Podstawy Automatyki
Wykład 2 - modelowanie matematyczne układów dynamicznych
dr inż. Jakub Możaryn
Instytut Automatyki i Robotyki
Warszawa, 2019
Wstęp
Obiekty (procesy) rzeczywiste, a co za tym idzie układy regulacji, mają właściwości nieliniowe, n.p.
turbulencje,
wiele stanów stabilnych, histereza,
straty energii w wyniku tarcia.
W praktyce, dla uproszczenia opisu matematycznego przeprowadza się li- nearyzację, co pozwala na sformułowanie przybliżonego opisu liniowego zjawiska, ważnego w otoczeniu wybranego punktu pracy na charaktery- styce statycznej - punkt ten odpowiada najczęściej nominalnym lub uśred- nionym warunkom pracy układu.
Stosowany aparat matematyczny:
opis zjawiska w postaci równań różniczkowych, linearyzacja modelu,
rachunek operatorowy- transmitancja operatorowa.
Metody opisu działania elementów (układów) liniowych
Podstawowymi formami matematycznego opisu zjawiska (układu) stoso- wanymi w automatyce są:
równanie dynamiki, transmitancja operatorowa, równania stanu.
W przypadku elementu (układu) o jednym sygnale wejściowym x (t) i jed- nym sygnale wyjściowym y (t) równanie dynamiki wyraża związek zacho- dzący pomiędzy sygnałem wyjściowym y (t) i sygnałem wejściowym x (t).
Rysunek 1:Proces - przyczynowo-skutkowy ciąg zdarzeń
Opis matematyczny układów liniowych - równania dynamiki
Zasada superpozycji:
f (x1+ x2) = f (x1) + f (x2), and f (0) = 0 (1) przestrzeń rozwiązań równania spełniającego zasadę superpozycji (1) jest przestrzenią liniową.
Jednorodność (implikuje niezmienność skalowania):
FInkcja f (x , y ) jest jednorodna w stopniu k jeżeli
f (βx , βy ) = βkf (x , y ), and f (0) = 0. (2) gdzie: β - stały współczynnik.
Układ liniowy
Układ opisany funkcją jednorodną, w którym zachowana jest zasada superpozycji.
Układ nieliniowy
Układ, w którym nie jest zachowana jest zasada superpozycji i/lub nie jest opisany funkcją jednorodną.
Opis matematyczny układów liniowych - równania dynamiki
Ogólna postać równania różniczkowego układu liniowego:
an
dny dtn+ an−1
dn−1y
dtn−1+ · · · + a0y = bm
dmx dtm + bm−1
dm−1x
dtm−1+ · · · + b0x (3) gdzie: y - sygnał wyjściowy, x - sygnał wejściowy, ai, bi - stałe współczyn- niki.
Posługując się przykładami kilku elementów elementów rozważmy pojęcia:
sygnał, wielkość wejściowa, wielkość wyjściowa, sygnał wejściowy, sygnał wyjściowy, równanie dynamiki.
Elementy bezinercyjne
Rysunek 2:Element bezinercyjny - dzielnik napięcia
Sygnał wejściowy x (t) - przebieg napięcia U1(t).
Sygnałem wyjściowy y (t) - przebieg napięcia U2(t).
Równanie dynamiki - zależność pomiędzy sygnałem wejściowym i sygnałem wyjściowym systemu:
U2(t) = R2 R1+ R2
U1(t) (4)
Równanie elementu bezinercyjnego
y (t) = kx (t) (5)
Elementy inercyjne
Rysunek 3:Elementy inercyjne - przykłady a) αRΘV dpdt2(t) + p2(t) = p1(t) b) RJd ω(t)dt + ω(t) = R1M(t) c) RLdUdt2(t) + U2(t) = U1(t) Równanie elementu inercyjnego
Tdy (t)
dt + y (t) = kx (t) (6)
Charakterystyka statyczna
Charakterystyka statyczna
Charakterystyka statyczna fst przed- stawia zależność sygnału wyjścio- wego układu y od sygnału wejścio- wego x w stanie ustalonym.
