирования объекта и возмущений.
Различают несколько задач, связанных с робастностью:
•робастная устойчивость – обеспечить устойчивость системы при всех допустимых отклонениях модели объекта от номинальной;
•робастное качество – обеспечить устойчивость и заданные показатели качества систе-
мы при всех допустимых отклонениях модели объекта от номинальной;
•гарантирующее управление – обеспечить заданные показатели качества системы при всех допустимых отклонениях модели возмущения от номинальной (считая, что модель объекта известна точно).
Для того, чтобы исследовать робастность системы, нужно как-то определить возможную ошибку моделирования (неопределенность). Ее можно задать различными способами.
6.9.2. Параметрическая неопределенность
Параметрическая неопределенность означает, что структура модели известна, а параметры могут отличаться от номинальных, например:
|
P(s) = |
k0 +ε1 |
, |
|
|
(T |
+ε |
2 |
)s +1 |
|
0 |
где k0 и T0 – номинальные значения коэффициента усиления и постоянной времени, а ε1 и ε2 –
малые ошибки моделирования.
Предположим, что такой объект управляется регулятором-усилителем с передаточной функцией C(s) = K . Тогда характеристический полином замкнутой системы принимает вид
∆(s) = (T0 +ε2 )s +1+ K (k0 +ε1 ) .
Робастный регулятор должен обеспечивать устойчивость этого полинома при всех допустимых ε1 и ε2 . В данном случае условия устойчивости сводятся к тому, что коэффициенты полинома,
T0 +ε2 и 1 + K (k0 +ε1) , имеют одинаковый знак (оба положительные или оба отрицательные). Будем считать, что k0 > 0 и T0 > 0 , а отклонения ε1 и ε2 малы в сравнении с k0 и T0 соответст-
66

© К.Ю. Поляков, 2008
венно. Таким образом, T0 +ε2 > 0 при всех возможных ε2 . Следовательно, замкнутая система устойчива при
|
1+ K (k0 |
+ε1 ) > 0 K > |
−1 |
. |
|
|
k0 |
||||
|
+ε1 |
Наибольшее значение в правой части последнего неравенства будет при максимальном значении ε1 , поэтому условие робастной устойчивости принимает вид
K > Kmin = k0 +−ε11max .
Таким образом, любой регулятор-усилитель, имеющий коэффициент усиления K > Kmin , обеспечивает робастную устойчивость системы в том смысле, что устойчивость сохраняется при всех допустимых ошибках ε1 и ε2 .
В более сложных случаях часто используют теорему Харитонова, которая позволяет проверить робастную устойчивость характеристического полинома
∆(s) = a0 +a1s +K+an sn−1 +an sn ,
где коэффициенты a0 , a1,K, an точно неизвестны, но принадлежат интервалам
li < ai < ui (i =1,K, n) .
Оказывается, полином ∆(s) устойчив при всех возможных значениях коэффициентов тогда и только тогда, когда устойчивы четыре полинома Харитонова:
∆1(s) = l0 + l1s +u2s2 +u3s3 + l4s4 + l5s5 +K
∆2 (s) = u0 +u1s + l2s2 + l3s3 +u4s4 +u5s5 +K
∆3 (s) = l0 +u1s +u2s2 + l3s3 + l4s4 +u5s5 +K
∆4 (s) = u0 + l1s + l2s2 +u3s3 +u4s4 + l5s5 +K
Таким образом, для проверки устойчивости бесконечного числа возможных характеристических полиномов достаточно проверить устойчивость четырех полиномов Харитонова.
6.9.3. Непараметрическая неопределенность
Непараметрическая неопределенность задает допустимую ошибку в частотной области, то есть ошибку в частотных характеристиках. Для номинальной модели P0 ( jω) различают адди-
тивную неопределенность (абсолютную ошибку) ∆a ( jω) :
P( jω) = P0 ( jω) + ∆a ( jω)
и мультипликативную неопределенность (относительную ошибку) ∆m ( jω) :
P( jω) = [1+∆m ( jω)]P0 ( jω) .
