8. kierros. 1. Lähipäivä

Samankaltaiset tiedostot
8. kierros. 2. Lähipäivä

Tilaesityksen hallinta ja tilasäätö. ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 6: Tilasäätö, tilaestimointi, saavutettavuus ja tarkkailtavuus

3. kierros. 1. Lähipäivä

2. kierros. 1. Lähipäivä

2. kierros. 2. Lähipäivä

Dynaamisten systeemien teoriaa. Systeemianalyysilaboratorio II

3. kierros. 2. Lähipäivä

x = ( θ θ ia y = ( ) x.

H(s) + + _. Ymit(s) Laplace-tason esitykseksi on saatu (katso jälleen kalvot):

4. kierros. 1. Lähipäivä

Harjoitus 6: Simulink - Säätöteoria. Syksy Mat Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 1

v AB q(t) = q(t) v AB p(t) v B V B ṗ(t) = q(t) v AB Φ(t, τ) = e A(t τ). e A = I + A + A2 2! + A3 = exp(a D (t τ)) (I + A N (t τ)), A N = =

AS Automaation signaalinkäsittelymenetelmät. Laskuharjoitus 8. Ackermannin algoritmi Sumea säätö

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros Vaimennetun heilurin tilanyhtälöt on esitetty luennolla: θ = g sin θ r θ

Y (s) = G(s)(W (s) W 0 (s)). Tarkastellaan nyt tilannetta v(t) = 0, kun t < 3 ja v(t) = 1, kun t > 3. u(t) = K p y(t) K I

Osatentti

Amazon.com: $130,00. Osia, jaetaan opetusmonisteissa

Säätötekniikan matematiikan verkkokurssi, Matlab tehtäviä ja vastauksia

Harjoitus (15min) Prosessia P säädetään yksikkötakaisinkytkennässä säätimellä C (s+1)(s+0.02) 50s+1

Tehtävä 1. Vaihtoehtotehtävät.

ẋ(t) = s x (t) + f x y(t) u x x(t) ẏ(t) = s y (t) + f y x(t) u y y(t),

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 11

MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42

ACKERMANNIN ALGORITMI. Olkoon järjestelmä. x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

Mat Systeemien identifiointi, aihepiirit 1/4

Säätötekniikkaa. Säätöongelma: Hae (mahdollisesti ulostulon avulla) ohjaus, joka saa systeemin toimimaan halutulla tavalla

11. kierros. 1. Lähipäivä

SaSun VK1-tenttikysymyksiä 2019 Enso Ikonen, Älykkäät koneet ja järjestelmät (IMS),

Tilayhtälötekniikasta

17. Differentiaaliyhtälösysteemien laadullista teoriaa.

Tampereen yliopisto Informaatiotieteiden yksikkö

Lisämateriaalia: tilayhtälön ratkaisu, linearisointi. Matriisimuuttujan eksponenttifunktio:

KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme

DI matematiikan opettajaksi: Täydennyskurssi, kevät 2010 Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle 13: ti klo 13:00-15:30 ja to 1.4.

Systeeminen turvallisuuden suunnittelu ja johtaminen. MS-E2194 Björn Wahlström elokuuta 2017

TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio. Mat Systeemien Identifiointi. 4. harjoitus

Y Yhtälöparista ratkaistiin vuorotellen siirtofunktiot laittamalla muut tulot nollaan. = K K K M. s 2 3s 2 KK P

Y (z) = z-muunnos on lineaarinen kuten Laplace-muunnoskin

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

Hyvyyskriteerit. ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit

Parametristen mallien identifiointiprosessi

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros Johdetaan ensiksi välttämättömät ehdot diskreettiaikaiselle optimisäätötehtävälle.

[xk r k ] T Q[x k r k ] + u T k Ru k. }.

1 Di erentiaaliyhtälöt

(s 2 + 9)(s 2 + 2s + 5) ] + s + 1. s 2 + 2s + 5. Tästä saadaan tehtävälle ratkaisu käänteismuuntamalla takaisin aikatasoon:

1 Perusteita lineaarisista differentiaaliyhtälöistä

Moottorin säätö. Miikka Ihonen 67367P Sampo Salo 79543L Kalle Spoof 83912K John Boström 83962B Venla Viitanen 84514C

Antti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

Parametristen mallien identifiointiprosessi

Differentiaaliyhtälöt II, kevät 2017 Harjoitus 5

Tämän päivän ohjelma: ENY-C2001 Termodynamiikka ja lämmönsiirto Luento 7 /

Älä tee mitään merkintöjä kaavakokoelmaan!

Kurssikokonaisuus 2016

ENY-C2001 Termodynamiikka ja lämmönsiirto Luento 8 /

6. Differentiaaliyhtälösysteemien laadullista teoriaa.

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio.

Modus Ponens. JosAjaA B ovat tosia, niin välttämättä myösb on tosi 1 / 15. Modus Ponens. Ketjusääntö. Päättelyketju.

Polynomisysteemiteoria elämäntyönä. Raimo Ylinen Teknillinen korkeakoulu Systeemiteorian laboratorio

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

Bifurkaatiot dierentiaaliyhtälöissä. Systeemianalyysin. Antti Toppila laboratorio. Teknillinen korkeakoulu

Differentiaaliyhtälön ratkaisu. ELEC-C1230 Säätötekniikka. Esimerkki: läpivirtaussäiliö. Esimerkki: läpivirtaussäiliö

= ( 1) 2 u tt (x, t) = u tt (x, t)

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

LTY/SÄTE Säätötekniikan laboratorio Sa Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi. Servokäyttö (0,9 op)

MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

Missä mennään. systeemi. identifiointi. mallikandidaatti. validointi. malli. (fysikaalinen) mallintaminen. mallin mallin käyttötarkoitus, reunaehdot

Jos siis ohjausrajoitusta ei olisi, olisi ratkaisu triviaalisti x(s) = y(s). Hamiltonin funktio on. p(0) = p(s) = 0.

Säätötekniikkaa. Säätöongelma: Hae (mahdollisesti ulostulon avulla) ohjaus, joka saa systeemin toimimaan halutulla tavalla

Liike pyörivällä maapallolla

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros Johdetaan välttämättömät ehdot funktionaalin. g(y(t), ẏ(t),...

Suorat ja tasot, L6. Suuntajana. Suora xy-tasossa. Suora xyzkoordinaatistossa. Taso xyzkoordinaatistossa. Tason koordinaattimuotoinen yhtälö.

Harjoitus 6. KJR-C2001 Kiinteän aineen mekaniikan perusteet, IV/2016

5 Differentiaaliyhtälöryhmät

9 Singulaariset ratkaisut

Nopeus, kiihtyvyys ja liikemäärä Vektorit

MATLAB harjoituksia RST-säädöstä (5h)

Paikannuksen matematiikka MAT

Johdatus reaalifunktioihin P, 5op

ax + y + 2z = 0 2x + y + az = b 2. Kuvassa alla on esitetty nesteen virtaus eräässä putkistossa.

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

l 1 2l + 1, c) 100 l=0

1, MITÄ TARKOITETAAN SEURAAVILLA TERMEILLÄ:

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Insinöörimatematiikka D

Harjoitus 7: Dynaamisten systeemien säätö (Simulink)

ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit

Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2

Harjoitus Tarkastellaan luentojen Esimerkin mukaista työttömyysmallinnusta. Merkitään. p(t) = hintaindeksi, π(t) = odotettu inflaatio,

Vakiokertoiminen lineaarinen normaaliryhmä

PID-sa a timen viritta minen Matlabilla ja simulinkilla

Agenda. Johdanto Säätäjiä. Mittaaminen. P-, I-,D-, PI-, PD-, ja PID-säätäjä Säätäjän valinta ja virittäminen

