Идентификация технологического объекта средствами пакета Simulink

 

Идентификация технологического объекта управления средствами пакета SystemIdentificationToolbox является многоэтапной процедурой, которая включает следующие операции:

1 Структурная идентификация – заключается в определении структуры математической модели на основании теоретических соображений;

2 Параметрическая идентификация – включает в себя проведение идентифицирующего эксперимента и определение оценок параметров модели по экспериментальным данным;

3 Проверка адекватности – проверка качества модели в смысле выбранного критерия близости выходов модели и объекта.

Для проведения идентификации технологического объекта управления воспользуемся пакетом SystemIdentificationToolboxсистемыMatLab, который содержит средства для создания математических моделей линейных динамических объектов (систем) на основе наблюдаемых входных и выходных данных.

Обработка массива данных с помощью пакета SystemIdentificationToolbox предполагает следующие этапы[2, 5, 6, 10]:

- обработка и преобразование данных с целью создания файла данных;

- непараметрическое оценивание данных с целью предварительного определения основных характеристик ТОУ;

- параметрическое оценивание данных с целью создания различных видов моделей втета-формате;

- задание структуры модели;

- изменение и уточнение структуры модели (если это необходимо);

- проверка адекватности и сравнение различных видов моделей с целью выбора наилучшей;

- преобразование модели тета-формата в вид удобный для дальнейшего использования при анализе и синтезе системы управления.

 

1.2.2.1 Создание файла данных и их предварительная обработка

 

В результате проведенного экспериментального исследования на технологическом оборудовании получен массив данных, состоящий из 2000 значений входного параметра (расход газа, м³/час) и 2000 значений выходного параметра (давление газа, Па). Интервал дискретизации (промежутки времени, через которые производились измерения входных и выходных величин), ts равен 3 секунды.

Для идентификации технологического объекта управления достаточно использовать лишь часть исходных данных, в объеме 100 измерений. Не нарушая общности рассуждений, выберем из массива данных значения входных и соответствующих им выходных параметров с номерами от 1501 до 1600.

Процедуру идентификации будем выполнять в командном режиме. Загрузку в рабочую область MATLAB массива данных в переменную massivосуществим с помощью команды:

>>loadmassiv

В результате в рабочей области появятся массив значений входной переменной u и массив выходного параметра y (рис. 7).

Рисунок 7 – Интерфейс программы выгрузки массива данных в рабочую область MATLAB

 

Затем необходимо указать интервал дискретизации:

>>ts = 3

ts =3

Для объединения исходных данных в единый файл и просмотра результата выполним следующие команды:

>>dan = iddata(y(1501:1600), u(1501:1600),ts)

dan =

Time domain data set with 100 samples.

Sample time: 3 seconds

Outputs Unit (if specified)

y1

Inputs Unit (if specified)

u1

 

Автоматически сформированный отчет (рис. 8)указывает, что файл содержит результаты 100 измерений с интервалом дискретизации 3 с. Входными переменными является массив значений u1, а выходным параметром – y1.

Рисунок 8 – Объединение исходных данных в единый файл

 

Если запись команд осуществляется в командном режимеCommandWindow, то после перезагрузки программы команды сохранены не будут. История команд сохраняется в CommandHistory, которая видна и после перезагрузки.

В рабочей области Workspaseна начальном этапе будут отображены папки с массивами значений входных и выходных параметров и шаг дискретизации, затем появится наиболее адекватная модель ТОУ.

Указав курсором область Workspaseи нажав на левую клавишу кнопку мыши, на экран выводятся значения параметров u, y, t или весь массив данных data (рис.9).

Для создания или добавления текстовых надписей, в частности обозначений входных и выходных величин исследуемого ТОУ, используется следующая команда:

>>set(dan,'inputname','Расход','outputname', 'Давление')

Размерности входного и выходного сигнала введем с помощью команды:

>>set(dan,'InputUnit','м3/ч','OutputUnit','Па')

 

Рисунок 9 – Значения элементов массива данных из области Workspase

 

Полная информация о файле исходных данных dan формируется при вызове команды:

>>get(dan)

ans =

Domain: 'Time'

Name: ''

OutputData: [100x1 double]

y: 'Same as OutputData'

OutputName: {'Давление'}

OutputUnit: {'Па'}

InputData: [100x1 double]

u: 'Same as InputData'

InputName: {'Расход'}

InputUnit: {'м3/ч'}

Period: Inf

InterSample: 'zoh'

Ts: 3

Tstart: []

SamplingInstants: [100x0 double]

TimeUnit: 'seconds'

ExperimentName: 'Exp1'

Notes: {}

UserData: []

Для графического преставления исходных данных используется команда:

>>plot(dan)

 

Временные диаграммы изменения входного и выходного сигналов(расхода и давления, соответственно) показаны на рис.10. Интервал наблюдения300 с, приведенырезультаты 100 экспериментов с шагом дискретизации 3 с.

Рисунок10– Временные диаграммы входного и выходного сигналов, построенные в пакете Simulink

Для добавления графиков в текстовый документ (отчет, пояснительная записка и т.д.) необходимо выполнить в окне Figure1 команду Edit\ CopyFigure (рис. 11).

Рисунок 11–Копирование временных диаграмм сигналов

 

Для вызова рабочего окна пакета SystemIdentificationToolbox MATLAB (рис. 12) необходимо выполнить командуident:

>>ident

Рисунок12–Диалоговоеокнопакета System Identification Toolbox

 

Для загрузки исходных данных для процесса идентификации модели в диалоговом окнеSystemIdentificationToolbox необходимо выбрать в раскрывающемся списке ImportdataзначениеDataobject. В результате выполнения команды откроется окно ImportData, показанное на рис. 13.

Рисунок 13 – Окно ImportData

 

Воткрывшемся окне в разделе DataFormatforSignalsиз контектсного меню выбираем значениеIDDATAorIDFRD/FRD. В разделеWorkspaceVariable в полеObjectвводим имя файла данных dan. В результате нажатия клавиши Import в разделе DataInformationавтоматически установятся следующие параметры: Dataname, Startingtime, Samplinginterval.

Для получения расширенного списка сведений об импортируемых данных необходимо нажать на кнопку More в поле окна DataInformation, после чего появятся дополнительные разделы InputProperties, ChannelNames, PhysicalUnitsofVariables (рис. 14).

Рисунок 14 – Информация об импортируемых данных

 

Для предварительной обработки данныхв контекстном менюPreprocessнеобходимо выбратьрежимбыстрого старта Quickstart (рис. 15).В результате будут дополнительносформированы следующие файлы исходных данных:

· файл dandсодержит данных с удаленным трендом;

· файл dandeсодержит усеченные данные;

· файл dandv содержит часть данных из начального диапазона, которые будут использованы для проверки модели.

Рисунок 15 – Предварительная обработка данных