Файл: Востриков. Основы теории непрерывных и дискретных систем регулирования.pdf

Добавлен: 15.02.2019

Просмотров: 19962

Скачиваний: 135

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

10.2. Метод гармонического баланса 

351 

Т а б л и ц а  10.2 

 

1

13

 

7

15

 

… 

 

1

Re

(

)

л

W

j

 

 

0,083 

5,983 

… 

 

1

Im

(

)

л

W

j

 

–0,135 

0,667 

… 

 

 

Соответствующий  график  построен  на  рис.  10.11,  где  4/А  =  5,983. 

Следовательно, параметры автоколебаний: 

7 15,

a

 

0,669

a

A

10.2.8. КОРРЕКЦИЯ АВТОКОЛЕБАНИЙ 

В некоторых случаях автоколебательный режим является желаемым 

режимом работы нелинейной системы, поэтому он должен иметь опре-

деленные  амплитуду  и  частоту.  Если  параметры  автоколебаний  отли-

чаются  от  требуемых,  то  возникает  необходимость  в  их  коррекции.  

С этой целью можно воспользоваться следующими рекомендациями. 

1.  Если можно изменить значения коэффициентов линейной части, 

следует попытаться подобрать их с учетом заданных параметров авто-

колебаний. Выбор коэффициентов линейной части осуществляется так, 

как описано в подразд. 10.2.5. 

2.  Если параметры линейной части нельзя изменить, то необходимо 

ее скорректировать. В этом случае на входе линейной части устанавли-

вают дополнительное звено (корректор), которое рассчитывают любым 

известным в линейной теории методом синтеза. 

3.  При  невозможности  изменить  линейную  часть  системы  можно 

попытаться скорректировать нелинейный элемент. 

10.2.9. УСЛОВИЯ  ПРИМЕНИМОСТИ  

МЕТОДА  ГАРМОНИЧЕСКОГО  БАЛАНСА 

Точность метода гармонического баланса зависит от точности заме-

ны нелинейного элемента эквивалентным линейным звеном, получен-

ным в результате гармонической линеаризации. Отсюда следуют усло-

вия применимости метода гармонического баланса. 


background image

Глава 10. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ В НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ 

352 

1.  Линейная  часть  системы  должна  быть  низкочастотным  фильт-

ром,  т. е.  отфильтровывать  возникающие  на  выходе  нелинейного  эле-

мента все гармонические составляющие сигнала, кроме первой. 

Для  большинства  систем,  у  которых  степень  полинома  числителя 

передаточной функции меньше степени полинома ее знаменателя, это 

условие выполняется. 

Кроме  требования  фильтрации,  предъявляемого  к  линейной  части, 

отметим случаи, когда в системе не будут возникать автоколебания. 

2.  При  наличии  однозначной  статической  нелинейной  характери-

стики и передаточной функции линейной части, у которой в числителе 
находится только коэффициент усиления (т. е. 

л

( )

( )

W p

k A p ),  авто-

колебания  в  системе  могут  возникать  только  тогда,  когда  степень  ха-

рактеристического полинома 

3

n

3.  В  случае  неоднозначной  статической  нелинейной  характеристи-

ки  и 

л

( )

( )

W p

k A p   в  системе  может  возникнуть  автоколебательный 

режим, если 

2

n

10.3. МЕТОД МАЛОГО ПАРАМЕТРА 

Этот метод обосновывает возможность пренебрежения малыми па-

раметрами, которые присутствуют в математической модели и обычно 

не  учитываются  при  проектировании  реальной  системы  управления. 

Следует  заметить,  что  подобное  пренебрежение  допустимо,  если  при 

этом не изменяются качественные свойства системы, а количественно 

они изменяются несущественно. 

Рассмотрим суть метода малого параметра для системы, поведение 

которой описывают уравнения состояния [8] 

 

( )

( ),

n

x

f x

x

x

R

 (10.28) 

Здесь  ( )

f x

  и  ( )

x

  –  непрерывные  дифференцируемые  функции  с  ог-

раниченными  производными, 

(0)

0

f

  и 

(0)

0

,  а  нормы  вектор-

функций соизмеримы, 

( ) ~

( )

f x

x

  –  малый  параметр,  причем  о 

его малости можно говорить, когда 

0,1

( )

f x 

Наряду  с  исходной  системой  будем  рассматривать  вырожденную

которая получается из (10.26) при 

0 : 

 

( )

x

f x

(10.29) 


background image

10.3. Метод малого параметра 

353 

На  вопрос  о  том,  насколько  процессы  в  системе  (10.28)  близки  к 

процессам (10.29), отвечает следующее утверждение. 