Tyyppi metalli puu lasi työ I II III

Transkriptio:

8. kierros 1. Lähipäivä

Viikon aihe Tilaestimointi Tilasäätö Saavutettavuus, ohjattavuus Tarkkailtavuus, havaittavuus

Mitoitus Kontaktiopetusta: 8 tuntia Kotitehtäviä: 4 tuntia

Tavoitteet: tietää Saavutettavuus Ohjattavuus Tarkkailtavuus Havaittavuus Tilaestimointi Tilasäätö

Tavoitteet: ymmärtää Miten saavutettavuus ja tarkkailtavuus liittyvät tilaestimointiin ja -säätöön Milloin tilaestimointia voi ja kannattaa käyttää Milloin tilasäätö voi ja kannattaa käyttää

Tavoitteet: soveltaa Osaa määrittää onko systeemi saavutettava tai tarkkailtava Osaa muodostaa systeemille tilaestimaattorin Osaa säätää systeemiä tilasäätimellä

Tietoisku I: Saavutettavuus ja tarkkailtavuus Mistä kysymys: Voidaanko systeemin alkutila määrittää ohjauksen ja ulostulon avulla? Kuinka päästään annetusta alkutilasta haluttuun lopputilaan? x(0) y(t) u(t) x(0) xf

Määritelmiä Saavutettavuus Jos on olemassa ohjaus, jolla päästään mielivaltaisesta alkutilasta mielivaltaiseen lopputilaan äärellisessä ajassa, systeemi on saavutettava Ohjattavuus Jos on olemassa ohjaus, jolla päästään mielivaltaisesta tilasta origoon äärellisessä ajassa, systeemi on ohjattava (=kaikki ei-saavutettavat tilat ovat stabiileja) Tarkkailtavuus Jos alkutila pystytään määrittämään ohjauksen ja ulostulon avulla, systeemi on tarkkailtava Havaittavuus Jos kaikki ei-tarkkailtavat tilat ova stabiileja, systeemi on havaittava

Seurauksia Saavutettava systeemi voidaan muodostaa tilasäädin, jonka avulla säädetyn järjestelmän navat pystytään asettamaan mielivaltaisesti Tarkkailtava systeemi voidaan muodostaa tilaestimaattori, jonka estimointivirheen pienenemistä kuvaavat navat voidaan valita mielivaltaisesti

Miten tutkitaan? Systeemi on saavutettava, jos sen ohjattavuusmatriisin rangi on täysi Systeemi on tarkkailtava, jos sen havaittavuusmatriisin rangi on täysi M B AB A B A B c 2 n 1 = M o C CA 2 = CA n 1 CA

Miten saadaan selville onko matriisin rangi täysi?

Mekaaninen systeemi -esimerkki Tutkikaa seuraavan mekaanisen systeemin saavutettavuus ja tarkkailtavuus 0 1 0 x ( t) = ( ) ( ) ( ) ( ) 5 2 x t + u t t u t 1 = Ax + B y( t) = [ 1 0 ] x( t) = Cx( t) Mitä nämä käytännössä tarkoittavat, jos tiloina ovat systeemin paikka ja nopeus?

Toinen esimerkki Tutkitaan systeemin saavutettavuutta ja tarkkailtavuutta eri tilanteissa: C 0,1 on ohjaus, C 0,2 on häiriö, C 2 on lähtösuure C 0,1 on häiriö, C 0,2 on ohjaus, C 2 on lähtösuure C 0,1 on ohjaus, C 0,2 on häiriö, C 1 on lähtösuure C 0,1 on häiriö, C 0,2 on ohjaus, C 1 on lähtösuure F1 F4 C0,1(t) V1 C1(t) C1(t) F3 F C1(t) V2 C2(t) C2(t) = F = 1 5 F2 2 3 4 1 2 2 F = F = F = V = V = 1 C0,2(t) F5 1

