Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Солодовников В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления

.pdf
Скачиваний:
11
Добавлен:
30.10.2023
Размер:
19.04 Mб
Скачать

2 2 0 ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО СИГНАЛА ЧЕРЕЗ ДИНАМИЧ. СИСТЕМУ [ГЛ. V

по формулам

 

4-со

 

со

 

/С(о))=

J*

R vm(x)cosMxdx — J

Rxm(x)cosuxdx-j-

 

- оо

 

0

со

 

 

 

 

 

 

 

 

+ J Rxm ( — X)cos сох dx,

 

+ оо

со

о

 

 

М (со) ==

J

Rxm (х) sin соxdx =

J

Rxm (т) sin шт d x -(-

 

—со

 

0

 

 

 

 

 

CO

-+ / [— Я.™ ( — т)1 sin WT dx. 0

Таким образом, определение К(ю) и М (ш) сводится к вычислению интегралов вида

ОО

J у (х) cos сох dx,

о

оо

j" у (х) sin шт dx.

о

Последние легко могут быть получены методом трапеций (см. § 13 гл. I). Для этого аппроксимируем _у(т) сопрягающимися прямолинейными отрезками (рис. 5.19) и, пользуясь методом трапецеидальных харак­ теристик, вычисляем К (со) и М (<о).

На рис. 5.20 показаны вычисленные К (ш) и М (со). 3. Получаем частотные характеристики

Р («) = ЯеФ (/<,>) = £ & - ,

 

Q О) =

Af (со)

 

( »

М '

 

 

s

На рис. 5.21 и 5.22 показаны

вычисленные

вещественная и мнимая

частотные

характеристики.

 

 

4.

По вещественной частотной характеристике находим импульсн

переходную функцию. Для этого аппроксимируем Р(ш) сопрягающи­

мися прямолинейными отрезками так, как показано на рис.

5.21,

и затем, пользуясь методом трапецеидальных' характеристик,

вычис­

ляем k (t). На рис. 5.23 для сравнения показаны вычисленная и истин­ ная импульсные переходные функции.

Перейдем теперь к алгебраическим методам определения импульс­ ной переходной функции.

Рассмотрим решение уравнения (5.76) во временной области.

71

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ИНТЕГРАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ (5.76)

221

2 2 2 ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО сигнала ч е р е з д и н а м и ч . систему [г л . V

7]

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ИНТЕГРАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ ( 5 . 7 6 )

2 2 3

Алгебраические методы решения уравнения (5.76). Определение импульсной переходной функции k(t) можно свести к решению сис­ темы линейных алгебраических уравнений. Для этого представим уравнение (5.76) в виде суммы

RxmСО = S

* (пТ) Кп (У- »7) т>

(5-! °2)

п =О

 

 

 

 

обозначим

 

 

 

(5.103)

k,

= k(nT).

 

Учитывая, что А0 = 0 и полагая

х = Т, 27, . . . .

NT,

получим сис­

тему N линейных уравнений с

N

неизвестными.

Записывая систему

в матричной форме, имеем:

 

 

 

(5.104)

A - K = Q,

 

где А = | | atj | | — квадратная симметричная i — номер строки, J — номер столбца);

 

Rm(0)

Rm {T)

Rm (2 7 )

 

Rm {T)

Rm (0)

Rm(T)

А =

Rm (2 7 )

Rm {T )

Rm (0)

 

 

 

матрица типа

N y ^ N ,

..

R m [ ( W —

1) 7 ]

..

R m [ ( N - 2 ) T )

. Л /П [ ( А - 3 ) 7 ]

Rm \ ( N ~ \ ) T ] R m [ { N - 2) Г] R,n [(TV— 3) T] .

Rm (б)

 

(5.105)

*1

 

kt>

(5.106)

К =

kп

 

<7i

 

?2

(5.107)

Q =

4n

 

где

RxmilT)

 

Яг

(5.108)

 

 

 

Таким образом, задача определения импульсной переходной функ­ ции сведена к решению симметричной системы линейных алгебраи­ ческих уравнений с доминирующей главной диагональю. Неизвестными являются значения k (х) в точках Т, 2Г, .... NT.

2 2 4 ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО СИГНАЛА ЧЕРЕЗ

ДИНАМИЧ.

СИСТЕМУ

[ГЛ. V

Методы

решения таких систем с достаточной полнотой освещены

в литературе *).

 

 

 

Поэтому мы ограничимся только перечислением различных

алге­

браических методов, их преимуществ и недостатков.

