Tham khảo tài liệu 'qúa trình hình thành giáo trình điều chỉnh vận tốc quay của pittong trong vận hành động cơ 1 pha p6', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Qúa trình hình thành giáo trình điều chỉnh vận tốc quay của pittong trong vận hành động cơ 1 pha p6
- Để tổng hợp được bộ điều khiển, trước tiên chúng ta cần phải biết về đối
tượng điều khiển, tức là cần phải có một mô hình toán học mô tả đối tượng.
Việc xây dựng mô hình cho đối tượng được gọi là mô hình hoá. Trong thực
tế, các phương pháp mô hình hoá được chia làm hai loại: phương pháp lý
thuyết và phương pháp thực nghiệm.
Phương pháp lý thuyết là phương pháp thiết lập mô hình dựa trên các
định luật có sẵn về quan hệ vật lý bên trong và quan hệ giao tiếp với môi
trường bên ngoài của đối tượng. Các quan hệ này được mô tả dưới dạng
những phương trình toán học.
Trong trường hợp sự hiểu biết về đối tượng không được đầy đủ để có
thể xây dựng được một mô hình hoàn chỉnh, nhưng ta biết các thông tin ban
đầu về dạng mô hình thì chúng ta phải áp dụng phương pháp thực nghiệm để
hoàn thiện nốt việc xây dựng mô hình đối tượng trên cơ sở quan sát tín hiệu
vào ra của đối tượng sao cho mô hình thu được bằng phương pháp thực
nghiệm thoả mãn các yêu cầu của phương pháp lý thuyết đề ra. Phương pháp
thực nghiệm đó được gọi là nhận dạng hệ thống điều khiển.
Yêu cầu của mô hình tổng hợp được là:
- Mô hình phải thuộc lớp mô hình tuyến tính thích hợp.
- Mô hình phải có sai số với đối tượng là nhỏ nhất.
Loại mô hình được lựa chọn: Với những ưu điểm như: mô hình đơn
giản, ít chi phí, các tham số xác định dễ dàng, không tốn nhiều thời gian, mô
hình cho phép dễ dàng theo dõi được kết quả điều khiển đối tượng và chỉnh
định lại mô hình cho phù hợp, … Mô hình tuyến tính là loại mô hình được
chúng tôi lựa chọn cho đối tượng. Với lớp mô hình thích hợp là mô hình liên
tục có tham số.
Mô hình liên tục có tham số có dạng hàm truyền là:
46
- b 0 + b1s + ... + b m s m
G(s) = v ới m ≤ n (3.6)
a 0 + a1s + ... + a n s n
Trong đó: n, m có thể cho trước hoặc không cho trước;
b0, b1, …, bm; a0, a1, …, an là các tham số cần xác định.
Phương pháp nhận dạng: Phương pháp nhận dạng được sử dụng khi
tiến hành thí nghiệm là phương pháp nhận dạng chủ động, tức là ta chủ động
kích đối tượng bằng hàm Heaviside 1(t) ở đầu vào và thu được tín hiệu dưới
dạng hàm quá độ h(t) ở đầu ra.
Trên cơ sở hàm quá độ thu được h(t), chúng ta xác định các tham số b0,
b1, … , bm, a0, a1, … , an cho mô hình trên. Để thực hiện được điều đó, trước
hết chúng ta cần xem qua những kết luận có tính chất đặt cơ sở cho sự suy
luận về dạng mô hình:
Kết luận 1:- Nếu h(+0) = 0 thì n > m. Ngược lại nếu h(+0) ≠ 0 thì n = m.
d
d
h(+0)¹≠ 0
h(+0) = 0 thì n – m > 1. Ngược lại nếu
- Nếu
dt
dt
thì n = m + 1.
- Nếu h(+∞) = ∞ thì a0 = 0.
- Nếu h(+∞) = 0 thì b0 = 0.
- Nếu h(+∞) là một hằng số khác 0 thì trong G(s) có một khâu P
b0
nối tiếp với hệ số khuếch đại k = .
a0
Không mất tính tổng quát, G(s) có thể được biểu diễn lại như sau:
47
- (1 + T'1 s)(1 + T' 2 s)...(1 + T' m s)
(3.7)
G(s) = k.
(1 + T1s)(1 + T2 s)...(1 + Tn s)
Ở đây Ti và Ti’ là các hằng số thời gian. Không mất tính tổng quát ta
giả thiết: T1 ≤ T2 ≤ … ≤ Tn và T1’ ≤ T2’ ≤ … ≤ Tm’.
