- Chương 2: Mô hình quá trình phần II. - 2.4 Mô hình hóa thực nghiệm. - Dãy số liệu thực nghiệm:. - Định nghĩa nhận dạng. - Phương pháp xây dựng mô hình toán học trên cơ sở các số liệu vào-ra thực nghiệm được gọi là mô hình hóa thực nghiệm hay nhận dạng hệ thống. - Nhận dạng hệ thống là. - những thủ tục suy luận một mô hình toán học biểu diễn ₫ặc tính tĩnh và ₫ặc tính quá ₫ộ của một hệ thống từ ₫áp ứng của nó ₫ối với một tín hiệu ₫ầu vào xác ₫ịnh rõ, ví dụ hàm bậc thang, một xung hoặc nhiễu tạp trắng. - Zadeh: Trên cơ sở quan sát số liệu vào/ra thực nghiệm, các định các tham số của mô hình từ một lớp các mô hình thích hợp, sao cho sai số là nhỏ nhất.. - Các yếu tố cơ bản của nhận dạng. - Dạng mô hình, cấu trúc mô hình. - Mô hình phi tuyến/tuyến tính, liên tục/gián đoạn hàm truyền đạt/không gian trạng thái,. - Chỉ tiêu đánh giá chất lượng mô hình. - Lựa chọn phương pháp nhận dạng (trực tuyến/. - Quyết định về dạng mô hình và giả thiết ban đầu về cấu trúc mô hình. - Lựa chọn thuật toán và xác định các tham số mô hình. - Mô phỏng, kiểm chứng và đánh giá mô hình 7. - Phân loại các phương pháp nhận dạng. - Theo dạng mô hình sử dụng: phi tuyến/tuyến. - tính, liên tục/gián đoạn, mô hình thời gian/tần số. - Theo mục đích sử dụng mô hình: trực tuyến, ngoại tuyến. - Theo thuật toán ước lượng mô hình:. - phương pháp lỗi dự báo (prediction error method, PEM). - phương pháp không gian con (subspace method).. - Nhận dạng vòng hở/vòng kín. - QUÁ TRÌNH. - a) Nhận dạng vòng hở. - b) Nhận dạng vòng kín. - Đánh giá và kiểm chứng mô hình. - Tốt nhất: Bộ số liệu phục vụ kiểm chứng khác bộ số liệu phục vụ ước lượng mô hình. - là giá trị đầu ra dự báo trên mô hình. - Mô hình thực nghiệm thể hiện cả đặc tính quá trình, đặc tính thiết bị đo và thiết bị chấp hành (thậm chí cả hệ thống truyền thống)!. - 2.4.1 Nhận dạng dựa trên ₫áp ứng quá ₫ộ. - Xấp xỉ về mô hình ₫ơn giản. - Đáp ứng quán tính (a): có thể xấp xỉ thành mô hình quán tính bậc nhất hoặc bậc hai có trễ. - có thể xấp xỉ thành mô hình dao động bậc hai (SOPDT).. - có thể đưa về xấp xỉ thành mô hình quán tính bậc nhất hoặc bậc hai có trễ cộng thêm thành phần tích phân.. - mô hình có chứa điểm không nằm bên phải trục ảo (hệ pha không cực tiểu) =>. - cần phương pháp chính xác hơn. - Phương pháp kẻ tiếp tuyến. - Mô hình FOPDT: ˆ(. - Ví dụ quá trình có mô hình lý tưởng. - Mô hình ước lượng:. - mô hình lý tưởng. - mô hình ước lượng. - Phương pháp hai ₫iểm qui chiếu. - Mô hình FOPDT: ˆ. - Phương pháp diện tích. - Mô hình SOPDT. - Giải được bằng phương pháp số, không có gì phức tạp nếu sử dụng các công cụ tính toán như MATLAB (ví dụ hàm. - mô hình FOPDT. - mô hình SOPDT). - Mô hình chứa khâu tích phân. - Mô hình hàm truyền:. - Có thể đưa về nhận dạng mô hình FOPDT hoặc SOPDT. - 2.4.2 Phương pháp phản hồi rơ-le. - chỉnh định bộ PID theo phương pháp Ziegler-Nichols 2. - Thực chất là một phương pháp tần số, chỉ nhận dạng được đặc tính tần số tại tần số tương ứng với 180 O của hệ kín. - Một trong những phương pháp nhận dạng hệ kín được sử dụng nhiều nhất bởi các ưu điểm:. - Nhận dạng hệ kín xung quanh điểm