Эта статья открывает цикл статей, посвященных автоматизированным способам настройки ПИД-регуляторов в среде Simulink. Сегодня разберемся, как работать с приложением PID Tuner.
Продолжение цикла статей про модельно ориентированное проектирование. В предыдущих сериях:
В этой серии, авторы Ю. Н. Калачев и А.Г. Александров, представляют математическую модель активного выпрямителя в среде структурного моделирования.
Публикую первую часть второй главы лекций по теории автоматического управления.
В данной статье рассматриваются:
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.
Первая часть: «Введение в теорию автоматического управления. Основные понятия теории управления техническим системами»
В комментариях к предыдущему тексту «Введение в теорию автоматического управления», один из читателей усомнился в необходимости изучать этот предмет и задал вопрос:
— Кто такая ТАУ – человек или лошадь? И зачем она нужна?
Такой принципиальный вопрос не может остаться без ответа принципиального ответа.
Прежде чем переходить от введения в ТАУ к зубодробительной математике, покажем на примере, что может ТАУ в очумелых руках специалиста. Спойлер: ТАУ может все!
В это тяжелое время, когда народ вырывается из самоизоляции и одновременно пытается понять, когда мы все умрём, кто-то ищет истину в вине, кто-то – в религиозных текстах, кто-то – в улучшении демографии. Но только тот, кто вооружен ТАУ и средствами моделирования, ничего не ищет, ибо познал истину. Такой счастливчик спокойно и уверенно смотрит вперед. Как белый цисгендерный гражданин США, который в момент паники покупает не дополнительные рулоны туалетной бумаги, а дополнительный автомат и коробки с патронами. Потому что умный американский гражданин знает, если у тебя есть автомат и достаточно патронов, то туалетная бумага понадобится другому. Так и с ТАУ: это инструмент позволяющий не гадать на кофейной гуще, а постигать истину путем математического моделирования.
Далее под катом – простой пример применения средств динамического моделирования для расчёта распространения инфекции, а также методика получения неизвестных коэффициентов в эти уравнения из статистических данных по начальному периоду инфекции.
Публикую первую главу лекций по теории автоматического управления, после которых ваша жизнь уже никогда не будет прежней.
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 привествуется.
Цель статьи не в объяснении принципов Калмановского фильтра, а в его демонстрации на примере реальных (сырых) данных. Желающие могут модифицировать исходники и поэкспериментировать с алгоритмом, я надеюсь что моя работа поможет тем, кто столкнется с подобной задачей.
Используемые данные — c GPS-приемника в формате NMEA-0183, в часности сообщения GGA и VTG.
Фильтрация необходима по причине зашумленности GPS. Причины помех в GPS данных разные. Основные:
Все это суммарно приводит к скачкам положения, смещениям курса, и прочим неприятностям. Причем в работе в первую очередь мне нужно было получить именно отфильтрованную скорость.
Дело в том что скорость, измеряемая оборудованием и передаваемая в сообщении VTG давала неправдоподобные показания (скачки и т. д.), которые крайне затрудняли задачи управления.
Поэтому было решено построить модель фильтр в Octave, и получив скорость как производную от GPS данных, представленных сообщением GGA, сравнить с оригинальными данными скорости из сообщения VTG.
Для удобства сравнения данные требуется вывести на один график.
С фильтрацией данных и их производных прекрасно справляется фильтр Калмана.
Применение фильтра для задач автопилота и курсовертикали является «классикой».
В данной публикации представлена транскрипция вебинара «Разработка электрической сети самолета с использованием модельно-ориентированного проектирования». Вебинар проводил Михаил Песельник, инженер ЦИТМ Экспонента.)
Сегодня мы узнаем, что можно настраивать модели для оптимального баланса между достоверностью и точностью результатов симуляции и скоростью процесса симуляции. Это ключ к эффективному использованию симуляции и уверенности в том, что уровень детализации вашей модели соответствует задаче, которую вы собираетесь выполнять.
Продолжаем изучать нечеткую логику по книге Гостева В.И «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления». После того, как мы насладились прекрасными видами поверхностей отклика, перейдем непосредственно к решению очередной задачи из книги Гостева В.И «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления».
Этот текст является продолжением предыдущих публикаций:
Тем, кто незнаком с нечеткой логикой рекомендую сначала ознакомиться с первым текстом, после этого, все что изложено ниже будет просто и понятно.
Сразу должен предупредить, у меня получился очередной пост унижения традиционного ПИД-регулятора со стороны нечеткой логики. Это не потому, что я специально старался. Должен ответственно заявить, что в исходной книге нет сравнения качества управления ПИД и Fuzzy. Все сравнения я выполнял сам, по собственной воле, в трезвом уме и ясной памяти. И, да, мне не платили наймиты мировой буржуазии, распространяющие нечеткую логику, как продажную девку империализма.
Возможно, задачи в книге специально подобраны так, что нечеткие регуляторы подходят лучше для управления, чем классический ПИД.
Далее под катом – ПИД-регулятор, нечёткая логика и конечные автоматы для управления газотурбинным двухроторным двигателем (ГТД). Тем, кто впервые планирует познакомиться с работой нечеткой логики, рекомендую начать со статьи «Простой регулятор на базе нечеткой логики. Создание и настройка»
Продолжаем изучать нечеткую логику вместе с книгой Гостева В.И. «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления».
Следующая задача, разобранная автором, – это синтез цифровых нечетких регуляторов с переключением на два режима работы в системе управления температурой газа двухроторного газотурбинного двигателя (ГТД).
Пытаясь разобраться с этой задачей, я решил посмотреть, как функции принадлежности и их параметры влияют на работу регуляторов. И не смог пройти мимо такого красивого объекта из мира нечетких регуляторов, как поверхность отклика, – 3D-график зависимости выхода нечеткого регулятора от двух входов в регулятор.
Как оказалось, это затягивающее занятие (построение поверхности отклика) доставляет не просто эстетическое удовольствие, а еще раз доказывает на практике известное философское утверждение «красота спасет мир».
Поэтому разбор очередной задачи из книги Гостева В.И. у меня распался на две части:
Продолжаем тему модельно-ориентированного проектирования. Ранее мы рассмотрели пример создания «цифрового двойника» для отдельного авиационного теплообменника. В этой статье рассматривается уже авиационная система кондиционирования воздуха и методы создания ее «цифрового двойника», в виде структурной динамической модели.
Для реального модельно-ориентированного проектирования, мы должны иметь модель объекта, на котором мы проверяем работу системы управления максимально приближенно к реальной. Основной вопрос, на который мы пытаемся ответить, каким образом обеспечить соответствие модели и реальному техническому объекту.
Далее под катом:
Рассматриваются проблемы обеспечения точности расчета и скорости вычислений при создании достоверной математической модели реальной технической системы методами структурного моделирования для цифровых двойников. Описывается опыт создания достоверной модели стенда системы кондиционирования воздуха (СКВ). Даются примеры методик достижения необходимой точности модели для разных типов агрегатов системы.
В предыдущих статьях про модельно-ориентированное проектирование Как не повторить Чернобыль, Электропривод с бесколлекторным двигателем постоянного тока, и Создание достоверной модели, на примере авиационного теплообменника, я показал на примерах, что не все методики модельно-ориентированного проектирования (МОП) одинаково полезны.
Начиная свою инженерную деятельность в атомной отрасли, я привык, что первым этапом проектирования является создание модели объекта. Модель объекта в атомной отрасли, является обязательной частью проекта. Средства моделирования для АЭС проходят аттестацию, где экспертиза определяет их применимость для расчетного моделирования процессов АЭС. И если есть модель объекта, то модель системы управления естественно разрабатывается совместно в виде комплексной модели. Именно это и является в моем представление методом модельно-ориентированного проектирования.
По моему мнению, моделирование одной только системы управления без создания модели объекта является ущербным. Поэтому, когда вы слушаете рассказы поставщиков моделирующего софта для разработки ПО, необходимо понимать о чем идет речь: о новых передовых методиках разработки систем или о модельно-ориентированном проектировании в понимании авиационного стандарта DO-331.
Нужно помнить, что МОП в авиационных стандартах отражает устаревший и консервативный подход к модельно-ориентированной разработке ПО. И в этом подходе, даже если ваша модель – это только набор UML диаграмм, где собраны требования к ПО, это все равно будет модельно-ориентированное проектирования в терминах DO-331.
Предлагаю перевод статьи «DO-331 Model based development for engineer and manager», публикуемый мной с любезного разрешения автора Vance Hilderman (vance.hilderman@afuzion.com) Vance Hilderman www.afuzion.com
Данный текст позволит сориентироваться в основных положениях стандарта DO-331, терминах и понятиях, которые в нем используются.
Продолжая тему «Какие ваши доказательства?», посмотрим на проблему математического моделирования с другой стороны. После того как мы убедились, что модель соответствует сермяжной правде жизни, можно отвечать на основной вопрос: «а что, собственно, мы тут имеем?». Создавая модель технического объекта, мы, как правило, хотим убедиться, что этот объект будет соответствовать нашим ожиданиям. Для этого и проводятся динамические расчёты процессов и результат сравнивается с требованиями. Это и есть цифровой двойник, виртуальный прототип и прочее. модные шняги, которые на стадии проектирования решают задачу, как сделать так, чтобы мы получили то, что планировали.
Как же нам быстро убедится что наша система это именно то что мы проектируем, полетит ли или поплывет ли, наша конструкция? А если полетит то как высоко? А если поплывет, то как глубоко?
