Предмет:
«Теория автоматического управления статических систем»
Тема:
«Анализ качества САУ при случайных воздействиях и их оптимизация»
Анализ качества САУ при случайных воздействиях
Так как устойчивость линейных систем является свойством системы и не зависит от характера воздействия, то устойчивость при случайных воздействиях определяется также, как и для детерминированных.
Качество систем при детерминированных воздействиях оценивается с помощью показателей качества, таких как tp, s, T и т.д. При случайных воздействиях они теряют смысл, так как входные и выходные величины являются случайными функциями времени и при исследовании рассматривают не сами процессы, а их статистические свойства, т.е. определяют не мгновенные значения процессов, а их средние значения.
При случайных воздействиях ошибка системы e(t) = x(t)-y(t) также является случайной величиной, при этом используют ее усредненное значение – среднюю квадратичную ошибку
(1)Эта ошибка используется для оценки точности или качества систем при случайных воздействиях.
Недостатки средней квадратичной ошибки:
1.Она обеспечивает минимум не мгновенного, а среднего значения, при этом мгновенное значение может быть недопустимо большим.
2. Она недооценивает малые ошибки и придает чрезмерное значение большим ошибкам, так как ее значение возводится в квадрат.
Расчет ошибок с САУ при случайных воздействиях
Рассмотрим порядок расчета ошибок в системах управления при случайных воздействиях. Пусть задана система, приведенная на рис.1.
Рис.1
Необходимо определить величину средней квадратичной ошибки -e если заданы Sxx(w) и Szz(w).
Рассмотрим несколько случаев.
Пусть действует только полезный сигнал x(t) а помеха z(t) отсутствует.
Спектральная плотность ошибки определяется соотношением:
(2)Величина средней квадратичной ошибки -e определяется по формуле:
. (3)Значения интеграла от спектральной плотности табулированы и могут быть вычислены через коэффициенты полиномов выражения для спектральной плотности.
Пусть действует только помеха z(t) а полезный сигнал x(t) отсутствует.
Действие помехи рассматривается на выходе системы.
Спектральная плотность ошибки при этом определяется соотношением:
(4)3. Пусть действует и полезный сигнал x(t) и помеха z(t) и они не коррелированны.
Суммарная спектральная плотность ошибки при этом определяется соотношением:
(5)Рис. 2
Если сигнал и помеха некоррелированны, то суммарная спектральная плотность ошибки при этом определяется соотношением:
Значения интеграла от спектральной плотности вычислим через коэффициенты полиномов выражения для спектральной плотности.
Величина средней квадратичной ошибки -e определяется по формуле:
.Рис.4
Схему исследуемой системы можно представить в виде, показанном на рис.1. При этом Ки(р) – передаточная функция идеальной системы, которая определяет закон преобразования полезного сигнала.
В системах, находящихся под действием случайного (или регулярного) входного сигнала и помехи возникает задача отделения сигнала от помехи и подавления (фильтрации) помехи. Кроме фильтрации в зависимости от оператора Ки(р) задача фильтрации сочетается с задачами:
1. Ки(р) = const – это задача воспроизведения, т.е. отделения полезного сигнала от помехи. Эта задача чаще всего используется для следящих систем.
2. Ки(р) = L(p) –задача преобразования и фильтрации. При этом L(p)- оператор преобразования.
Алгоритм решения задачи
. (6)Величина средней квадратичной ошибки определяется по формуле:
(7)Рис. 5
Изображение ошибки равно:
(7)Спектральная плотность ошибки равна:
Если сигналы не коррелированны то
Для определения дисперсии выходного сигнала необходимо вычислить интеграл вида
(8)где
Табулированные значения этих интегралов, вычисленные через коэффициенты полиномов A(jw) и B(w), приведены в литературе по системам управления.
В таблице 1 приведены табулированные значения интегралов для n £ 3.
Таблица 1
|
|
|