 

 

Для решения системы (5.104) могут быть использованы как точ­

ные методы (метод квадратных корней, эскалаторный

метод,

метод

Гаусса и т.

д.), так и итерационные (метод

простой

итерации, ите­

рационный

метод Гаусса — Зейделя).

 

 

 

Факторами, определяющими выбор того или иного алгебраического метода, являются простота вычислительной схемы, количество произво­ димых операций, отсутствие исчезновения значащих цифр в процессе

вычисления

по выбранной схеме

и точность получаемого

результата.

С точки

зрения перечисленных

факторов

итерационные методы

обладают рядом преимуществ

по

сравнению

с точными

методами.

К таким преимуществам относятся простота вычислительной схемы и возможность вычислений при помощи самоисправляющегося процесса.

Из двух разновидностей итерационного

процесса

простая

итера­

ция имеет несколько более

простую

вычислительную

схему,

однако

из соображений

быстроты

сходимости наибольшего внимания

заслу­

живает итерация

Гаусса— Зейделя.

 

 

 

 

Следует отметить, что итерационные методы имеют и свои недо­

статки. Недостатком этих

методов

является

невозможность точного

предсказания количества итераций, необходимых для получения ре­ шения. Число необходимых итераций обычно определяется в про­ цессе вычислений и может оказаться очень большим.

Главным же недостатком итерационных процессов является то, что каждый из них имеет свою область сходимости и существуют области, где имеет место расходимость.

В литературе *) приводятся достаточные признаки, позволяющие по виду матрицы системы оценивать сходимость итерационных процессов.

Однако часто эти признаки не выполняются.

Таким образом, в случаях, когда по

виду матрицы системы

можно предполагать хорошую сходимость

итерационных процессов

(выполнение одного из достаточных признаков), итерационные методы следует предпочесть другим алгебраическим методам.

В остальных случаях следует пользоваться одним из точных ме­

тодов. Наиболее эффективным из

них

при решении

симметрич­

ных систем является

метод квадратных

корней.

Однако

этот метод

обладает дефектом,

заключающимся

в возможном

исчезновении зна­

чащих цифр в случае малости определителя матрицы или какоголибо из промежуточных миноров. В этом случае следует применять эскалаторный метод. Этот метод не обладает недостатком метода квадратных корней, но имеет более сложную вычислительную схему.

*) Ф а д д е е в а В. Н., Вычислительные методы линейной алгебры, Гостехиздат, 1950.

7] МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ИНТЕГРАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ ( 5 . 7 6 ) 2 2 5

Для решения системы (5.76) можно использовать также вычисли­ тельные машины. При этом обычно импульсная переходная функция находится либо методом Гаусса на машинах дискретного счета (ма­ шины «Урал», «Стрела»), либо итерационным методом Гаусса — Зейделя на специализированной вычислительной машине-синтезаторе ‘).

Наконец, для решения уравнения (5.76) можно использовать уп­ равляемый фильтр — специализированную математическую машину непрерывного действия.

В отличие от синтезатора и машины дискретного счета импульс­ ная переходная функция на этом приборе подбирается оператором вручную, в силу чего возможности получения решения на управляе­ мом фильтре не ограничены никакими математическими критериями.

Рассмотрим в общих чертах метод подбора решения уравнения (5.76) на управляемом фильтре.

Решение уравнения (5.76) методом подбора на управляемом фильтре г). Как показано на рис. 5.24, управляемый фильтр явля­ ется частью комплекса устройств, предназначенных для определения динамических характеристик объектов регулирования в процессе их нормальной эксплуатации.

Задача управляемого фильтра заключается в определении импульс­ ной переходной функции по заданной корреляционной функции вход­ ного и взаимной корреляционной функции входного и выходного воздействий.

Импульсная переходная функция ищется при этом в виде после­ довательности ординат

k (0), k (7), k (27).......... k (NT),

разделенных друг от друга интервалом 7.

При таком представлении импульсной переходной функции ин­

теграл свертки (5.76) записывается в виде суммы

 

Rxm ы = т 2 А„Д«

' (5-109)

п “ О

 

где kn — k («7), и задача сводится'к решению системы (5.109), ис­ следованной уже в предыдущем разделе.

!) В а л ь д е н б е р г

Ю. С., Метод приборного решения

одного

класса

интегральных

уравнений,

Автоматика

и телемеханика,

т.

XIX, №

8,

1958;

В а л ь д е н б е р г

Ю. С.,

Разработка

теории и принципов построения

вычи­

слительной машины для

 

решения

интегральных уравнений,

Диссертация,

Москва, 1958.