Stan ustalony
Stanem ustalonym nazywamy jest stan, w którym wszystkie pochodne sygnału wejściowego i sygnału wyjściowego są równe zero
Rysunek 4:Charakterystyka statyczna układu liniowego.
Linearyzacja
Tworzenie opisu liniowego na podstawie opisu nieliniowego nazywa się li- nearyzacją.
Linearyzacja opisu nieliniowego w postaci równań algebraicznych na- zywa się linearyzacją statyczną. (brak pochodnych)
Metody linearyzacji statycznej
linearyzacja metodą siecznej: uzyskanie najlepszej zgodności opisu liniowego z nieliniowym w określonym przedziale zmian zmiennej niezależnej.
linearyzacja metodą stycznej: uzyskanie najlepszej zgodności opisu liniowego z nieliniowym dla określonej wartości zmiennej niezależnej, a więc i określonej wartości zmiennej zależnej.
Linearyzacja opisu nieliniowego w postaci równań różniczkowych nazywa się linearyzacją dynamiczną.
Linearyzacja statyczna
Rysunek 5:Linearyzacja statyczna; a) metoda siecznej, b) metoda stycznej.
Ponieważ w automatyce rozważa się zachowanie układów w otoczeniu okre- ślonego punktu pracy, w dalszych rozważaniach przydatna jest linearyzacja metodą stycznej.
Linearyzacja metodą stycznej
Przeprowadzony proces linearyzacji metodą stycznej polega na : zastąpieniu krzywej, reprezentującej nieliniową zależność y = f (x ) styczną do niej w punkcie pracy,
przeniesieniu początku układu współrzędnych do punktu pracy, zastąpieniu w modelu matematycznym zmiennych absolutnych x i y odchyleniami tych zmiennych od punktu pracy - zmiennymi
przyrostowymi ∆x i ∆y .
Charakterystyka statyczna wyznaczona na podstawie równania zli- nearyzowanego względem określonego punktu pracy jest funkcją li- niową.
Można ją także wyznaczyć linearyzując charakterystykę rzeczywistą wzglę- dem tego samego punktu pracy
Linearyzacja statyczna
Przykład [do samodzielnego rozwiązania]
Wyznaczyć zlinearyzowaną funkcję określającą zależność strumienia masy Q cieczy przepływającej przez zawór od ciśnień p1i p2oraz od odległości x grzybka od gniazda zaworu.
Q = απd · xp
2ρ(p1− p2) (7)
Rysunek 6:Przykład układu (zawór).
Linearyzacja dynamiczna - przykład
Funkcja niejednorodna (nie jest liniowa)
y = mx + b (8)
Przyjmując punkt pracy - {x0, y0}, y0= f (x0)
Rozwinięcie w szereg Taylora w punkcie pracy ma postać y = f (x ) = f (x0) +df
dx|x =x0
(x − x0) 1! +d2f
dx2|x =x0
(x − x0)2
2! + ... (9) Prosta styczna (pierwsza pochodna rozwinięcia) w punkcie pracy {x0, y0} jest dobrą aproksymacją w małym zakresie zmian argumentu funkcji (wiel- kości wejściowej).
Tak więc
y = f (x0) +df
dx|x =x0(x − x0) = y0+ m(x − x0) (10) i ostatecznie
y − y0= m(x − x0) → ∆y = m∆x (11)
Linearyzacja dynamiczna
Przykład równania różniczkowego, będącego nieliniową zależnością pomię- dzy funkcjami x (t) i y (t) i ich pochodnymi.
F [y (t), ˙y (t), ¨y (t), . . . , y(n)(t), x (t), ˙x (t), ¨x (t), . . . , x(m)(t)] = 0 (12) Podczas linearyzacji dynamicznej funkcje x (t) i y (t), oraz ich pochodne traktuje się analogicznie jak zmienne funkcji uwikłanej.
n
X
i =0
( ∂F
∂y(i )
y0(i )
∆y(i ) )
+
m
X
j =0
( ∂F
∂x(j )
x(j )0
∆x(j ) )
= 0 (13)
gdzie:
∆y = y (t) − y0, ∆y(1)= d ∆y
dt , . . . , ∆y(n)= dn∆y dtn
∆x = x (t) − x0, ∆x(1)= d ∆x
dt , . . . , ∆x(m)= dm∆x dtm
Przekształcenie Laplacea
Zastąpienie równania różniczkowego transmitancją operatorową - przejście z dziedziny czasu rzeczywistego t na dziedzinę zmiennej zespolonej s.
f (t) ⇔ f (s), gdzie s = c + j ω (14) gdzie: c - współczynnik części rzeczywistej, ω - współczynnik części uro- jonej.
Przekształcenie Laplace’a
f (s) = L[f (t)] =
∞
Z
0
f (t)e−stdt (15)
Odwrotne przekształcenie Laplace’a - całka Riemanna – Mellina
f (t) = L−1[f (s)] = 1 2πj
c+j ω
Z
c−j ω
F (s)estds (16)
Przekształcenie Laplacea
Przekształcenie Laplace’a, nazywane też transformatą Laplace’a, wykorzy- stywana jest w automatyce do analizy układów. Jako narzędzie analizy gra- ficznej wykorzystywana jest płaszczyzna zespolona S , na której mnożenie przez s daje efekt różniczkowania a dzielenie przez s całkowania.
Analiza pierwiastków zespolonych równania liniowego, może ujawnić informacje na temat charakterystyk częstotliwościowych i na temat stabilności układu.
Przekształcenie Laplace’a układów liniowych
Transformatę Laplace’a dla danej funkcji można wyznaczyć, jeżeli są speł- nione następujące warunki:
f (t) ma w każdym przedziale skończonym wartość skończoną, f (t) ma pochodną df (t)dt w każdym przedziale skończonym, istnieje zbiór liczb rzeczywistych C , dla których całka
∞
R
0
e−ct jest absolutnie zbieżna.
Przekształcenie Laplace’a układów liniowych
Dla ogólnej postaci równania różniczkowego układu liniowego andny
dtn+an−1dn−1y
dtn−1+· · ·+a0y = bmdmx
dtm+bm−1dm−1x
dtm−1+· · ·+b0x (17) wykorzystuje się twierdzenie o transformacie pochodnych:
L dny dtn
= sny (s) − sn−1y (0+) − · · · − yn−1(0+) (18) której wartość przy zerowych warunkach początkowych przyjmuje postać
L dny dtn
= sny (s) (19)
Tak więc przekształcenie Laplace’a układu (17) przy zerowych warunkach początkowych przyjmuje postać
y (s)(ansn+an−1sn−1+· · ·+a0) = x (s)(bmsm+bm−1sm−1+· · ·+b0) (20)
Transmitancja operatorowa
Transmitancja operatorowa
Transmitancja operatorowa G (s) to stosunek transformaty sygnału wyj- ściowego do transformaty sygnału wejściowego przy zerowych warunkach początkowych
y (s)(ansn+an−1sn−1+· · ·+a0) = x (s)(bmsm+bm−1sm−1+· · ·+b0) (21)
G (s) = y (s)
x (s) =bmsm+ bm−1sm−1+ · · · + b0 ansn+ an−1sn−1+ · · · + a0
(22) przyjmuje się następujące oznaczenia oznaczenia
Licznik
M(s) = bmsm+ bm−1sm−1+ · · · + b0 (23) Mianownik - tzw. równanie charakterystyczne
N(s) = ansn+ an−1sn−1+ · · · + a0 (24)
Wyznaczanie charakterystyki statycznej z transmitancji operatorowej
x0= lim
t→∞x (t), y0= lim
t→∞y (t), (25)
na podstawie twierdzenia o wartości końcowej y0= lim
t→∞y (t) = lim
s→0sy (s) = lim
s→0sG (s)x (s) (26) Dla wejścia w postaci skoku jednostkowego
x0= const ⇒ x (s) =1
sx0 (27)
y0
x0
= lim
s→0G (s) (28)
ostatecznie
y0=b0
a0x0 (29)
Właściwości układów
Właściwości dynamiczne
prezentacja przebiegu wielkości wyjściowej y (t) po wprowadzeniu do układu wymuszenia x (t)
Rysunek 7:Przykładowe postać charakterystyki dynamicznej układu.