Для мультипликативной неопределенности известен очень простой критерий робастной устойчивости: система с регулятором C(s) и номинальный объектом P0 (s) робастно устойчи-
ва, если для любой частоты ω выполняется неравенство
|
W0 ( jω) ∆m ( jω) |
<1, |
(50) |
|
где W0 (s) – передаточная функция номинальной замкнутой системы:
|
W0 |
(s) = |
C(s) P0 |
(s) |
. |
|||
|
1 |
+C(s) P0 (s) |
||||||
Этот результат называется теоремой о малом коэффициенте усиления. При этом также требуется, чтобы реальная и номинальная модели объекта, P(s) и P0 (s) , имели одинаковые неустой-
чивые полюса, то есть неопределенность не должна вносить новые источники неустойчивости.
67

© К.Ю. Поляков, 2008
Условие (50) – это достаточное условие робастной устойчивости, то есть, его выполнение гарантирует устойчивость, но для некоторых робастно устойчивых систем оно может не выполняться.
Обычно модель строится так, чтобы хорошо описывать свойства реального объекта на низких частотах, а для высоких частот ошибка моделирования ∆m ( jω) может быть значитель-
ной. Тогда, учитывая (50), можно сделать вывод, что с точки зрения робастной устойчивости значение W0 ( jω) должно быть мало на высоких частотах, где велика неопределенность модели.
68

© К.Ю. Поляков, 2008
7. Синтез регуляторов
7.1. Классическая схема
Чаще всего регулятор включается перед объектом, как показано на схеме:
|
x + |
регулятор |
привод |
g |
объект |
|
|
e |
u |
δ |
y |
||
|
– |
C(s) |
R (s) |
P(s) |
||
Задача системы управления состоит в том, чтобы подавить действие внешнего возмущения g и обеспечить быстрые и качественные переходные процессы. К сожалению, эти задачи
часто противоречивы. Фактически нам нужно скорректировать систему так, чтобы она имела нужные передаточные функции по возмущению (Wg (s) , от входаg к выходу y ) и по задающе-
|
му воздействию (W (s) , от входаx к выходу y ) |
||||||||||
|
Wg (s) = |
P(s) |
, |
W (s) = |
C(s)R(s)P(s) |
. |
|||||
|
1 |
+C(s)R(s)P(s) |
1 |
+C(s)R(s)P(s) |
|||||||
Для этого мы можем использовать только один регулятор C(s) , поэтому такую систему назы-
вают системой с одной степенью свободы.
Легко проверить, что эти две передаточные функции связаны равенством
Wg (s) = [1 −W (s)]P(s) .
Поэтому, изменяя одну из передаточных функций, мы автоматически меняем и вторую. Таким образом, их невозможно сформировать независимо и решение всегда будет некоторым компро-
миссом.
Посмотрим, можно ли в такой системе обеспечить нулевую ошибку, то есть, абсолютно точное отслеживание входного сигнала. Передаточная функция по ошибке (от входа x(t) к
|
ошибке e(t) ) равна |
|||||
|
We (s) = |
1 |
. |
|||
|
1 |
+C(s)R(s)P(s) |
||||
Для того, чтобы ошибка всегда была нулевой, требуется, чтобы эта передаточная функция была равна нулю. Поскольку ее числитель – не нуль, сразу получаем, что знаменатель должен обращаться в бесконечность. Мы может влиять только на регулятор C(s) (остальные элементы за-
даны заранее), поэтому получаем C(s) → ∞. Таким образом, для уменьшения ошибки нужно
увеличивать коэффициент усиления регулятора. Это так называемый принцип глубокой обратной связи.
Однако нельзя увеличивать усиление до бесконечности. Во-первых, все реальные устройства имеют предельно допустимые значения входных и выходных сигналов. Во-вторых, при большом усилении контура ухудшается качество переходных процессов, усиливается влияние возмущений и шумов, система может потерять устойчивость. Поэтому в схеме с одной степенью свободы обеспечить нулевую ошибку слежения невозможно.
