Идентификация объектов управления. Семенов А.Д - 139 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

Как и в случае, идентификации корреляционным методом, подадим на
вход объекта случайный сигнал типа «белый шум» (рис. 5.1). На рис. 5.2
показано изменение коэффициентов АРРС – модели второго порядка в
процессе идентификации. По полученной АРСС – модели были вычислены
дискретная и непрерывная передаточные функции идентифицируемой модели,
хорошо совпадающие с исходной передаточной функцией.
)5486,0364,1)(99,0(
)2318,0)(181,3(0003558,0
)(
2
++−
+
+
=
zzz
zz
zW ; (5.52)
)01,25004,6)(1001,0(
)1069,141,34(104801,1
)(
2
626
+++
×+−×
=
−
ppp
pp
pW . (5.53)
Сравните исходную передаточную функцию (5.51) и передаточную
функцию полученную в результате идентификации (5.53).
На рис 5.3 и 5.4 показаны временные и частотные характеристики
исходного объекта и модели, полученной в результате идентификации.
Полученные результаты свидетельствуют о высокой эффективности РМНК для
идентификации линейных систем.
Рис.5.1. 
     Как и в случае, идентификации корреляционным методом, подадим на
вход объекта случайный сигнал типа «белый шум» (рис. 5.1). На рис. 5.2
показано изменение коэффициентов АРРС – модели второго порядка в
процессе идентификации. По полученной АРСС – модели были вычислены
дискретная и непрерывная передаточные функции идентифицируемой модели,
хорошо совпадающие с исходной передаточной функцией.
                               0,0003558( z + 3,181)( z + 0,2318)
                   W ( z) =                                              ;   (5.52)
                               ( z − 0,99)( z 2 + 1,364 z + 0,5486)

                        1,4801 × 10 −6 ( p 2 − 34,41 p + 1,69 × 10 6 )
             W ( p) =                                                    .   (5.53)
                           ( p + 0,1001)( p 2 + 6,004 p + 25,01)
     Сравните исходную передаточную функцию (5.51) и передаточную
функцию полученную в результате идентификации (5.53).
     На рис 5.3 и 5.4         показаны временные и частотные характеристики
исходного объекта и модели, полученной в результате идентификации.
Полученные результаты свидетельствуют о высокой эффективности РМНК для
идентификации линейных систем.




                                            Рис.5.1.

Страницы