Методическое и программное обеспечение для имитационного моделирования систем регулирования технологических процессов с нелинейными элементами

• Автор: Бочкарева, Елена Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 149 с. : ил.

Введение
Предмет исследования и обзор работ по математическому обеспечению задач синтеза и анализа систем регулирования Общее состояние вопроса в области имитационного моделирования промышленных автоматических систем регулирования
Применение методов имитационного моделирования для решения задач автоматического регулирования Программные средства построения имитационных моделей автоматических систем регулирования Типовые структуры применяемых на практике регуляторов Типы соединения отдельных составляющих ПИДзакоиа регулирования

Виды управляющего сигнала

Способ управления исполнительным механизмом постоянной скорости

Особенности реальных регуляторов Цель и постановка задачи

Разработка библиотеки типовых блоков линейных и нелинейных элементов систем регулирования и их исследование Математическое обеспечение имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов Программное обеспечение для имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов Результаты тестирования программных модулей, имитирующих работу линейных и нелинейных динамических элементов

Выводы по главе

Построение имитационных моделей систем регулирования. Решение задач оптимизации при синтезе и анализе имитационных моделей
Методическое обеспечение исследований Цели и задачи оптимизации при исследовании имитационных моделей

Существующие алгоритмы для оптимизации имитационных

моделей и проблемы их использования
Алгоритмы для статической оптимизации
Алгоритмы для динамической оптимизации
Показатели качества процесса регулирования для решения
задач оптимизации
Имитационная модель одноконтурной системы с микропроцессорным регулятором ПРОТАР
Пример использования имитационной модели системы с регулятором ПРОТАР для настройки систем регулирования на стадии проектирования
Имитационная модель двухконтурной системы регулирования
Оптимизация двухконтурной системы регулирования Выводы по главе
Анализ качества процессов регулирования систем с нелинейностями методом имитационного моделирования Влияние нелинейных элементов на качество переходных процессов в системе с цифровым регулятором Исследование влияния параметров нелинейных элементов на качество работы системы регулирования, рассмотренной в п. 3.6.
4.3. Рекомендации по настройке автоматических систем регули
рования с широтноимпульсным модулятором и ИМ постоянной скорости
4.3.1. Общие сведения о ШИМ, применяемых при работе с исполнительными механизмами постоянной скорости
4.3.2. Корректировка минимальной длительности импульса ШИМ
4.3.3. Оценка максимальной расчетной скорости регулирования
4.3.4. Практические рекомендации по выявлению целесообразно
сти введения корректировки минимальной длительности импульса для действующей системы
4.4. Особенности регуляторов с исполнительными механизмами
постоянной скорости на базе позиционера
4.5. Выводы по главе 4
Заключение
Список литературы


Среди численных методов следует назвать классический метод Эйлера 2, метод шаг за шагом Стоута Т. М. 3, методы исследования фазового пространства с помощью вычислительных машин, развитые Ку И. Х. 4, спектральные методы анализа 5 и др. С развитием науки и техники наряду с расширением абстрактных методов изучения реальных явлений и процессов все большее значение приобретают экспериментальные методы и, в частности, моделирование. Модель является представлением объекта, системы или понятия идеи в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Модель служит обычно средством, помогающим нам в объяснении, понимании или совершенствовании системы. Моделирование позволяет поновому описать реальный объект, процесс или явление и упростить его экспериментальное изучение. Если раньше моделирование означало реальный физический эксперимент, либо создание некоторого макета, то теперь появилось много новых видов моделирования, в основе которых лежит постановка не только реальных физических экспериментов, но и постановка математических и численных экспериментов. Для этой цели и должны быть созданы модели, имитирующие реальность или изучаемый процесс. Исследователь с помощью этих моделей, серии специально организованных вариантных расчетов получает те знания, без которых выбрать альтернативный вариант своей стратегии он не может. Реализация вариантных расчетов стала возможной только с появлением достаточно мощной вычислительной техники. Эти возможности ЭВМ были быстро поняты специалистами, и в русском языке появились даже термины имитационная модель и имитационная моделирование, а в английском языке ii i. Надо отметить, что если в английском языке термин имеет вполне четкий смысл, ибо симуляция и моделирование не являются синонимами, то с точки зрения русского языка любая модель, в принципе, имитационная, ибо она имитирует реальность. Имитационное моделирование это процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причем плюсом является то, что временем в модели можно управлять замедлять в случае с быстротекущих процессов и ускорять для моделирования систем с медленнотекущими процессами. Применение моделей позволяет проводить контролируемые эксперименты в ситуациях, где экспериментирование на реальных объектах было бы практически невозможным или экономически нецелесообразно. Непосредственное экспериментирование с системой обычно состоит в варьировании ее некоторых параметров при этом, поддерживая все остальные параметры неизменными, наблюдают результаты эксперимента. Для большинства систем, с которыми приходится иметь дело исследователю, это или практически недоступно, или слишком дорого, или и то, и другое вместе. Когда ставить эксперимент на реальной системе слишком дорого и или невозможно, зачастую может быть построена модель, на которой необходимые эксперименты могут быть проведены с относительной легкостью и недорого. При экспериментировании с моделью сложной системы мы часто можем больше узна ть о ее внутренних взаимодействующих факторах, чем могли бы узнать, манипулируя с реальной системой это становится возможным благодаря измеряемости структурных элементов модели, благодаря тому, что мы можем контролировать ее поведение, легко изменять ее параметры и т. Необходимость решения задачи путем экспериментирования становится очевидной, когда возникает потребность получить о системе специфическую информацию, которую нельзя найти в известных источниках.