Все поверили в теорию управления. Мы не задумываясь задаем вопросы в научно-образовательной среде друг-другу с точки зрения ее положений. Судим о научных работах. Но почему же Теория не спешит дружить с практикой. Она прикладная наука. Но когда пытаешься «приложить» знания ТАУ к реальным объектам, возникают вопросы. В чем причина?
Нет, нет! Сомнений в положениях ТАУ у автора нет. Вопросы, конечно, будут. Это ведь все-таки «Теория». Просто, возможно, особенности отечественного образования и науки, или еще что-то, не позволили автору развиваться в прикладном ключе. Автор пока не может полностью ответить на поставленный ранее свой вопрос. Но вооружившись коке какой теоретической базой, пытается приложить их на практике. И предлагает к вашему вниманию открытые исследования привода пропеллера на DC моторе. Сейчас, в общем, только начало. Это вторая статья. С первой можно ознакомиться здесь.
На прошлой статье была получена модель объекта с дополнительной ОС, описывающей диссипативный характер нагрузки при работе пропеллера в воздушной среде.
Рассмотрим схему системы автоматического регулирования (САР) скоростью вращения полученного объекта. Проект будет под Arduino, поэтому в операции сравнения и регуляторы будут работать с диапазоном данных от 0 до 255. В общем то — это первый момент, с чем пришлось разбираться и искать, где бы «порвать шаблон» теоретических убеждений. Соответственно при работе нужно работать и со статическими характеристиками системы. Система линейная, так что минимумы и максимумы диапазонов параметров представят статические характеристики. В модели нужно учесть преобразование этого диапазона 0-255 в 0-5 в ШИМ модуле и из диапазона 0-5 в 0-12 в преобразователе энергии. Коэффициент усилительного звена вычислим К=12/255=0,047.
Также нужно привести в соответствие диапазоны выходного параметра с диапазоном 0-255 обработки информации в ЦВМ. В дополнение к коэффициенту преобразования датчика необходимо прибавить виртуальный коэффициент, приводящий статическую характеристику к диапазону в контроллере. Данное обстоятельство так же ново для меня лично.
В итоге в обобщенном виде получаем.
Преобразуем полученную в прошлый раз модель в разомкнутую САР. На вход подадим максимальное значение 255. Учтем коэффициент 0,047 преобразователя и ШИМ модуля.
Построим обратную связь со значением рассчитанным выше коэффициентом. И рассчитаем модель.
Здесь все в порядке. Получили САР плохую только по точности.
Рассмотрим сначала, в связи с этим, интегрирующий канал управления. С коэффициентом канала в 1. Ошибка поправлена. САР ушла по быстродействию.
Немного можно поправить быстродействие увеличением канала.
При дальнейшем увеличении появляются вопросы к качеству по колебательному критерию.
Добавляем пропорциональный канал и увеличиваем коэффициент интегрирующего канала и получим качественную систему.
Промоделируем ситуацию, когда вентилятор более производительный. Коэффициент диссипации 0,8. Система уходит по колебательной.
Изменяем коэффициенты регулятора и получаем снова хорошую систему.
Теперь уменьшим для эксперимента коэффициент ОС. И получим увеличение установившегося параметра. Конечно же за счет увеличении силы тока.
Если уменьшить в два раза уровень входного сигнала, то и выходной параметр делится на 2. Коэффициент ОС является инструментов для управления уровнем выходного сигнала. Перерегулирование не поправил, это возможно.
Видео с настройкой можно посмотреть ниже.
Понятно, что при разработке реального объекта и верификации именно систему управления будут еще вопросы. Ну это в будущем.
Так же можно познакомиться с небольшим опытом построения системы управления подобным объектом вот тут. Как то без объяснений, правда. Система Scilab интегрирована с Arduino. Довольно интересно получается. Правда здесь не было моделирования. Проблемв основная была в том, что две системы в месте не выдают в физический домен сигнала выше 127, при возможном максимуме 255. С датчика выходят большие помехи. При этом видно, что система увеличивает потенциал, при дополнительных возмущениях. Как бы пытается выполнить свои фукции.
