Đọc truyện pcs chuong 2a

♥ AzTruyen.Top - Trang đọc truyện hoàn toàn miễn phí!

pcs chuong 2a

Trước Sau

Màu nền

Font chữ

Font size

Chiều cao dòng

2.4 Mô hình hóa thực nghiệm

Định nghĩa nhận dạng

Phương pháp xây dựng mô hình toán học trên cơ sở các số

liệu vào-ra thực nghiệm được gọi là mô hình hóa thực nghiệm

hay nhận dạng hệ thống (system identification).

Theo IEC 60050-351: "Nhận dạng hệ thống là những thủ tục

suy luận một mô hình toán học biểu diễn đặc tính tĩnh và đặc

tính quá độ của một hệ thống từ đáp ứng của nó đối với một

tín hiệu đầu vào xác định rõ, ví dụ hàm bậc thang, một xung hoặc nhiễu tạp trắng".

Theo Lofti A. Zadeh: Trên cơ sở quan sát số liệu vào/ra thực nghiệm, các định các tham số của mô hình từ một lớp các mô hình thích hợp, sao cho sai số là nhỏ nhất.

Các yếu tố cơ bản của nhận dạng

Số liệu vào/ra thực nghiệm:

- Xác định như thế nào? Trong điều kiện nào?

- Dạng nhiễu (nhiễu quá trình, nhiễu đo), độ lớn của nhiễu?

Dạng mô hình, cấu trúc mô hình

- Mô hình phi tuyến/tuyến tính, liên tục/gián đoạn hàm truyền

đạt/không gian trạng thái, ...

- Bậc mô hình, thời gian trễ

Chỉ tiêu đánh giá chất lượng mô hình

- Mô phỏng và so sánh với số liệu đo như thế nào?

Thuật toán xác định tham số

- Rất đa dạng -> thuật toán nào phù hợp với bài toán nào?

Các bước tiến hành

1. Thu thập, khai thác thông tin ban đầu về quá trình ("apriori"

information)

2. Lựa chọn phương pháp nhận dạng (trực tuyến/ ngoại tuyến, vòng hở/vòng kín, chủ động/bị động, thuật toán nhận dạng,

...).

3. Lấy số liệu thực nghiệm cho từng cặp biến vào/ra, xử lý thô

các số liệu nhằm loại bỏ những giá trị đo kém tin cậy.

4. Quyết định về dạng mô hình và giả thiết ban đầu về cấu trúc

mô hình

5. Lựa chọn thuật toán và xác định các tham số mô hình

6. Mô phỏng, kiểm chứng và đánh giá mô hình

7. Quay lại một trong các bước 1-4 nếu cần

Pân loại các phương pháp nhận dạng

Theo dạng mô hình sử dụng: phi tuyến/tuyến tính, liên tục/gián

đoạn, mô hình thời gian/tần số

Theo dạng số liệu thực nghiệm: chủ động/bị động

- Chủ động là tín hiệu vào được chủ động lựa chọn và kích thích.

Tín hiệu hay được sử dụng là tín hiệu bậc thang, xung vuông và

dao động điều hoà.

- Phương pháp chủ động không khả thi với các hệ thống đang vận hành ổn định bởi quá trình không cho phép bất cứ tác động nào

ảnh hưởng lên chất lượng sản phẩm khi đó phải chấp nhận sử dụng các số liệu vận hành thực và phương pháp này được gọi là nhận dạng bị động.Nhưng số liệu này thường ở trạng thái xác lập không thiết yếu cho bài toán điều khiển

Theo mục đích sử dụng mô hình: trực tuyến, ngoại tuyến

- Nhận dạng trực tuyến nếu mô hình cần xây dựng phục vụ

chỉnh định trực tuyến và liên tục các tham số bộ điều khiển,

các tham số cần được tính toán liên tục dựa trên số liệu cập

nhật

- Nếu mô hình được tính toán tách biệt với số liệu thu thập thì

gọi là nhận dạng ngoại tuyến. Thường dùng để phân tích thiết

kế điều khiển

Theo thuật toán ước lượng mô hình:

- bình phương tối thiểu (least squares, LS),

- phân tích tương quan (correlation analysis), phân tích phổ (spectrum analysis),

- phương pháp lỗi dự báo (prediction error method, PEM)

- phương pháp không gian con (subspace method).

