Ім'я файлу: rgr mixailenko.docx
Розширення: docx
Розмір: 589кб.
Дата: 11.04.2020

Министерство образования и науки Украины

НУ “ОМА”

Кафедра электрооборудования и автоматики судна

Расчетно-графическая работа

По курсу

Системы управления энергетическими и общесудовыми установками”

Вариант 11

Выполнил:

Курсант группы 3301

Блашко А.А.

Проверил:

Михайленко В.С.

Одесса 2020

Содержание

Введение……………………………………………………………………3стр.

Теоретические сведения………………………………………………….4-9 стр.

Аналитический метод…………………………………………………...10-15 стр.

Экспериментальный метод……………………………………………..15-19 стр.

Литература…………………………………………………………………..20 стр.

ВВЕДЕНИЕ

Многие технологические объекты управления, функционирование которых в динамике еще недостаточно изучено, не могут быть описаны аналитически. Для получения их динамических моделей также приме­няются экспериментальные методы. Целью последних является нахож­дение аналитических выражений, описывающих динамику объекта уп­равления с требуемой степенью точности. В отличие от статических мо­делей динамические связывают выходную величину с входным воздей­ствием в процессе их изменения во времени.

В практике предшествующих дисциплин для записи динамических моделей линейных систем использовался аппарат дифференциальных уравнений. Как правило, технологические объекты управления явля­ются системами, элементы которых имеют нелинейные характеристи­ки и описываются уравнениями высоких порядков.

В передаточных устройствах электропривода имеются люфты, воз­можно наличие сухого трения, приходится учитывать упругости их элементов и т.д. Применение методов математического моделирования избавляет исследователя от решения дифференциальных уравнений, но при этом необходимо иметь аналитические модели всех звеньев.

Экспериментальные методы позволяют получить формальную мо­дель практически любого объекта по результатам обработки экспери­ментальных данных. И одним из сравнительно несложных современных методов динамической идентификации, основанных на результатах пассивного эксперимента, является метод Калмана.

Теоретические сведения

Автоматизированная информационно-измерительная система контроля и управления (АИИСКУ) -  совокупность аппаратных и программных средств, обеспечивающих дистанционный сбор, хранение и обработку данных об энергетических и информационных потоках и технических объектах эксплуатации, а также выдачу информационных сообщений и управляющих воздействий на устройства управления.

Среди разработчиков АИИС принято условное деление системы на нижний и верхний уровень. К нижнему уровню относится оборудование и микропрограммы, работающие непосредственно на объекте (локальные системы контроля и управления). К верхнему уровню относится остальная часть системы, расположенная, как правило, в центре обработки данных (рулевая рубка). Составной частью АИИС является ИВК расположенный на центральном посту управления СЭУ и вспомогательных механизмов.

Судовой Информационно-вычислительный комплекс (СИВК) в САУ СЭУиВМ

Информационно-вычислительный комплекс (ИВК) — часть системы от датчика до контролирующего уровня (сервера или щита управления). К ИВК относятся:

  • устройства сбора и передачи данных (УСПД)

  • контролеры удаленного сбора данных (КУСД)

  • каналы связи между приборами и датчиками УСПД

  • серверы верхнего уровня

  • коммуникационная среда и каналы связи между УСПД и серверами верхнего уровня (переход с нижнего уровня на верхний)

  • автоматизированные рабочие места (АРМ) диспетчеров и операторов ( офицеров экипажа судна)

  • автоматизированные рабочие места администраторов системы (электромехаников)

  • каналы связи верхнего уровня, в том числе между серверами и АРМ смежных пользователей информации (капитан, старший помощник, ст. механик и т.д.)

  • программное обеспечение верхнего уровня

Коммуникационной средой между УСПД и серверами верхнего уровня может являться структурированная кабельная сеть,телефонная сеть с коммутируемыми каналами, EthernetGPRS/GSMволоконно-оптическая связьрадиосвязь, или Интернет. Организация канала связи в коммуникационной среде осуществляется программными или аппаратными методами.

Функции системы

Автоматический сбор данных на заданных интервалах.

  • Хранение параметров учёта в базе данных (СУБД).

  • Обеспечение контроля за соблюдением лимитов потребления топлива и других судовых параметров.

  • Контроль параметров электроэнергии и т.д. (токов, напряжений, cos φ, частоты, температуры, давления, расхода и т.д.) на заданном интервале опроса (технический).

  • Вывод расчетных параметров на терминал и/или на устройство печати по требованию оператора.

  • Динамическая идентификация объекта и расчет параметров регуляторов (ПИ, ПИД) для системы автоматизированного регулирования (САР).

  • Расчет показателей надежности судового энергетического оборудования

  • Расчет управляющих воздействий на устройства управления

  • Возможность дистанционного управления и контроля оборудования СЭУ



Динамическая идентификация

Активный эксперимент основан на задании объекту специально сформированных управляющих или возмущающих воздействий. По реакции объекта на эти воздействия устанавливаются и оцениваются его динамические свойства. Обычно изучается реакция на скачкооб­разные, гармонические или импульсные воздействия. Полученные пере­ходные или частотные характеристики позволяют определить, на­пример, для линейной системы передаточные коэффициенты, по­стоянные времени отдельных звеньев и динамические свойства объек­та в целом.