Посмотрим на задачу с точки зрения частотных характеристик. С одной стороны, для качественного отслеживания задающего сигнала x(t) желательно, чтобы частотная характеристи-
ка W ( jω) была примерно равна 1 (в этом случае y(t) ≈ x(t) ). С другой стороны, с точки зрения робастной устойчивости нужно обеспечить W ( jω) ≈ 0 на высоких частотах, где ошибка моделирования велика. Кроме того, передаточная функция по возмущению должна быть такой, чтобы эти возмущения подавлять, в идеале мы должны обеспечить Wg ( jω) ≈ 0 .
69

© К.Ю. Поляков, 2008
Выбирая компромиссное решение, обычно поступают следующим образом:
1)на низких частотах добиваются выполнения условия W ( jω) ≈1, что обеспечивает хорошее слежение за низкочастотными сигналами; при этом Wg ( jω) ≈ 0 , то есть, низкочастотные возмущения подавляются;
2)на высоких частотах стремятся сделать W ( jω) ≈ 0 , чтобы обеспечить робастную устойчивость и подавление шума измерений; при этом Wg ( jω) ≈ P( jω) , то есть система фактически работает как разомкнутая, регулятор не реагирует на высокочастотные помехи.
7.2.ПИД-регуляторы
Несмотря на развитые современные методы проектирования сложных регуляторов, подавляющее большинство промышленных систем управления основаны на регуляторах первого и второго порядка. Эти регуляторы во многих случаях могут обеспечить приемлемое управление, легко настраиваются и дешевы при массовом изготовлении.
Простейший регулятор – пропорциональный или П-регулятор – это простой усилитель с передаточной функцией C(s) = K . Его выход – это ошибка управления e(t) , умноженная на ко-
эффициент K . С помощью П-регулятора можно управлять любым устойчивым объектом, однако он дает относительно медленные переходные процессы и ненулевую статическую ошибку.
Чтобы убрать статическую ошибку в установившемся режиме, в регулятор вводят интегральный канал с коэффициентом усиления KI , так что
|
C(s) = K + |
KI |
, |
u(t) = Ke(t) + KI ∫t |
e(t) dt . |
|
s |
0 |
Такой регулятор называется пропорционально-интегральным или ПИ-регулятором. Интегратор выдает сигнал, пропорциональный накопленной ошибке, поэтому переходный процесс несколько замедляется. Однако за счет интегрального канала обеспечивается нулевая ошибка в установившемся состоянии при ступенчатом возмущении и ступенчатом изменении задающего сигнала-уставки.
Для ускорения переходных процессов добавляют дифференциальный канал с коэффициентом усиления KD :
|
C(s) = K + |
KI + KD s , |
u(t) = Ke(t) + KI ∫t e(t) dt + KD |
de(t) . |
|
s |
0 |
dt |
Такой регулятор называется ПИД—регулятором (пропорционально-интегрально- дифференциальный). Регуляторы этого типа очень хорошо зарекомендовали себя в практических задачах. Кроме того, иногда используются ПД-регуляторы (пропорциональнодифференциальные), у которых нет интегрального канала.
Управление по производной – это быстрый способ управления. Сигнал дифференциального канала наиболее важен при изменениях входов и исчезает в установившемся режиме. Он позволяет реагировать не на само увеличение ошибки, а на тенденцию ее изменения, и принять «превентивные меры». Главный недостаток дифференциального канала – большое влияние высокочастотных помех, например, шумов измерений. Для того, чтобы сделать регулятор физически реализуемым, вместо чистого дифференцирования используют инерционное дифференцирующее звено:
|
C(s) = K + |
KI + |
KD s |
, |
||
|
T s + |
1 |
||||
|
s |
|||||
|
D |
где TD – малая постоянная времени. Чем меньше TD , тем в большем частотном диапазоне вы-
полняется точное дифференцирование, но сильнее влияют высокочастотные помехи.
Для устойчивого объекта можно выбрать коэффициенты регулятора опытным путем, выполняя эксперименты с реальным объектом. Предложено несколько методов решения этой задачи, например, правила Зиглера-Никольса или Коэна-Куна.