làm việc. - là vector tham số của mô hình cần xác định. - Ước lượng tham số mô hình FIR. - Mô hình đáp ứng xung hữu hạn (finite impulse response, FIR):. - Ví dụ ước lượng mô hình FIR. - Ước lượng tham số mô hình ARX. - Gi ả s ử quá trình đư ợ c mô t ả b ở i mô hình ARX:. - Đ ặ t vector tham s ố mô hình c ầ n xác đ ị nh là. - Mô hình t ố t nh ấ t đư ợ c coi là mô hình đưa ra d ự báo l ỗ i nh ỏ nh ấ t theo ngh ĩ a bình phương t ố i thi ể u, t ứ c là. - Chu kỳ trích mẫu T = 0.5s, giới hạn quan sát t = 10s (20*T) Cấu trúc mô hình được chọn: na = nb = 3, d = 3. - Kết quả kiểm chứng mô hình nhận được. - Lựa chọn cấu trúc mô hình. - Thời gian trễ chưa biết trước: tiến hành như trên nhưng sau đó kiểm tra các tham số của mô hình.. - lượng tham số một lần nữa để tìm ra mô hình có trễ thực.. - Dạng mô hình sử dụng:. - Đáp ứng tần số: tạo mô hình bằng lệnh idfrd. - Các mô hình đa thức (ARX, ARMAX, Box-Jenkins, PE,...):. - tạo mô hình bằng các lệnh idpoly, idarx. - Mô hình trạng thái: tạo mô hình bằng lệnh idss. - Mô hình FIR: hàm impulse. - Mô hình đáp ứng tần số: hàm spa và etfe. - Mô hình ARX và AR: hàm arx, ax, iv4 và ivx. - Ước lượng mô hình ARMAX và ARMA: hàm armax. - 2.4.5 Lựa chọn phương pháp nhận dạng. - Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và đối tượng có thể xấp xỉ về mô hình FOPDT (hoặc có thể có thêm thành phần tích phân):. - Phương pháp hai điểm qui chiếu theo đơn giản và dễ áp dụng trực quan nhất,. - Nếu có nhiễu đo và thuật toán được thực hiện trên máy tính thì phương pháp diện tích cho kết quả chính xác hơn.. - Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình gián đoạn:. - Nên chọn các phương pháp ước lượng dựa trên nguyên lý bình phương tối thiểu áp dụng cho mô hình phù hợp với bài toán điều khiển (FIR, ARX, ARMAX,…).. - Quá trình không cho phép nhận dạng chủ động vòng hở:. - Phương pháp nhận dạng dựa trên phản hồi rơ-le và các phiên bản cải tiến tỏ ra tương đối đa năng và đặc biệt phù hợp cho thiết kế điều khiển trên miền tần số.. - Nếu chất lượng mô hình cần cao hơn thì nên áp dụng các phương pháp bình phương tối thiểu.. - Quá trình hoàn toàn không cho phép nhận dạng chủ động:. - Nếu phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình gián đoạn thì các phương pháp bình phương tối thiểu là phù hợp nhất.. - Chỉ nên sử dụng phương pháp phân tích phổ tín hiệu khi phương pháp thiết kế điều khiển hoàn toàn trên đặc tính tần số.. - Hiểu rõ các yếu tố cơ bản trong xây dựng mô hình bằng phương pháp thực nghiệm. - Nắm được các vấn đề khó khăn, trở ngại trong các bước tiến hành nhận dạng. - Hiểu được nguyên tắc cơ bản và có được kỹ năng tự thực hiện được (bằng mô phỏng) phương pháp ước lượng các mô hình đơn giản dựa trên đáp ứng bậc thang đơn vị/phương pháp phản hồi rơ-le. - Nắm được nguyên tắc cơ bản của phương pháp bình phương cực tiểu, áp dụng được trên hai lớp mô hình FIR và ARX (thông qua mô phỏng). - Nắm được sơ lược về chọn phương pháp. - Cuốn sách “Nhận dạng hệ thống điều khiển” (tác giả PGS. - Tự lấy ví dụ và áp dụng các phương pháp đã học.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt