Простейшее управление Часть 4 ПИД — регулятор

0:02 Добавим к нашему регулятору еще 3 канал, будем регулировать еще и по производные сигналы. Вообще зачем это надо, что это дает, но дело в том? Что, если все таки у нас какой, то регулируемый параметр изменяется медленно, допустим, регулируем напряжение, если напряжение меняется медленно. Но, наверное, это от нас и требует медленного управления. Если значит вот какие то процессы протекают быстро, быстрое напряжение, например. Возрастает или она бывает, очевидно, от нас требуется довольно интенсивный сигнал к управлению для того, чтобы достигать цель желаемым образом.

0:45 Ну и вот чтобы продемонстрировать, как это все дело работает, вот я составил такую модельку. Здесь, значит, показано опять таки то же самое. Та же самая модель нашего объекта управления, также приборы для вывода обратная связь канал. Пропорциональный канал интегральный, но вот здесь помимо них суммируется еще 1 3 канал, и вот этот канал выходит сюда. Смотрите, а здесь я вставил, вы тоже можете найти в библиотеке такие переключатели, которые позволяют двойным щелчком вручную до.

1:19 Начала процесса моделирования переключать сигналов. Переключать сигнал имеется ввиду, что на выход поступает либо сигнал с 1 ножки. И в данном случае я подаю вот константу равную, 0 то есть. Получается, что здесь ничего не суммируется? Либо вот я могу переключить для того, чтобы сигнал проходил со 2 ножки, а вот со 2 ножки я и у меня. Тут есть 2 варианта, вот есть вот такой собран. Значит, набор звеньев и вот такой набор звеньев, и я тоже перед между ними переключусь и объясню. В чем там разница, в чем же дело? Но для начала, чтобы продемонстрировать, что что и как происходит. Я вот отключу дифференцирующее звеном.

2:07 Выполним моделирование и вот сейчас запомним, как происходит процесс. Ну, то есть вот это наша высота, мы опять же с 0 стартуем до 100 м. Вот мы неспешно тут, ну как относительно? Неспешно, у нас как бы очень легкий получается. Это квадрокоптер, он поднимается вот до 100, допустим, некоторых наших метров, за какую то вот 1 секунду, но потом значит. Усла эту высоту, у нас есть перерегулирование и после некоторых колебаний, значит, вот все таки занимает нужное положение. Цель достигнута теперь, если мы все таки включим. Дифференцирующее звено, вот этот вот блок видите, он и производит вычисление производной. Но с каким то коэффициентом усиления, конечно, коэффициент усиления влияет на степень.

2:56 Ну, собственно говоря, влияние вот этого дифференцирующего звена на регулирование. Вот сейчас я включил, что сигнал будет проходить вот через эти синенькие блоки и дальше будет суммироваться. В общем, сигнале регулятора. Выполняю расчеты, посмотрим, как изменилась картинка, а вот она, как видоизменилась. Видите, теперь мы взлетели почти, но, во всяком случае, на 90 с лишним метров прямо за 1. Полсекунды, то есть за время в 2 раза короче. Мы взлетели почти почти до желаемой величины, а потом мы ее добираем. Вот уже очевидно, что каналом, связанным с интегрированием.

3:39 При этом большого регулирования нету, нет колебаний. Значит, как можно заметить, но благодаря чему это все происходит? Вот с в этом осциллографе мы выведем вот. Рассогласование, например, также выглядит пропорциональное звено, интегральное звено и вот наше звено, которое дополнительно дает канал дифференцирующий, вот он в 1 моменты. Времени, когда наиболее интенсивный получается, у нас там был сигнал, вот увеличилась, увеличился импульс. Потом он сошел на нет, но глядя, значит, вот на то, что здесь стоит. Помимо собственно дифференцирующего звена коэффициента усиления, есть еще 1 свино, вот что это за звено. И зачем оно нужно, чтобы объяснить, я создал еще 1 модельку?

4:28 Создал еще 1 модельку. Которая выглядит так вот здесь, на вход подается некий шум. На самом деле шум всегда присутствует у нас с вами в измерениях, ну то есть. Любой сигнал, который вы будете снимать с измерителей, если его приблизить, вы увидите, что он, как правило, никогда не идет гладкий, он всегда. Вот какой то такой вот с какой то такой вот с какой то такой помехой, как иногда говорят. С такой бородой, с чем эта борода связана, но есть. Объективно, какие то действительно наводки, это может быть просто радио. Это может быть там сотовые телефоны, там может быть где то значит.

5:12 Что то искрит, короче говоря, молния даже в конце концов может наводить. Вот там все вот эти дополнительные для нас с вами помехи. И кроме того, еще любой сенсор, даже любой цифровой сенсор. Если с ним экспериментировать, вы на вход ему подаете абсолютно гладкий. Хоть сигнал на выходе получаете этот сигнал, вот с какими то помехами. Ну вот, он так работает, это вот помеха. Всегда есть, и вот я, значит, смоделировал некоторую помеху. Она не совсем похожа на настоящую, но такая, какая есть. И вот я подам сюда, в Осциллограф, вот значит, на 1 вход теперь дальше я. Поставлю здесь вот дифференцирующее звено и еще дифференцирующее звено. А вот что это такое, а это, по сути говоря, фильтр, отсекающий высокие частоты. Ну, давайте посмотрим, чем это грозит.

