仪表自动化课件 第二章 被控对象的特性.ppt

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1、第二章被控对象的特性研究过程特性的意义：为了更好地实施控制！医生给病人看病，其实也是控制思想的一种运用。看病吃药的过程也就是克服干扰作用的过程，最终的目的是使病人的身体好起来。那么，医生开处方怎么开呢？首先他得了解病人的病情，然后才能对症下药。医生了解病人病因的过程也就是了解对象特性的过程。所以说，了解了对象的特性对于更好地控制好这个对象是有益的。过程：需要实现控制的机器、设备或生产过程过程特性：是指被控过程的输入变量（操纵变量或扰动变量）发生变化时，其输出变量（被控变量）随时间的变化规律。简单

2、控制系统方块图2.1对象特性的类型对象特性——是指对象输入量与输出量之间的关系(数学模型)即对象受到输入作用后，被控变量是如何变化的、变化量为多少……输入量:控制变量＋各种各样的干扰变量由对象的输入变量至输出变量的信号联系称为通道控制变量至被控变量的信号联系通道称控制通道干扰至被控变量的信号联系通道称干扰通道对象输出为控制通道输出与各干扰通道输出之和控制通道干扰通道干扰变量控制变量被控变量被控对象数学模型的表示方法：参量模型：通过数学方程式表示常用的描述形式：微分方程(组)、传递函数、频率特性等

3、参量模型的微分方程的一般表达式：y(t)表示输出量，x(t)表示输入量，通常输出量的阶次不低与输入量的阶次(n≥m)通常n=1，称该对象为一阶对象模型；n=2，称二阶对象模型。非参量模型：采用曲线、表格等形式表示。特点：形象、清晰，缺乏数学方程的解析性质（必要时须进行数学处理获得参量模型）。建模的方法：机理建模、实验建模、混合建模机理建模——根据物料、能量平衡、化学反应、传热传质等基本方程，从理论上来推导建立数学模型。由于工业对象往往都非常复杂，物理、化学过程的机理一般不能被完全了解，而且线性的

4、并不多，再加上分布元件参数（即参数是时间与位置的函数）较多，一般很难完全掌握系统内部的精确关系式。另外，在机理建模过程中，往往还需要引入恰当的简化、假设、近似、非线性的线性化处理等，而且机理建模也仅适用于部分相对简单的系统。实验建模——在所要研究的对象上，人为的施加一个输入作用，然后用仪表记录表征对象特性的物理量随时间变化的规律，得到一系列实验数据或曲线。这些数据或曲线就可以用来表示对象特性。这种应用对象输入输出的实测数据来决定其模型的方法，通常称为系统辨识。其主要特点是把被研究的对象视为一个黑

5、箱子，不管其内部机理如何，完全从外部特性上来测试和描述对象的动态特性。混合建模——将机理建模与实验建模结合起来，称为混合建模。混合建模是一种比较实用的方法，它先由机理分析的方法提出数学模型的结构形式，把被研究的对象视为一个灰箱子，然后对其中某些未知的或不确定的参数利用实验的方法给予确定。这种在已知模型结构的基础上，通过实测数据来确定数学表达式中某些参数的方法，称为参数估计。通道：输入变量对输出变量的作用途径控制通道：操纵变量q(t)对被控变量c(t)的作用途径扰动通道：扰动变量f(t)对被控变量

6、c(t)的作用途径广义对象特性主要通过响应曲线来呈现控制通道的响应曲线：当被控作用u(t)做阶跃变化（扰动f(t)不变）时被控变量的时间特性c(t)扰动通道的响应曲线：当扰动f(t)做阶跃变化（控制作用u(t)不变）时被控变量的时间特性c(t)2.2对象特性的数学描述问题：处于平衡状态的对象加入干扰以后，不经控制系统能否自行达到新的平衡状态？左图：假设初始为平衡状态qi=qo，水箱水位保持不变。当发生变化时(qi＞qo)，此时水箱的水位开始升高根据流体力学原理，水箱出口流量与H是存在一定的对应关

7、系的：因此，qiHqo，直至qi=qo可见该系统受到干扰以后，即使不加控制，最终自身是会回到新的平衡状态，这种特性称为“自衡特性”。右图：如果水箱出口由泵打出，其不同之处在于：qi当发生变化时，qo不发生变化。如果qi＞qo，水位H将不断上升，直至溢出，可见该系统是无自衡能力。绝大多数对象都有自衡能力，一般而言有自衡能力的系统比无自衡能力的系统容易控制。·一阶线性对象问题：求右图所示的对象模型（输入输出模型）。解：该对象的输入量为qi被控变量为液位h根据物料平衡方程：单位时间内水槽体积

8、的改变＝输入流量—输出流量由于出口流量可以近似地表示为：(i)式是针对完全量的输入输出模型，(ii)式是针对变化量的输入输出模型，二者的结构形式完全相同。由于在控制领域中，特性的分析往往是针对变化量而言的，为了书写方便在以后的表达式中不写出变化量符号。对上式作拉氏变换：对象的传递函数：该对象的阶跃响应：如果qi为幅值为A的阶跃输入，则这是最典型的一阶对象的传递函数·一阶线性对象（总结）典型的微分方程典型的传递函数典型的阶跃响应函数典型的阶跃响应曲线h()h(t)T0.632h()qita从微