70
Лекции по курсу «Управление Техническими Системами», читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки», факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.
Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.
В это части будут рассмотрены:
2.9. Использование обратных преобразований Лапласа для решения уравнений динамики САР (звена).
2.10. Весовая и переходная функции звена (системы).
2.11. Определение переходного процесса в системе (САР) (звене) через весовую и переходную функции.
2.12. Mетод переменных состояния.
2.13. Переход от описания переменных «вход-выход» к переменным состояния.
Попробуем применить, полученные знания на практике, создавая и сравнивая расчетные модели в разных видах. Будет интересно познавательно и жестко.

2.9. Использование обратных преобразований Лапласа для решения уравнений динамики САР (звена)
Рассмотрим динамическое звено САР изображенное на рисунке 2.9.1
Рис. 2.9.1 — Звено САР
Предположим, что уравнение динамики имеет вид:
где:
— постоянные времени;
— коэффициент усиления.
Пусть известны отображения:
Найдем изображения для производных:
Подставим полученные выражения в уравнение динамики и получим уравнение динамики в изображениях:
B(s) — слагаемое, которое определяется начальными условиями, при нулевых начальных условиях B(s)=0.
W(s) — передаточная функция.
Передаточной функцией САР (звена) называется отношение изображений выходного сигнала к входному воздействию при нулевых н.у.
После того, как в явном виде найдено изображение для неизвестной выходной величины, нахождение оригинала не представляет сложностей. Либо по формуле Хэвисайда, либо разложением на элементарные дроби, либо по таблице из справочника.
Пример
Построить выходной сигнал звена САР при единичном входном воздействии и нулевых начальных условиях, если уравнение динамики звена имеет следующий вид:
начальные условия:
входное воздействие:
— единичное ступенчатое воздействие.
Выполним преобразование Лапласа:
Подставим в уравнение динамики и получим уравнение динамики в изображениях:
Для получения выходного сигнала из уравнения в изображениях выполним обратное преобразования Лапласа:
Рисунок 2.9.2 График переходного процесса.
2.10. Весовая и переходная функции звена (системы).
Определение: Весовой функцией звена (системы) называется реакция системы при нулевых н.у. на единичное импульсное воздействие.
Рисунок 2.10.1 Весовая функция.
Определение: Переходной функцией звена (системы) при н.у. называется реакция на единичное ступенчатое воздействие.
Рисунок 2.10.2 Переходная функция.
Рисунок 2.10.3 Пример весовой функции.
Рисунок 2.10.4 Пример перходной функции.
На этом месте можно вспомнить, что преобразование Лапласа это интеграл от 0 до бесконечности по времени (см. предыдущий текст), а импульсное воздействие при таком интегрировании превращается в 1 тогда в изображениях получаем что:
Передаточная функция играет роль изображения реакции звена или системы на единичное импульсное воздействие.
Рисунок 2.10.5 Весовая функция как передаточная в изображениях.
Рисунок 2.10.6 Ступенчатое воздействие.
Для единичного ступенчатого воздействия преобразование Лапласа тоже известно (см. предыдущий текст):
тогда в изображениях получаем, что реакция системы на ступенчатое воздействие, рассчитывается так:
Реакция системы на единичное ступенчатое воздействие рассчитывается обратным преобразованием Лапласа:
2.11. Определение переходного процесса в системе (САР) (звене) через весовую и переходную функции. Формула Дюамеля-Карсона
Предположим, что на вход системы поступает произвольное воздействие x(t), заранее известное. Найти реакцию системы y(t), если известны входное воздействие x(t) и весовая функция w(t).
Рисунок 2.11 Демонстрация расчета по формуле Дюамеля-Карсона
Решение.
Представим, что входное воздействие представляет собой последовательность прямоугольных импульсов до времени t и ступеньки высотой x(t) в момент времени t. см.рис. 2.11 Для каждого импульса мы можем записать реакцию системы через весовую функциию:
где:
— значение отклика по завершению предыущего импульса;
— время завершения текущего импульса;
— значение весовой функции в начале текущего импульса.
Тогда для определения занчения отклика в произвольный момент времени необходимо сложить все импульсы и ступенчатое воздействие в момент времени t:
Переходя к пределам
получаем интеграл:
если перейти от t к бесконечности мы получим формулу интеграла Дюамеля-Карсона, или по другому «интеграла свертки» который обеспечивает вычисление оригинала функции по произвдению изображения двух функций:
где — вспомогательное время
Для вывода аналогичной зависмости от переходной функции вспомним что изображение весовой и переходной функции связаны соотношением: запишем выражение изображения для отклика в операторной форме:
Используя интеграл свертки получаем, что при известной переходной функции (h(t)) и известному входному воздействию х(t) выходное воздействие рассчитывается как:
2.12. Mетод переменных состояния.
До этого мы рассматривали системы с одной передаточной функцией, но жизнь всегда сложнее и как правило в системах есть несколько передаточных функций несколько входных воздейстий и несколько реакций системы. (см. рис. 2.12.1)
Рисунок 2.12.1 Моногомерная система автоматического управления.
В этом случае наиболее удобной формой пердставления систем для их анализа и расчета оказался метод переменных состояния. Для этого метода, вместо передаточных функций связывающих вход с выходом используются дополнительные переменные состояния, которые описывают систему. В этом случае можно говорить, что состояние системы — это та минимальная информация о прошлом, которая необходима для полного описания будущего поведения (т.е. выходов) системы, если поведение ее входов известно. см. рис. 2.12.2
Рисунок 2.12.2 Перменные состояния в многомерной системе.
В методе состояний, производные всех переменных состояния, в общем случае зависит от всех переменных и всех входных воздействия, и могут быть записаны в представленной ниже системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первой степени. Эта система уравнений называю системой ОДУ в форме Коши:
Выход из системы зависит от переменных состояния и, в общем случае от входных воздействий и описывается следующей системой уравнений:
где:
n — количество перемнных состояния,
m — количество входных воздействий,
p — количество выходных переменных;
Данная система уравнений может быть записана в матричной форме:
где:
— вектор входа (или вектор управления);
— вектор столбец производных переменных состояния;
— вектор столбец переменных состояния;
— вектор выхода;
— собственная матрица системы [n x n],
— постоянные коэффициенты;
— матрица входа [n x m],
— постоянные коэффициенты;
— матрица выхода а [p x n],
— постоянные коэффициенты;
— матрица обхода [p x m],
— постоянные коэффициенты;
В нашем случае почти всегда все элементы матрицы D будут нулевыми: D = 0.
Такое описание системы позволяет с одной стороны стандартным образом описывать различные технические системы. Явная формула для расчета производных позволяет достаточно просто осуществлять численное интегрирование по времени. И это используется в различных программах моделирования
Другое использование данного представления для простых систем, описанных в переменных «вход-выход», зачастую позволяет устранить технические трудности, связанные с решением ОДУ высокой степени.
Еще одним преимуществом данного описания, является то, что уравнения в форме Коши можно получить из законов физики
Пример решения задачи в форме коши.
Рассмотрим задачу моделирования гидравлического привода, при следующих условиях:
Дано:
Цилиндрический плунжер диаметром 10 мм, с приведенной массой 100 кг, работает на пружину жесткостью 200 Н/мм и демпфер с коэффициентом вязкого трения — 1000 Н/(м/с). Полость начальным объемом 20 см3 соединяется с источником давлния дросселем диаметром диаметр которого 0,2 мм. Коэффициент расхода дросселя 0.62. Плотность рабочей жидкости ρ = 850 кг/м3.
Определить:
Перемещение дросселя, если в источнике давление происходит скачек 200 бар. см. рис. 2.12.13
Рисунок 2.12.3 Гидравлическая система.
Уравенение движение плунжера:
Где:
– площадь плунжера,
– жесткость пружины,
– коэффициент вязкого трения, p – давление в камере.
Поскольку дифференциальное движения это уравнение второго порядка, превратим его в систему из двух уравнений первого порядка, добавив новую переменную — скорость , тогда
Уравнение давления в камере, для упрощения принимаем что изменениям объема камеры из-за перемещения плунжера можно пренебречь:
Где: Q – расход в камеру, V — объем камеры.
Расход через дроссель:
Где: f– площадь дросселя,
– давление в источнике, p – давление в камере.
Уравнение дросселя не линейное, по условию задачи, давление входное изменяется скачком, от 0 до 200 бар, проведем линеаризацию в окрестности точки давления 100 бар тогда:
Подставляем линеаризованную формул расхода в формулу давления:
Таким образом общая система уравнений в форме Коши, для рис 2.12.3 привода принимает вид:
Матрицы A, B, С, В для матричной формы системы уравнений принимают вид:
Проверим моделированием в SimInTech составленную модель. На рисунке 2.12.13 представлена расчетная схема содержащая три модели:
1 — «Честная» модель со всеми уравнениями без упрощений.
2 — Модель в блоке «Переменные состояние» (в матричной форме).
3 — Модель в динамическом блоке с линеаризованным дросселем.
Рисунок 2.12.4 Расчетная схема .
Все условия задачи задаются как глобальные константы проекта, в главном скрипте проекта, там же расчитываются на этапе инициализации расчета, площади плунжера и проходного сечения дросселя см. рис. 2.12.5:
Рисунок 2.12.5 Глобальный скрипт проекта.
Модель на внутреннем языке программирования представлена на рис. 2.12.6. В данной модели используется описание модели в форме Коши. Так же выполняется учет изменения объема дросселя на каждом шаге расчета, за счет перемещения плунжера (Vk = V0+Ap*x.)
Рисунок 2.12.6 Скрипт расчета модели в форме Коши.
Модель в матричном форме задается с использованием глобальных констант в виде формул. (Матрица в SimInTech задается в виде последовательности из ее столбцов) см. рис. 2.12.7
Рисунок 2.12.7 Настройка блока расчета системы уравнений в пременных состояния в матричной форме.
Результаты расчета показывают, что модель в матричной форме и модель на скриптовом языке в форме Коши, практически полностью совпадают, это означает, что учет изменения объема полости практически не влияют на результаты. Кривые 2 и З совпадают.
Процедура линеаризация расхода через дроссель вызывает заметное отличие в результатах. 1-й график c «честной» моделью дросселя, отличается от графиков 2 и 3. (см. рис. 2.12.8)
Рисунок 2.12.8 Результаты расчета трех моделей гидравлического плунжера.
Сравним полученные модели, с моделью созданной из библиотечных блоков SimInTech, в которых учитываются так же изменение свойств реальной рабочей жидкости — масла АМГ-10. Сама модель представлена на рис. 2.12.9, набор графиков на рисунке 2.12.10
Рисунок 2.12.9 Модель демпфера из библиотечных блоков.
Рисунок 2.12.10 Результаты рассчета моделей демпфера. График 4 — модель из библиотечных блоков.
На графиках видно, что уточненная модель отличается от предыдущих, однако погрешность модели составлят наших упрощенных моделей составляют примерно 10%, в лишь в некоторые моменты времени.
2.13. Переход от описания переменных «вход-выход» к переменным состояния и обратно
Рассмотрим несколько вариантов перехода от описания «вход-выход», к переменным состояния:
Вариант прехода зависит от правой части уравнения с переменными «вход-выход»:
2.13.1. Правая часть содержит только b0*u(t)
В этом варианте, в уравнениях в правой части отсутствуют члены с производными входной величины u(t). Пример с плунжером выше так же относится к этому варианту.
Что бы продемонстрировать технологию перехода рассмотрим следующее уровнение:
Для перехода к форме Коши ведем новые переменные:
И перепишем уравнение относительно y»'(t):
Используя эти переменные можно перейти от дифференциального уравнения 3-го прядка, к системе из 3-х уравнений первого порядка в форме Коши:
Соотвественно матрицы для матричного вида уравнений в переменных сосотяния:
2.13.2. Правая часть общего вида
Более сложный случай, когда в уравнениях есть производные от входных воздействий и уравнение в общем случае выглядит так:
Сделаем преобразования: перейдем к уравнениям динамики в изображениях:
Тогда можно представить уравнение в изображениях в виде:
где:
Разделим уравнение в изображениях на произведение полиномов , получим:
Где: — некоторая комплексная величина (отношение двух комплексных величин). Можно считать, что
отображение величины
. Тогда входная величина может быть в изображениях представлена как:
Вренемся к оригиналу от изображений получим: ,
где: — дифференциальный оператор.
А это дифференциальное уравнение n-го порядка мы можем преобразовать к системе из n дифференциальных уравнений первого порядка, как это мы делали выше:
Таким образом, мы получили систему уравнение в форе Коши, относительно переменных состояния :
А регулируемую величину (выход системы) мы так же можем выразить через эти переменные, в изображениях:
Перейдем от изображения к оригиналам:
Если обозначить вектор , то мы получим уравнения переменных состояниях в матричной форме, где D = 0:
Пример:
Рисунок 2.13.1 Передаточная функция.
Имеется передаточная функция (рис. 2.13.1) в изображениях :
Необходимо преобразовать передаточную функцию к системе уравнений в форме Коши
В изображения реакция системы связана с входным воздействие соотношением:
Разделим в последнем правую и левую часть на произведения , и введем новую перменную
:
Полиномы N(s) и L(s) равны:
Перейдем в последнем выражении от изображения к оригиналам и ведем новые переменные (состояния):
Переходим от уравнения третьего порядка к системе трех уравнений первого порядка:
Или в матричной форме:
Для получения второго матричного уравнения воспользуемся соотношением для новых переменных в отображениях:
Перейдем от изображений к оригиналу:
Таким образом второе уравнение матричной системы выглядит так:
Проверим в SimInTech сравнив передаточную функцию и блок переменных состояния, и убедимся, что графики совпадают см. рис. 2.13.2
Рисунок 2.13.2 Сравнение переходного процеса у блока передаточной функции и блока переменных состояния.
Продолжение лекций находится здесь:
3. ЧАСТОТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ (РЕГУЛИРОВАНИЯ).
3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ.
3.2. Типовые звенья систем автоматического управления (регулирования). Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья.
3.3. Апериодическое звено 1–го порядка (инерционное звено). На примере входной камеры ядерного реактора.
3.4. Апериодическое звено 2-го порядка.
3.5. Колебательное звено.
3.6. Инерционно-дифференцирующее звено.
3.7. Форсирующее звено.
3.8. Инерционно-интегрирующее (звено интегрирующее звено с замедлением).
3.9 Изодромное звено (изодром).
Полезные ссылки:
Модель демпфера из лекции можно взять здесь…
Волченко Ю.М. Теоремы операционного исчисления.
Интеграл Дюамеля и физический смысл функции веса
Лекция. «Векторно-матричные модели систем управления в непрерывном времени»
Л. С. Шихобалов. Учебное пособие «МАТРИЦЫ И ОПРЕДЕЛИТЕЛИ»
Характеристическое уравнение матрицы
Подробное описание моделирования гидравлического демпфера.






















передаточную функцию системы, а по ней записать требуемое представление в пространстве состояний.




в точке разложения является аналитической (т. е. дифференцируема бесконечное число раз). Для звена, имеющего статическую характеристику с разрывом, линеаризация недопустима. САУ, содержащие такие звенья, должны рассматриваться как нелинейные.
линеаризованного уравнения (2.6) зависят от координат точки разложения
координат от установившегося режима и чем ближе нелинейная функция 















строится ЛAX исходной системы
(если коррекция последовательная). Эту коррекцию также можно пересчитать к параллельной или встречно-параллельной.




