6:03 Вот она помеха еще раз говорю, она в жизни не такая, какая то ступенчатая. Но самое главное, вот она небольшая, то есть у нее относительно. Высокая, вероятно, частота у нее тут высокие скачки, резкие скачки, скажем так, но в этом придут небольшая. Там вот максимум 2 25 минимум это там. Что то вроде как ты, 3 а вот производные от нее получаются большие. Видите тут до почти до 10000 или там до 9000 вверх и там до 6 или 7000. Вниз получилось, то есть получается, что сигнал по лечению большой, то есть его может быть даже и не видно, если у нас наш основной сигнал вот.

6:40 Он гораздо больше по амплитуде, то есть этой помехи не видно. Но вот производная от этой помехи оказывается очень большая, и в итоге она будет нам давать в наш. Канал управления в наш в результат работы нашего регулятора. Какие то вот дополнительные правящие воздействия, которые нам совершенно не нужны в нижней части, это В. Некоторой степени отфильтрованный, значит, сигнал подается на тоже дифференцирующее звено. И вот уже видно, что тут, во всяком случае, тут уже не до 10000 но тут какие. То всплески все равно остаются, но тут до 20 и до 30. Ну и, собственно говоря, меняя параметры этого фильтра. На самом деле все можно вообще там существенно сгладить.

7:26 Значит, еще большей проблемой в данном случае оказывается, ну. Просто изменение даже Уставки, например, поставлю сюда. Какой то опять же шаг, вот нет времени. Пусть там 1 секунду я там не знаю на стол или на стол, пусть там на 10 изменим значение. Изменился скачку, изменились на ставку. Ну что ж, мы тут видим, мы видим, что ну вот это входной сигнал, где вот вместе с помехой. Значит, вот виден полезный сигнал, то есть, но он на самом деле просто импульс.

8:16 И чисто дифференцирующее звено дает нам скачок. В этот момент очень большую производную, которая, по сути, гряд там назначает производную равную бесконечность. Конечно, такое значит такое звено реальным. образом использовано быть не может, ничего полезного не дает. Вот поставив фильтр, который будет сглаживать эти скачки. Конечно, можно ситуацию довести до того, что можно такое вино применять, но в таком виде в.

8:48 В схемах Часто дифференцирующее звено не записывается, и здесь я привел просто для информации еще 1 запись. Вот по сути того же самого мы можем убедиться, что результат тот же. То есть вот еще раз мы посчитали, когда включены вот эти покрашены, значит, синим цветом.

9:14 Вот они так вот выглядит так результат. Да, а теперь я при переведу управление на дифференцирующее звено, это тоже дезинфицирующее звено. Но записаны другим образом, так как покрашены зеленым цветом, если. Сейчас выполним расчеты, то увидим, что результат в общем не изменился практически результат 1. И тот же, почему тогда потому, что на самом деле вот запись этих 2 в вариантов схем оказывается эквивалентным?

9:47 Чтобы доказать это, я все таки прибегну к тому, что записано на сайте. Матлаба при объяснении тоже впереди контроллеров. Вот всякое вот это звено, которое дифференцирует вот до, чтобы она, чтобы стало возможным реально использовать, необходим фильтр и вот фильтр, что он делает фильтр. Вот как здесь показано, значит, что.

10:19 Нойс, то есть помеха, имеет небольшую амплитуда небольшой размах, но все таки имеет высокую частоту. В то же время наш полезный сигнал вот здесь. Вот низкие частоты, вот здесь высокие частоты, вот по этой оси частота. Чем дальше, тем больше значит наш полезный сигнал, он низкочастотный. Относительно помехи он медленно нарастает, медленно убывает. Мы можем этим воспользоваться, можем поставить фильтр, который, по сути говоря. Вот эту всю область высоких частот просто будет отсеивать. На самом деле оставлять только низкие частоты настолько, насколько нам. Это возможно, и вот такой вот лупа с фильтр. Значит, необходимо использовать совместно с дифференцирующим звеном, значит, чтобы вот это было. Возможно, использовать на практике вот эти 2 звена их, используя методы теории автоматического регулирования, можно преобразовать просто. Вот такой записи, но у меня, значит, еще показана вот такая сборка, которая, по сути, греки Валентно тому, что мы здесь получили, чтобы доказать. Здесь вот написано, как это делается, что можно, что вот сигнал на выходе. Значит, из чего он получается, вот этот усилитель н значит, но?

11:38 К нему на этот усилитель м мы подаем вот этот полезный сигнал у и вот этот же сигнал выхода. Игрек, деленное на с вот примерно так после просто ряда небольших преобразований, мы приходим к такой записи. Здесь учителей знаменатели, умноженное на с мы. Получаем точно такую же запись, точно такую же запись, как и для службы. Значит, дифференцирующего звена с вот этим вот лопа с фильтром? То есть, вот и в случае, если вы встречаете вот так. Построенная построенная часть регулятора, это в общем означает, что это.

12:21 Дифференцирующее звено уже с фильтром, который может самом деле используется. Реально, ну что, что вот я здесь зарисовал и продемонстрировал, что вот она именно так и работает. На данный момент пока Про Пед регулятор, я думаю, достаточно. Дальше мы давайте с вами смоделируем синхронный генератор. И значит, посмотрим основные процессы, которые мы изучали в курсе электромеханических переходных процессов.

Расшифровка сделана автоматически (Yandex SpeechKit) и может содержать ошибки в терминах.