Не для всех систем может быть поставлен активный эксперимент. Иногда он может быть неприемлем из-за дороговизны специального до­полнительного оборудования, высокой стоимости его монтажа, неред­ко его реализация невозможна по условиям техники безопасности. В этих случаях применяется пассивный эксперимент, Сущность его заключается в фиксации значении входных и выходных переменных в нормальных эксплуатационных динамических режимах.

Одним из сравнительно несложных современных методов динамической идентификации, основанных на результатах пассивного эксперимента, является метод Калмана. Сущность его заключается в сле­дующем:

в процессе эксплуатации через строго фиксированные интервалы времени записывают значения входных и выходных параметров;

выбирают наиболее простой вид аналитической модели, записан­ной в виде разностного уравнения того или иного порядка;

по результатам эксперимента и принятого типа модели методом минимума суммы квадратов отклонений определяют коэффициенты разностного уравнения;

решают разностное уравнение и сравнивают полученные динамические характеристики с экспериментом;

при больших отклонениях задаются разностным уравнением более высокого порядка и повторяют расчет.

Сопоставление изложенной выше методики динамической идентифи­кации с порядком выполнения статической идентификации свидетель­ствует об их аналогии. Отличие состоит лишь в моделях: модель в ста­тике описывается алгебраическим уравнением, динамическая модель -разностным.

Для дифференциального лилейного уравнения с k- го порядка аналогом будет разностное уравнение вида

,

где п — номер точки эксперимента; А, В — коэффициенты разностно­го уравнения. Оно может быть принято в качестве исходной модели при динамической идентификации.

Поскольку порядок идентифицируемого объекта обычно неизвестен, следует начинать с наиболее простой модели, а именно — разностного уравнения первого порядка вида

.

Если модель окажется недостаточно адекватной, следует взять в качестве модели разностное уравнение второго порядка

.

Далее, используя методику минимизации суммы квадратов отклонений, т.е. функционала вида

,

Получаем систему уравнений



из которых можно определить коэффициенты , , , , удовлетворяющие критерию оптимальности.

t, ч

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9



12

38,7

54,9

64,8

70,7

74,3

76,6

77,9

78,7

80

 





54,91



70,70







78,6



Пример решения задачи идентификации объекта.

Для анализа температурного режима мощного редукто­ра (дизеля) фиксировалось нарастание температуры масла в картере при прило­жении номинальной нагрузки. Результаты измерений приведены в таблице. Требуется определить постоянную нагрева редуктора и передаточную функцию.

Из данных эксперимента видно, что температура изменилась от до .Для идентификации используем разностное уравнение первого порядка



Для упрощения расчетов примем интервал времени измерений замеров

Для минимизации суммы квадратов отклонений запишем функционал

.

Приравняем нулю частные производные от функционала:

;



И с учетом того, что

и ,

получим систему канонических уравнений:

;

.

откуда

;

,

Где m – число экспериментальных точек.

Так как интервал времени принят равным 2 ч, то из полученных экспериментально данных при m 4 выбираем точки:

 
















t, ч

0

2

4

6

8





54,9

70,7

76,6

78,7

 

12

54,9

70,7

76,6



Тогда

; ; ;



Подставляя полученные значения в ввыражения для и , получаем

; , и разностное уравнение при принимает вид



Для проверки адекватности модели по полученному выражению рассчитаны значения в при тех же интервалах времени (табл. 3.6).

Сравнивая расчетные данные с данными эксперимента, убеждаемся в хорошей адекватности модели объекту. Это позволяет сделать вывод

о возможности описания объекта дифференциальным уравнением первого порядка вида

.

Решением котрого является

,

Где полагая , и , при получаем

,

откуда

.

Постоянная нагрева равна 2 ч, и дифференциальное уравнение имеет вид

. Передаточная функция объекта управления c учетом преобразования Лапласа имеет вид: W(s)= K / (T(s)+1) = 80/ 2(s)+1

ЗАДАНИЕ

Аналитический метод

Табл.1. Данные для выполнения контрольной работы

t, час

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Y,0С

34

36

40,3

44,8

48,5

51,2

53,3

55,3

57

59

62

Yмодели,,0С







40,3




48,5




53,3




57







Yn-1

33




40,3




48,5




53,3













Данные наблюдения показывают, что температура пара изменилась от Yнач = 34 0С до Yуст = 62 0С. Для идентификации используется разностное уравнение первого порядка:

. (1)

Для упрощения расчетов примем интервал времени замеров Δt = 10 минут. Для минимизации суммы квадратов отклонений используется функционал:

. (2)

; , (3)

Где m- число экспериментальных точек. Интервал времени принят равным 10 минут и из полученных экспериментальных данных (табл.1) при m=4 выбираем точки [0;2; 4; 6; 8]

Используя формулы метода Калмана получаем результат:





Подставляя полученные значения в формулы (3), получаем в результате А0=0.82, В0=0.22 и разностное уравнение при Yуст = 61 0С принимает вид :

Yn = 0.82Yn-1+ 13,64.