Virtausesimerkki jatkuu Systeemin malli: Tilaesitykset eri tilanteille: C 1( t) = 2 C1 ( t) + 2 C0,1( t) C 2( t) = C1 ( t) 2 C2( t) + C0,2( t) a. 2 0 2 0 2 0 0 2 x ( t) = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 2 x t + 0 u t + 1 v t x t =. 1 2 x t + 1 u t + v t 0 b y( t) [ 0 1 ] ( t) = x y( t) = [ 0 1 ] x( t) c. 2 0 2 0 2 0 0 2 x ( t) = ( t) + u( t) + v( t) 1 2 x 0 1 x ( t) = ( ) ( ) ( ) d. 1 2 x t + 1 u t + 0 v t y( t) = [ 1 0 ] x( t) y( t) = [ 1 0 ] x( t) Saavutettavuus ja tarkkailtavuus: a. ja c. 2 4 0 1 det Mc = det 8 0. ja. det det 3 0 0 2 = a b Mo = 1 2 = b. ja d. 0 0 1 0 det Mc = det = 0 c. ja d. det o = det = 0 1 2 M 2 0

Tietoisku II: Tilasäätö r(t) Säätö voidaan toteuttaa takaisinkytkentänä lähtösuureesta R S T x ( t) = Ax( t) + Bu( t), u( t) = Tr( t) Ky( t) = Tr( t) KCx( t) y( t) = Cx( t) R S T * * x ( t) = Ax( t) + B Tr( t) KCx( t) = A BKC x( t) + BTr( t) = A x( t) + B r( t) y( t) = Cx( t) T + _ b g b g u(t) + x(t) y(t) B y C + A R S T R S T * * x ( t) = A x( t) + B r( t) y( t) = Cx( t) * A = A BKC B * = BT Säädin K

Mekaanisen systeemin säätö lähtösuureesta Säädetään tuttua mekaanista systeemiä 0 1 0 x ( t) = ( ) ( ) ( ) ( ) 5 2 x t + u t t u t 1 = Ax + B y( t) = [ 1 0 ] x( t) = Cx( t) Tehdään takaisinkytkentä lähtösuureesta ja tutkitaan miten säädetyn järjestelmän navat pystytään sijoittamaan

Säätö tilasuureesta Säädettäessa takaisinkytkennällä tilasuureesta saadaan R S T x ( t) = Ax( t) + Bu( t), u( t) = Tr( t) Lx( t) y( t) = Cx( t) R S T * * x ( t) = Ax( t) + B Tr( t) Lx( t) = A BL x( t) + BTr( t) = A x( t) + B r( t) y( t) = Cx( t) b g b g r(t) T Säädin + _ u(t) + x(t) y(t) B y C + A L R S T R S T * * x ( t) = A x( t) + B r( t) y( t) = Cx( t) * A = A BL B * = BT

Mekaanisen systeemin säätö Mekaaninen systeemi: R S T L NM 0 1 0 x ( t) = x( t) u( t) Ax( t) Bu( t) 5 2 1 y( t) = 1 0 x( t) = Cx( t) O QP L + N M O Q P = + Tehdään takaisinkytkentä tilasuureesta ja tutkitaan miten säädetyn järjestelmän navat pystytään sijoittamaan

Mekaanisen systeemin säätö Sijoittakaa navat pisteeseen -5 ja mitoittakaa staattinen vahvistus ykköseksi Simuloikaa askelvasteella

Harjoituksia! 1, 2 a-d, 3

To Do -lista Tarkistakaa wikistä, että ryhmänne kohdalta löytyy jokaiselle palautuskierrokselle työaikaarviot Kun ryhmänne on saanut hommat valmiiksi, työstäkää omaa mind mappianne (väh. 15 min)

Sama aihe jatkuu Seuraavalla kerralla