Nhận dạng vòng hở/vòng kín

-Nhận dạng vòng hở/vòng kín

-Đánh giá và kiểm chứng mô hình

Tốt nhất: Bộ số liệu phục vụ kiểm chứng khác bộ số liệu phục vụ ước lượng mô hình

Đánh giá trên miền thời gian:

N

e = 1

N

å[ y(k h ) -

k =1

yˆ(k h )]2

- h là chu kỳ trích mẫu tín hiệu (chu kỳ thu thập số liệu)

- k là bước trích mẫu tín hiệu (bước thu thập số liệu)

- y là giá trị đầu ra đo được thực nghiệm

- yˆ

là giá trị đầu ra dự báo trên mô hình

Đánh giá trên miền tần số

Mô hình thực nghiệm thể hiện cả đặc tính quá trình, đặc tính

thiết bị đo và thiết bị chấp hành (thậm chí cả hệ thống truyền thống)!

2.4.1 Nhận dạng dựa trên đáp ứng quá độ

Xấp xỉ về mô hình đơn giản

Đáp ứng quán tính (a): có thể xấp xỉ thành mô hình quán tính

bậc nhất hoặc bậc hai có trễ

- FOPDT: first order plus dead-time

- SOPDT: second order plus dead-time

Đáp ứng dao động tắt dần (c): có thể xấp xỉ thành mô hình

dao động bậc hai (SOPDT).

Đáp ứng tích phân (d): có thể đưa về xấp xỉ thành mô hình

quán tính bậc nhất hoặc bậc hai có trễ cộng thêm thành phần tích phân.

Đáp ứng quán tính - ngược (b): mô hình có chứa điểm không nằm bên phải trục ảo (hệ pha không cực tiểu) => cần phương pháp chính xác hơn

Phương pháp kẻ tiếp tuyến

Mô hình FOPDT:

Gˆ (s )

= k

1 + Ts

e- L s

Ví dụ quá trình có mô hình lý tưởng

G(s ) =

2

(s + 1)5

Mô hình ước lượng:

Gˆ (s ) =

2

1 + 3.25s

e-2.2 s

Phương pháp hai điểm qui chiếu

Mô hình SOPDT

Gˆ (s ) =

k

(1 + T1 s )(1 + T 2 s )

e- Ls

Hệ số khuếch đại tĩnh xác định dựa trên giá trị xác lập

Thời gian trễ xác định dựa trên kẻ tiếp tuyến tại điểm uốn (hoặc phân tích

số liệu trên máy tính)

Chọn hai điểm qui chiếu T1 và T2 (ví dụ tương ứng với 33% và 67% giá trị

xác lập):

Giải được bằng phương pháp số, không có gì phức tạp nếu sử dụng các

công cụ tính toán như MATLAB (ví dụ hàm fsolve trong Optimization

Toolbox)

Ví dụ quá trình có mô hình lý tưởng

Mô hình ước lượng:

k = 1.08, L = 12.3s

T1 = 2.9985s và T2 = 2.9986s

G(s ) =

2

(s + 1)5

Mô hình chứa khâu tích phân

Mô hình hàm truyền:

GIT 1 D

=

s(1

k

+ T s )

e- Ls

GIT 2 D

=

s(1

k

+ T1 s )(1

+ T 2 s )

e- Ls

Có thể đưa về nhận dạng mô hình FOPDT hoặc SOPDT :

- Sử dụng tín hiệu kích thích dạng xung thay cho tín hiệu bậc thang.

- Sử dụng tín hiệu kích thích dạng bậc thang, nhưng lấy số liệu là đạo hàm của tín hiệu đầu ra thay cho trực tiếp giá trị đầu ra. Nhược điểm:

có thể đưa quá trình ra khỏi phạm vi làm việc cho phép.