Для проверки адекватности математической модели по полученному выражению подставляются значения ряда точек при принятых интервалах времени, результат представлен в табл.1. Сравнительный анализ экспериментальных и модельных данных демонстрирует допустимую адекватность модели объекту. Это позволяет сделать вывод о возможности описания объекта дифференциальным уравнением первого порядка вида:

, (4)

решением которого является: , где, установив Y=Yn , Yнач = Yn-1 иt = nΔt , при n=1 получаем , исходя из этого постоянная времени T= t/ln ч. Таким образом дифференциальное уравнение имеет вид:

(5)

Уравнение (5) может быть описано инерционным звеном первого порядка. С учетом влияния возмущения (степень открытия клапана на впрыск). Определяется коэффициент усиления K объекта по каналу регулирования. По графику ΔY=61-33=28 °C, возмущение

клапаном ΔN=10%. K = (°С/% УП), где УП – показания указателя положения клапана. Инерционное звено имеет следующий вид:

(6)

Примем транспортное запаздывание τ = 0.5 мин., тогда передаточная функция объекта примет вид:



Табл.2.



П-регулятор с 20% перерегулированием





Рис.1. П-регулятор

Т, С0

t, мин

Рис.1.1 Переходной процесс для П-регулятора

ПИ-регулятор с 20% перерегулированием







Рис.1.2 ПИ-регулятор

Т, С0

t, мин

Рис.1.3 Переходной процесс для ПИ-регулятора

ПИД-регулятор с 20% перерегулированием








Рис.1.4 ПИД-регулятор

Рис.1.5 Переходной процесс для ПИД-регулятора

Таким образом, проведена динамическая идентификация, рассчитаны и апробированы на модели настройки П, ПИ, ПИД – регулятора для АСР температуры пара судовой паровой турбины.

Вывод : при использовании аналитического метода по полученным данным наилучший переходной процесс получаем в П-регуляторе

Экспериментальный метод (часть 2)

1. Этап. Достижение установившегося режима.

Для этого необходимо исключить влияние на технические свойства объекта, например, главного двигателя, регулятора частоты вращения отключив его. Переход на режим ДУ (дистанционное управление)

2. Этап. Компенсация помех и внешних возмущений.

Дождаться благоприятной навигационной обстановки

3. Этап. Подготовить экспериментальное оборудование

Подключить самопишущие приборы, проверить датчики частоты вращения вала и другие приборы

4. Этап. Проведение эксперимента.

В определенный момент времени скачкообразно изменить положение топливо регулирующего органа, например топливной рейки, на 10%

После этого на самопишущем приборе возникает кривая разгона, которая характеризует изменение угловой скорости вала и положение топливной рейки

Этап. Графическая обработка кривой разгона для нахождения значения параметров мат модели объекта (Коб, Тоб, запаздывания). Расчет настроек ПИ или ПИД – регулятора. (Приложение касательной к точке перегиба или обозначение 62% от установившегося значения на графике кривой разгона).

Табл. 3. Исходные данные

t, мин

0

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Y

0

0.5

20

30

36

38

41

44

45

46

47

48

50

55

55

55

t,c

Рис.1.6 Кривая разгона

По графику определили: запаздывание (τ = 0.5 мин, Тоб = 34.1 мин). . Расчет настроек Кр, Ти выполняется по таблице Копеловича. После получения настроек выполняется моделирование АСР в пакете МВТУ

П-регулятор





Рис.1.7 П-регулятор

Т, С0

t, мин

Рис.1.8 Переходной процесс для П-регулятора

ПИ-регулятор







Рис.1.9 ПИ-регулятор

Т, С0

t, мин

Рис.2 Переходной процесс для ПИ-регулятора

ПИД-регулятор









Рис.2.1 ПИД-регулятор

Т, С0

t, мин

Рис.2.2 Переходной процесс для ПИД-регулятора

Вывод : при использовании экспериментального метода по полученным данным наилучший переходной процесс получаем в ПИД-регуляторе

Литература

  1. Виницкий А. А., Воловник М.С., Голиков В.А. Эксплуатация судових микропроцесорних систем. - К.: НМК ВО, 1993 –152с.

  2. Воскобойников А.А. Судовые информационные системы. — М.: В/О «Мортехинформреклама», 1986

  3. Бенда Димар Поиск неисправностей в электрических схемах: Пер. с нем.- СПБ.: БХВ-Петербург, 2010.- 256 с.: ил.

  4. Фергусон Дж., Макапри Л., Уилльямз П. Обслуживание микропроцессорных систем. Пер. с англ. - М.:Мир, 1989,-336с.,ил.

  5. Федорко П.П. Электроника на судах. - М.:Транспорт,1986, с.192

  6. Ротач, В. Я. Теория автоматического управления / В. Я. Ротач. – М.: МЭИ, 2008. – 396 с.

  7. Копелович, А.П. Инженерные методы расчета автоматических регуляторов / А.П Копелович. – М.: ГНТИ, 1960. – 190 с.

скачати

© Усі права захищені
написати до нас