Kết luận 2: Nếu h(t) không lượn sóng và không giảm, tức là h(t) không
chứa thành phần quá điều chỉnh, thì các tham số Ti, Ti’ của mô hình (3.7)
tương ứng phải là những số thực và phải thoả mãn:
Tn > Tm’, Tn-1 > Tm-1’, … , Tn-m-1 > T1’ (3.8)
Kết luận 3: Nếu h(t) không lượn sóng, có độ quá điều chỉnh nhưng sau
đó giảm dần về h(∞) = k và không nhỏ hơn k thì tham số Ti, Ti’ của mô hình
(3.7) tương ứng phải là những số thực và tồn tại duy nhất một chỉ số l ∈ {1, 2,
… , m} để một trong m bất đẳng thức (3.8) không được thoả mãn.
Kết luận 4: Nếu h(t) có p điểm cực trị, trong đó điểm cực đại nằm trên
đường h(∞) = k và điểm cực tiểu nằm dưới đường h(t) = k thì những tham số
Ti, Ti’ của mô hình (3.7) tương ứng là những số thực và phải tồn tại p chỉ số
trong khoảng {1, 2, … , m} để có p bất đẳng thức trong (3.8) không được thoả
mãn.
Kết luận 5: Nếu h(t) có vô số điểm cực trị cách đều nhau, trong đó điểm
cực đại nằm trên đường h(∞) = k và điểm cực tiểu nằm dưới đường h(∞) = k
thì mô hình (3.6) của nó phải có các điểm cực là những giá trị phức.
Sau khi đã có hàm h(t) từ thực nghiệm, dựa vào những kết luận trên ta
có thể xác định được các tham số cho mô hình của đối tượng điều khiển.
Trong thực tế, người ta thường cố gắng đưa dạng mô hình của đối tượng điều
khiển về các khâu cơ bản như: khâu quán tính bậc nhất (PT1), khâu quán tính
- tích phân bậc nhất (IT1), khâu quán tính – tích phân bậc n (ITn), khâu quán
tính bậc hai (PT2), khâu quán tính bậc n (PTn), khâu Lead/Lag, khâu dao động
48
- bậc hai, hay kết hợp các khâu cơ bản. Sau đó, trên cơ sở các phương pháp
kinh điển đã được nghiên cứu, ta có thể xác định được các tham số cho các
mô hình này.
b) Xây dựng mô hình cho đối tượng điều khiển
Xây dựng hàm truyền W(s) với đầu vào đối tượng là tốc độ đặt và đầu ra
là tốc độ mong muốn.
Để tìm được hàm truyền trên ta kích thích hệ thống bằng hàm
Heaviside 1(t) tại đầu vào tốc độ. Hàm 1(t) ở đây là tốc độ hay ta chuyển đổi
thành hàm 1(t) của tần số kích xung mở các transitor. Đo ở đầu ra ta được đáp
ứng quá độ htt(t). Người ta chia đối tượng khảo sát ra làm hai loại cơ bản:
Đối tượng có tính tự cân bằng là đối tượng có khả năng tự hiệu chỉnh lại
trạng thái cân bằng khi có nhiễu tác động phá vỡ cân bằng (đối tượng tĩnh).
Đối tượng không tự cân bằng là đối tượng không có khả năng trạng
thái cân bằng khi có nhiễu phá vỡ sự cân bằng của nó.
Đối tượng ở đây là tốc độ của dòng khí. Khi ta cấp nguồn điện cho bộ
biến tần, tốc độ tăng lên và tăng đến một tốc độ nào đó thì không tăng nữa và
nó ổn định ở tốc độ này. Như vậy đối tượng của ta ở đây là đối tượng có tính
tự cân bằng.
Dạng tổng quát hàm truyền đạt của đối tượng có tính tự cân bằng được
mô tả như sau:
τs
Wdt(s) = KdtW0(s) e-
Trong đó
Kdt là hệ số truyền của đối tượng;
τ là thời gian trễ.
b 0sm + b1sm-1 + ... + b m-1s + 1
W0(s) =
a 0sn + a1sn-1 + ... + a n-1s + 1
49
- Trong thực tế khâu tĩnh có thể lấy một trong các dạng điển hình sau:
- Khâu quán tính bậc nhất:
Kdt
PT1: W(s) =
1 + T1s
Đặc tính đường quá độ của hàm truyền như hình 3.6a
- Khâu quán tính bậc nhất có trễ:
K dt .e− τs
Wo (s) =
1 + Ts
- Khâu quán tính bậc hai:
K
dt
PT2: W(s) =
(1 + T1s)(1 + T2s)
Đặc tính đường quá độ của hàm truyền PT2 như hình 3.6b.
- Khâu quán tính bậc hai có trễ:
K dt .e− τs
Wo (s) =
(1 + T1s)(1 + T2s)
- Khâu quán tính bậc n:
K
dt
PTn: W(s) =
(1 + Ts) n
h(t)
h(t
t
t
50
- a, b,
Hình 3.6 đặc tính quá độ của hàm truyền
Ngoài ra còn có các mô hình Lag, và mô hình dao động bậc hai tắt
dần. Dạng hàm truyền của nó như sau:
- Mô hình Lag:
K dt (1 + Tt s)
W(s) = (Tt < Tm)
1 + Tms
- Mô hình dao động bậc hai tắt dần:
kq 2
W(s) = (0
- điều khiển sao cho độ sai lệch giảm tới 0. Luật điều khiển tích phân
còn gọi là điều khiển chậm sau.
- Điều khiển vi phân (D): Khi hằng số thời gian hoặc thời gian chết của
hệ thống rất lớn điều khiển theo P hoặc PI có đáp ứng quá chậm thì ta
sử dụng kết hợp với điều khiển vi phân. Điều khiển vi phân tạo ra tín
hiệu điều khiển sao cho tỷ lệ với tốc độ thay đổi sai lệch đầu vào. Luật
điều khiển vi phân còn được gọi là điều khiển vượt trước.
Mô hình liên tục của bộ điều khiển PID được mô tả như sau:
t
1 de(t)
u(t) = k p [e(t) + ∫ e(τ)dτ + TD ] (3.9)
TI 0 dt
Ở đây e(t) là sai lệch đầu vào;
kp là hệ số khuếch đại;
TI là hằng số tích phân;
TD là hằng số vi phân.
Ở trong hệ gián đoạn, đầu vào e(t) được thay bằng dãy {ek} có chu kỳ
trích mẫu là TS, khi đó thuật toán PID số được xây dựng như sau:
Thành phần khuếch đại uPt) = kpe(t) được thay bằng ukP= kpek
t
kp
∫ e(τ)dτ được xấp xỉ bằng
Thành phần tích phân uI(t) =
TI 0
k p TS k
∑e
I
uk = i
TI i=1
52
- de(t)
Thành phần vi phân uD(t) = k p TD được thay bằng
dt
k p TD
(ek - ek-1 )
uk D =
TS
Thay các công thức xấp xỉ trên vào
uk = ukP + ukI + ukD
ta thu được mô hình không liên tục của bộ PID số
⎡ ⎤
TS k T
u k = k p ⎢e k + ∑ ei + D (e k - e k-1 ) ⎥ (3.10)
TI i=1 TS
⎣ ⎦
Với thuật toán PID này, ta có thể tạo ra được các thuật toán điều khiển
khác như: P, PI, PID. Nhưng vấn đề quan trọng là ta phải xác định được các
tham số kp, TI, TD.
Xác định tham số cho bộ điều chỉnh
Khi ta đã xây dựng được hàm truyền của hệ thống, để hệ làm việc ổn định ta
phải tổng hợp các bộ điều chỉnh tương ứng. Trong mô hình chúng tôi đã sử
dụng bộ điều chỉnh PID kinh điển. Khi đó chất lượng của hệ thống phụ thuộc
vào các tham số kp, TI, TD của PID. Hiện có khá nhiều phương pháp xác định
các tham số trên, song tiện ích hơn cả là các phương pháp sau: Phương pháp
sử dụng mô hình xấp xỉ bậc nhất có trễ của đối tượng (phương pháp thứ nhất
của Ziegler – Nichols), phương pháp hàm chuẩn tối ưu và phương pháp xác
định tham số theo tổng hằng số thời gian theo Kuhn. Tuỳ theo từng ứng dụng
và đáp ứng quá độ của từng đối tượng chúng ta sẽ lựa chọn một trong số các
phương pháp trên.
53
- Phương pháp thứ nhất của Ziegler – Nichols
Phương pháp này chỉ áp dụng cho đối tượng có đáp ứng quá độ có dạng
bậc nhất có trễ. Từ hàm truyền của đối tượng ta dựng đáp ứng quá độ cho đối
tượng này. Theo phương pháp này ta phải xác định ba thông số: L (hằng số
thời gian trễ), k (hệ số khuyếch đại) và T (hằng số thời gian quán tính).
Hình 3.7 Đặc tính quá độ của đối tượng
L là khoảng thời gian đầu ra h(t) chưa có phản ứng ngay với kích thích
1(t) tại đầu vào.
k = h(∞)
Gọi A là điểm kết thúc khoảng thời gian trễ, tức là điểm trên trục hoành
có hoành độ bằng L. Khi đó T là khoảng thời gian cần thiết sau L để tiếp
tuyến của h(t) tại A đạt được giá trị k. Sau khi xác định được ba thông số trên
Ziegler – Nichols đã nêu các biểu thức xác định các tham số kp, TI, TD như
sau:
- Nếu sử dụng bộ điều chỉnh là bộ khuyếch đại P có hàm truyền là kp thì
T
kp =
chọn
kL
54
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