Metody wyznaczania odpowiedzi układu dynamicznego
an
dny dtn+an−1
dn−1y
dtn−1+· · ·+a0y = bm
dmx dtm+bm−1
dm−1x
dtm−1+· · ·+b0x (30) Klasyczna:
Założenie warunków początkowych x (0), y (0) Rozwiązanie równań różniczkowych
Operatorowa:
f (t) = L−1[y (s)] = L−1[G (s)x (s)] (31) W zastosowaniach praktycznych do wykonywania transformacji prostej i odwrotnej, które są podstawowymi operacjami w rachunku operatorowym, zwykle nie zachodzi potrzeba wykorzystywania wzorów definicyjnych. Naj- częściej wystarczy znajomość podstawowych własności przekształceń La- place’a i tablice transformat typowych funkcji zmiennej rzeczywistej.
Typowe sygnały wymuszające
Wymuszenie skokowe jednostkowe (funkcja Heaveside’a)
x (t) =
1(t) dla t 0 0 dla t < 0
x (s) =1 s
Wymuszenie skokowe o wartość stałą
x (t) =
xst1(t) dla t 0 0 dla t < 0
x (s) = xst
1 s
Impuls - Delta Diraca
x (t) = δ(t) =
0 dla t 6= 0
∞ dla t = 0
x (s) = 1
Wymuszenie liniowo narastające
x (t) = at x (s) = a
s2
Transmitancja operatorowa obiektów MIMO
Rysunek 8:Obiekt MIMO.
Zapis wejść (p) i wyjść (r ) w postaci wektorów
U(s) =
u1(s) u2(s)
... up(s)
p
, Y (s) =
y1(s) y2(s)
... yr(s)
r
(32)
Transmitancja operatorowa obiektów MIMO
Rysunek 9:Obiekt MIMO.
GMIMO(s) = Y (s) U(s) =
G11(s) G12(s) . . . G2p(s) G21(s) G22(s) . . . G2p(s)
... ... ... ... Gr 1(s) Gr 2(s) . . . Grp(s)
r ×p
(33)
Gij(s) = yi(s)
uj(s), gdzie i = 1, . . . , r , j = 1, . . . , p. (34)
Współrzędne stanu (zagadnienie dodatkowe)
Współrzędne stanu
Współrzędne stanu to wielkości charakteryzujące zachowanie się układu dynamicznego, opisujące jego stan (np. położenie, prędkość, przyspiesze- nie).
Wektor stanu
Wektor stanu układu dynamicznego to minimalny zbiór współrzędnych stanu wystarczający łącznie ze znajomością wielkości wejściowych do okre- ślenia zachowania się układu w przyszłości.
Liczba współrzędnych stanu jest równa rzędowi równania różniczkowego opisującego obiekt.
Opis układów we współrzędnych stanu jest trudniejszy do interpretacji fizycznej niż opis w postaci transmitancji i niemożliwy do bezpośredniego określenia na drodze pomiarowej. Jest jednak wygodniejszy do celów mo- delowania oraz projektowania wielowymiarowych układów sterowania i regulacji.
Równania stanu i wyjść
Do wyznaczenia odpowiedzi na określone wymuszenie jednowymiarowego układu opisanego równaniem dynamiki n-tego rzędu, należy zdefiniować początkowy stan układu, czyli n warunków początkowych (n wartości pew- nych zmiennych). Pod wpływam wymuszenia wartości tych zmiennych ule- gają zmianom, jednoznacznie definiując stan dynamiczny układu w dowol- nej chwili.
Ogólna postać równania stanu - zmiany zmiennych stanu z n warunkami początkowymi:
dx1(t)
dt = f1(x1, x2, . . . , xq; u1, u2, . . . , up; t); x1(t0) = x10 . . .
dxq(t)
dt = fq(x1, x2, . . . , xq; u1, u2, . . . , up; t); xq(t0) = xq0
(35)
Ogólna postać równania wyjść
y1(t) = g1(x1, x2, . . . , xq; u1, u2, . . . , up; t) . . .
yr(t) = gq(x1, x2, . . . , xq; u1, u2, . . . , up; t)
(36)
Zlinearyzowane równania stanu i wyjść
Po linearyzacji w otoczeniu wybranego stanu ustalonego (nominalnego punktu pracy - {x0, y0}), równania przyjmują postać:
Zlinearyzowana postać równania stanu
d ∆x1(t) dt =Pq
i =1
∂f
1(t)
∂xi
0∆xi+Pp j =1
∂f
1(t)
∂uj
0∆uj
. . .
d ∆xq(t) dt =Pq
i =1
∂f
q(t)
∂xi
0
∆xi+Pp j =1
∂f
q(t)
∂uj
0
∆uj
(37)
Zlinearyzowana postać równania wyjść
∆y1=Pq i =1
∂g
1(t)
∂xi
0∆xi+Pp j =1
∂g
1(t)
∂uj
0∆uj
. . .
∆yq=Pq i =1
∂g
q(t)
∂xi
0
∆xi+Pp j =1
∂g
q(t)
∂uj
0
∆uj
(38)
Postać macierzowa modelu zmiennych stanu
Macierzowa postać równań stanu i wyjść
X (t) = A˙ NL(X , U, t)
Y (t) = CNL(X , U, t) (39)
Macierzowa postać zlinearyzowanych równań stanu i wyjść
X (t) = A(t)X (t) + B(t)U(t)˙
Y (t) = C (t)X (t) + D(t)U(t) (40) gdzie: A(t) ∈ Rq×q - macierz stanu, B(t) ∈ Rq×p - macierz wejść, C (t) ∈ Rr ×q - macierz wyjść, D(t) ∈ Rr ×p - macierz przenoszenia (transmisyjna).
Przejście z zapisu macierzowego do zapisu transmitancyjnego G (s) = C [sI − A]−1B + D (41)
Równania stanu układów liniowych
Układ niestacjonarny
Układ niestacjonarny to układ, którego wyjście zależy wprost od czasu - parametry układu zależą od czasu.
Układ stacjonarny
Układ stacjonarny to układ, którego wyjście nie zależy wprost od czasu.
Rysunek 10:Schemat blokowy układu linowych równań stacjonarnych
Przestrzeń stanów
Rysunek 11:Trajektoria fazowa - przykład
Przestrzeń stanów, przestrzeń fazowa
Zbiór wszystkich możliwych warto- ści wektora stanu X (t) w chwilach t tworzy przestrzeń stanów układu (przestrzeń fazową).
trajektoria stanu
Zbiór wartości wektora stanu układu w kolejnych chwilach czasu tworzy w tej przestrzeni krzywą, zwaną trajek- torią stanu układu (trajektorią fa- zową).