2.4.2 Phương pháp phản hồi rơ-le

Åström và Hägglund đưa ra năm 1984 để ước lượng hệ số

khuếch đại tới hạn Ku và chu kỳ dao động tới hạn Tu => chỉnh

định bộ PID theo phương pháp Ziegler-Nichols 2

Thực chất là một phương pháp tần số, chỉ nhận dạng được

đặc tính tần số tại tần số tương ứng với 180O của hệ kín

Một trong những phương pháp nhận dạng hệ kín được sử

dụng nhiều nhất bởi các ưu điểm:

- Đơn giản, dễ tiến hành

- Ít chịu ảnh hưởng của nhiễu

- Nhận dạng hệ kín xung quanh điểm làm việc

Lựa chọn cấu trúc mô hình

Thời gian trễ biết trước: chọn na = nb và tiến hành ước lượng tham số theo một quy trình lặp, bắt đầu với một số nhỏ cho

đến khi sai lệch mô hình (kiểm chứng dựa trên bộ số liệu

thực nghiệm khác) có thể chấp nhận được.

Thời gian trễ chưa biết trước: tiến hành như trên nhưng sau

đó kiểm tra các tham số của mô hình. Những tham số đầu của

đa thức tử số có giá trị xấp xỉ không cho biết thông tin về thời

gian trễ của quá trình => giảm bậc của cả hai đa thức tử và

mẫu (tức na và nb) đúng bằng số tham số của xấp xỉ không,

sau đó chạy lại thuật toán ước lượng tham số một lần nữa để

tìm ra mô hình có trễ thực.

2.4.5 Lựa chọn phương pháp nhận

dạng

Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và đối tượng có thể xấp xỉ về

mô hình FOPDT (hoặc có thể có thêm thành phần tích phân):

- Phương pháp hai điểm qui chiếu theo đơn giản và dễ áp dụng trực quan nhất,

- Nếu có nhiễu đo và thuật toán được thực hiện trên máy tính thì phương pháp diện tích cho kết quả chính xác hơn.

Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình gián đoạn:

- Nên chọn các phương pháp ước lượng dựa trên nguyên lý bình phương tối thiểu áp dụng cho mô hình phù hợp với bài toán điều khiển (FIR, ARX, ARMAX,...).

Quá trình không cho phép nhận dạng chủ động vòng hở:

- Phương pháp nhận dạng dựa trên phản hồi rơ-le và các phiên bản cải

tiến tỏ ra tương đối đa năng và đặc biệt phù hợp cho thiết kế điều khiển trên miền tần số.

- Nếu chất lượng mô hình cần cao hơn thì nên áp dụng các phương pháp bình phương tối thiểu.

Quá trình hoàn toàn không cho phép nhận dạng chủ động:

- Nếu phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình gián

đoạn thì các phương pháp bình phương tối thiểu là phù hợp nhất.

- Chỉ nên sử dụng phương pháp phân tích phổ tín hiệu khi phương pháp thiết kế điều khiển hoàn toàn trên đặc tính tần số.

Tóm tắt yêu cầu bài giảng

Hiểu rõ các yếu tố cơ bản trong xây dựng mô hình bằng

phương pháp thực nghiệm

Nắm được các vấn đề khó khăn, trở ngại trong các bước tiến hành nhận dạng

Hiểu được nguyên tắc cơ bản và có được kỹ năng tự thực

hiện được (bằng mô phỏng) phương pháp ước lượng các mô hình đơn giản dựa trên đáp ứng bậc thang đơn vị/phương

pháp phản hồi rơ-le

Nắm được nguyên tắc cơ bản của phương pháp bình phương

cực tiểu, áp dụng được trên hai lớp mô hình FIR và ARX (thông qua mô phỏng)

Nắm được sơ lược về chọn phương pháp

Bạn đang đọc truyện trên: AzTruyen.Top

Trước Sau

Tags: #3422121263445454