 

 

Determining

system dinamics without

upset,

Control

2) R e s w i c k J. В.,

Engineering, v. 2, June 1955, pp, 50—57.

J.

B., Determination

of system

cha­

G o o d m a n

T.

P. and

R e s w i c k

racteristics from

normal operating records,

Transactions

of the

ASME,

v. 78,

№ 2, 1956 pp. 259—271.

15 3.1K, 1083. В. В. Солодовников

226 ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО СИГНАЛА ЧЕРЕЗ ДИНАМИЧ. СИСТЕМУ [ГЛ. V

Как следует из выражения (5.109), управляемый фильтр выпол­ няет «свертку» входного напряжения, представляющего корреляци­ онную функцию R m (т). Так как свертка включает в себя операцию над прошедшими величинами входа, то существенной частью управ­ ляемого фильтра является линия задержки.

Рис. 5.24.

Как показано на рис. 5.24, текущие и прошедшие значения вход­ ной величины накапливаются в разделенной на участки линии за­ держки. С каждого участка снимаются сигналы, задержанные на определенную величину. Эти сигналы умножаются на соответству­ ющие ординаты импульсной переходной функции k n, которые уста­ навливаются оператором на пульте управления и затем суммируются

для получения выхода.

 

 

Выходом фильтра

является

величина

 

Rxm

<д = Т 2

knRm ( х - п Т ) .

(5.110)

 

п = О

 

Выход управляемого фильтра в устройстве сравнения электри­ чески вычитается из сигнала, представляющего взаимно корреля­ ционную функцию Rxm(i).

Полученный сигнал ошибки

е W = RXM СО R'xm (х)

(5.111)

поступает на индикатор, представляющий собой осциллограф, на эк­ ране которого наблюдается разностное напряжение.

8]

ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЪЕКТОВ С НЕСКОЛЬКИМИ ВХОДАМИ И ВЫХОДАМИ

2 2 7

 

Затем оператор иа пульте управления подстраивает коэффициенты

k

таким образом, чтобы результирующее разностное напряжение на

экране осциллографа стремилось к минимуму.

дол­

 

Изложенный способ решения интегрального уравнения (5.76)

жен быстро приводить к результатам по следующим причинам. Кор­

реляционная функция воздействия иа входе,

полученная из случайных

данных,

обычно имеет большой центральный

пик и стремится к нулю

(или постоянному значению) по обе стороны от

т =

0.

 

 

Поэтому каждый коэффициент /ел управляемого

фильтра

оказы­

вает

наибольшее

влияние

на

взаимную

корреляционную

функцию

в соответствующий

ему момент

времени.

Это

убыстряет

настройку

ошибки

на минимум.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наилучшим в отношении быстроты настройки является случай,

близкий к белому шуму на

входе.

В этом

случае

спектр

содержит

все

частоты с одинаковым

уровнем

мощности,

корреляционная фун­

кция

R

(т) является функцией, близкой

к дельта-функции,

а им­

пульсная переходная функция почти совпадает

с взаимной

корреля­

ционной функцией.

В этом

предельном случае

каждый коэффициент

управляемого фильтра воздействует только на одну ординату выход­ ной величины и в сравнивающем устройстве немедленно чувствуется результат данной настройки.

Из вышеизложенного следует, что при решении уравнения (5.76) на управляемом фильтре вид матрицы коэффициентов (5.105), ока­ зывая влияние на быстроту получения решения, не ограничивает возможностей машины, в то время как в приборах, использующих итерационные методы, получение решения ограничено условиями схо­

димости.

образом, управляемый фильтр позволяет

определять дина­

Таким

мические

характеристики при

любых

Rm (т)

и R rm (т).

Кроме

того, управляемый

фильтр

может

быть

использован для

решения уравнений типа (5.101), которые будут встречаться в даль­ нейшем.

8. Определение динамических характеристик линейных объектов с несколькими входами и выходами

В предыдущих параграфах были изложены методы получения динамических характеристик линейного объекта с одним входом и выходом по корреляционной функции входа и взаимной корреляцион­ ной функции входа и выхода. Задача при этом сводилась к опреде­

лению импульсной переходной или

передаточной

функции объекта

из

уравнения (5.76).

 

 

 

В настоящем параграфе мы распространим статистический метод

на

линейные объекты с постоянными

параметрами

с п входами и т

выходами. Как легко видеть, в этом случае для получения динамиче­

15:

228

ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО

СИГНАЛА

ЧЕРЕЗ

ДИИАМИЧ. СИСТЕМУ [ГЛ. V

ских характеристик необходимо найти пт

импульсных

переходных

или Передаточных функций. Для решения

этой

задачи

достаточно

рассмотреть объект с п входами и одним

выходом. Действительно,

рассматривая каждый

выход

независимо от

остальных

и определяя

т

раз динамические

характеристики

объекта с п

входами и одним

выходом, можно последовательно определить все пт импульсных

переходных функций.

случае задача сводится

к опре­

Таким

образом,

в самом общем

делению динамических характеристик

 

линейных

объектов с п вхо­

дами и одним выходом. В настоящем

 

параграфе

мы дадим

решение

этой задачи в частотной и временной областях.

 

 

 

 

 

При решении будем предполагать,

 

что все необходимые корре­

ляционные и взаимные корреляционные функции известны.

 

 

Рассмотрим сначала решение в частотной области.

 

 

 

 

Частотный метод определения динамических характеристик

линейных

объектов со многими входами.

При

определении дина­

мических характеристик объекта с п

входами и одним выходом для

большей общности

будем считать,

что

объект обладает

постоянным

Щ(ч

 

 

 

 

 

запаздыванием

по

отношению

_

 

 

 

 

к

каждому

входу

и

что

за­

mjtj

 

 

 

 

паздывания

по

отношению

к

 

 

 

 

x(t>

 

 

разным входам не равны между

 

 

 

 

 

собой.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m„Jt)

 

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим два метода ре­

m„(t) t

Ф

- -

 

 

 

шения этой задачи в частотной

 

 

 

 

 

 

 

области.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.

5.25.

 

 

 

А.

С в е д е н и е з а д а ч и

 

 

 

 

 

к р е ш е н и ю с и с т е мы л и ­

 

 

 

 

 

 

 

н е й н ы х

а л г е б р а и ч е с к и х у р а в н е н и й .

Для линейного объекта

с п входами и одним выходом выходной

сигнал

x(t)

в

силу прин­

ципа суперпозиции можно записать в виде

 

 

 

 

 

 

x(t) =

J

m ^ t — &)А,(&) d 9 +

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

:

о

 

 

 

с о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . . +

 

/ »

, ( *

- 0 ) М * ) Л .

(5Л12)

 

 

 

 

 

 

О

 

 

 

 

 

 

 

где

/и ,(0 .........mn{t) — возмущения

на

входе

(рис. 5.25),

k^t), . . .

. . . .

k„(t) — импульсные переходные

функции.

 

 

 

 

 

Умножая обе части равенства (5.112) поочередно на

 

 

 

 

 

 

■ y m ^ t — x)............

 

у

mn{t — x)

 

 

 

 

и интегрируя по t, получим систему п линейных интегральных урав-

8] ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЪЕКТОВ С НЕСКОЛЬКИМИ ВХОДАМИ И ВЫХОДАМИ 2 2 9

нений, связывающих я импульсных переходных функций

f R'ntmn(T -fl) А, (0) do +

. .. + J Rmn(T - 8) kn(8) rf8,

^31

^3n

 

(5.113)

где t3\, t32, . . . . /3„ — постоянные запаздывания соответственно по отношению к первому, второму и т. д. входам; Rmi, Rxmi, Rm(mj

(i, j = 1.........я) — корреляционные и

взаимные корреляционные

функции.

 

 

 

 

 

 

В частном случае, когда

my{t)......... nin (t) статистически

незави­

симы или,

другими

словами, не коррелированы, т. е. когда

 

 

 

 

RfUj/nj (") — О

(5.114)

при всех

т

и

 

 

 

 

из системы

(5.113)

получаем:

 

 

 

 

 

 

f

Rmi(? — 8)A1(8)da,

 

 

 

 

 

 

 

(5.115)

 

 

Rxmn W = f

/?«л (х —

8)fte (8)dfr.

 

Уравнения (5.115) решаются порознь способом, изложенным выше.

Рассмотрим поэтому только случай,

когда m ^ t ) ......... rnn(t) взаимно

коррелированы.

 

 

Итак, будем искать решение системы (5.113)

М О ............

М О .

удовлетворяющее условию физической осуществимости:

А, (0 =

0,

 

А* (0 =

0.

t < t 32,

*

 

(5.116)

Ая(0 =

0,

*</,„.

где постоянные запаздывания f3l, t32.........

t3n

заранее неизвестны.

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