Теорема.  Если  вырожденная  система  (10.29)  экспоненциально  ус-

тойчива, то существует такое достаточно малое значение  , при ко-
тором исходная система 
(10.26) также экспоненциально устойчива

Для доказательства используем второй метод Ляпунова. Поскольку 

вырожденная система экспоненциально устойчива, для нее существует 

такая функция Ляпунова  ( )

V x , что ее полная производная вдоль траек-

торий движения (10.29) удовлетворяет неравенству 

 

2

( )

( )

,   

0

T

V

V x

f x

c x

c

x

 (10.30) 

Используем  эту  же  функцию  ( )

V x

  для  анализа  устойчивости  ис-

ходной системы. Ее полная производная в силу (10.26) имеет вид 

 

( )

( )

( )

T

T

V

V

V x

f x

x

x

x

 (10.31) 

С учетом (10.30) вместо (10.29) получим неравенство 

 

2

( )

( )

T

V

V x

c x

x

x

 (10.32) 

Поскольку  произведение 

( )

T

V

x

  также  можно  ограничить 

сверху  квадратом  нормы,  при  достаточно  малом  значении 

  вторая 

составляющая правой части (10.32) будет меньше по модулю, чем пер-
вая. При этом значение  ( )

V x

 будет не просто меньше нуля, а меньше 

некоторой квадратичной оценки. Следовательно, система (10.28) будет 

экспоненциально устойчива. 

К сожалению, конкретное численное значение  , начиная с которо-

го будет выполняться условие экспоненциальной устойчивости исход-

ной  системы,  оценить  довольно  трудно.  Применяемый  с  этой  целью 

второй метод Ляпунова дает явно заниженные значения. В малой окре-

стности точки равновесия имеет смысл линеаризовать систему (10.28) 

и найти граничное значение параметра   с помощью любого критерия 
устойчивости. 


background image

Глава 10. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ В НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ 

354 

Отметим,  что  теорема  позволяет  упростить  исследование  устойчи-

вости сложных нелинейных систем, так как достаточно  проверить ус-

тойчивость более простой вырожденной системы. 

10.4. МЕТОД РАЗДЕЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЙ 

Метод разделения движений также выражает идею малого параметра, 

но  только  по  отношению  к  коэффициентам,  определяющим  инерцион-
ность  отдельных  элементов  системы.  В  реальных  ситуациях  полное 
движение  можно  представить  композицией  процессов,  протекающих  с 
различными скоростями. При этом обычно пренебрегают быстрыми со-
ставляющими  процесса,  порожденными  малыми  инерционностями,  что 
не  всегда  допустимо,  так  как  может  привести  к  ошибочным  выводам 
относительно качественных свойств системы, в частности ее устойчиво-
сти.  Метод  разделения  движений  позволяет  ответить  на  вопрос:  «При 
каких условиях можно пренебречь малыми инерционностями?». 

Суть метода заключается в представлении общей модели системы с 

малыми параметрами в виде совокупности двух подсистем, каждая из 
которых соответствует своему темпу процессов. В результате упроща-
ется процедура ее анализа и синтеза: вместо сложной системы высоко-
го порядка можно рассматривать две относительно простые подсисте-
мы меньшего порядка. 

10.4.1. ОБЩИЕ СВОЙСТВА СИСТЕМ 

Математическая  модель  системы  с  разнотемповыми  процессами 

представляет  собой  систему  дифференциальных  уравнений  с  малым 

параметром при части производных [7, 8, 10]: 

 

( , ),

,

 

( , ),

,

n

m

x

f x y

x

R

y

x y

y

R

 

 (10.33) 

где функции  ( )

f

 и  ( )  соизмеримы по норме в рабочей области про-

странства состояний. 

Обсудим некоторые свойства этой системы, фазовый портрет кото-

рой изображен на рис. 10.12. 


background image

10.4. Метод разделения движений 

355 

y

x

( , )

0

x y =

 

Рис. 10.12.  Пример  фазового портрета  

системы с разнотемповыми процессами

 

 

Как  видим,  процессы  имеют  две  фазы  движения:  из  произвольных 

начальных  условий  к  поверхности  ( , ) 0

x y

  и  вдоль  нее.  Выясним, 

как соотносятся при этом векторы скорости  y  и  x  [8]. 

1.  Во 

всем  пространстве,  кроме  окрестности  поверхности 

( , )

0

x y

, вектор скорости ориентирован почти параллельно коорди-

нате  .  Это  означает,  что  скорость  изменения  переменных    много 
выше, чем  . Они связаны следующим приближенным соотношением: 

1

, :

0

y

x

x y

2.  Если изображающая точка системы движется вдоль поверхности 

( , )

0

x y

,  то  скорости  изменения  переменных  будут  соизмеримы.  В 

самом деле, поскольку в этом случае справедливо условие 

( ), ( )

0

t

x t y t

полная производная функции  ( )  по времени будет равна нулю, т. е. 

( , )

0

T

T

x y

x

y

x

y

Векторы  y   и  x   связаны  конечным  соотношением,  что  и  означает  их 
соизмеримость. 

Таким образом, при движении из произвольных начальных состоя-

ний  вначале  процесс  развивается  быстро  в  силу  большей  скорости