Wyznaczanie równań stanu - metoda bezpośrenia
Ogólna postać równania transmitancji układu liniowego:
G (s) = bmsm+ bm−1sm−1+ · · · + b0 sn+ an−1sn−1+ · · · + a0
, n > m (42)
Dzieląc licznik i mianownik (32) przez sn
G (s) = bmsm−n+ bm−1sm−1−n+ · · · + b0s−n
1 + an−1s−1+ · · · + a0s−n (43) Wprowadzając zmienną E (s) następująco
G (s) = Y (s)E (s)
E (s)U(s) (44)
Y (s)
E (s) = 1
1 + an−1s−1+ · · · + a0s−n (45) E (s)
U(s) = bmsm−n+ bm−1sm−1−n+ · · · + b0s−n (46)
Wyznaczanie równań stanu - metoda bezpośrenia
Otrzymane równania
E (s) = −a0s−nE (s) − · · · − an−1s−1E (s) + U(s) (47)
Y (s) = b0s−nE (s) + · · · + bm−1sm−1−nE (s) + bmsm−nE (s) (48) Przyjmując fazowe zmienne stanu i równania stanu w postaci
˙
x1(t) = x2(t)
˙
x2(t) = x3(t) . . .
˙
xn(t) = e(t)
(49)
gdzie
e(t) = L−1[E (s)] (50)
Wyznaczanie równań stanu - metoda bezpośrenia
Po przekształceniu Laplace’a
sx1(s) = x2(s) sx2(s) = x3(s)
. . . sxn(s) = E (s)
(51)
Tak więc po uwzględnieniu zapisu w postaci zmiennych fazowych w przestrzeni zmiennych zespolonych S otrzymuje się
E (s) = −a0x1(s) − · · · − an−1xn(s) + U(s) (52)
Y (s) = b0x1(s) + · · · + bm−1xm(s) + bmxm+1(s) (53) odpowiednio w dziedzinie czasu
e(t) = −a0x1(t) − · · · − an−1xn(t) + u(t) (54)
u(t) = b0x1(t) + · · · + bm−1xm(t) + bmxm+1(t) (55)
Wyznaczanie równań stanu - metoda bezpośrenia
Równania stanu
˙
x1(t) = x2(t)
˙
x2(t) = x3(t) . . .
˙
xn(t) = −a0x1(t) − · · · − an−1xn(t) + u(t)
(56)
Macierze równań stanu mają więc postać:
A =
0 1 0 . . . 0
0 0 1 . . . 0
. . .
−a0 −a1 −a2 . . . −an−1
n×n
, B =
0 0 . . .
1
n×1
(57)
C =
b0 b1 . . . bm . . . 0
1×n, D = [0]1×1
Równania stanu - element oscylacyjny
Opis elementu oscylacyjnego w postaci transmitancji operatorowej G (s) = kω20
s2+ 2ξω0s + ω20 (58) lub w dziedzinie czasu
u(t)kω02= d2y (t)
dt2 +dy (t)
dt 2ξω0+ y (t)ω02 (59) Powyższy układ jest opisany równaniem 2-go rzędu, więc wymaga q = 2 zmiennych stanu, definiujących stan układu w dowolnej chwili czasu.
Korzystając z metody bezpośredniej otrzymuje się następujące równania stanu
˙
x1(t) = x2(t)
˙
x2(t) = −ω0x1(t) − 2ξω0x2(t) + u(t) (60) równanie wyjścia
y (t) = kω0x1(t) (61)
Równania stanu - element oscylacyjny
Macierzowa postać zlinearyzowanych równań stanu i wyjść dla elementu oscylacyjnego
X (t) = A(t)X (t) + B(t)U(t)˙
Y (t) = C (t)X (t) + D(t)U(t) (62) gdzie:
X (t) =
x1(t) x2(t)
, Y (t) =
y (t) , U(t) = u(t) (63)
A =
0 1
−ω20 −2ξω02
, B =
0 1
, C =
kω20 0 , D = [0] (64)
Podstawy Automatyki
Wykład 2 - modelowanie matematyczne układów dynamicznych
dr inż. Jakub Możaryn
Instytut Automatyki i Robotyki
Warszawa, 2019