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第二章3 被控过程的数学模型—相关函数法

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第二章 被控对象的数学模型

第二章 被控对象的数学模型

Δh:液位的增量 m
dV dh Q1 Q2 A dt dt
Δu1：阀门1开度增量 m2
ΔQ1＝ Ku• Δu1
Ku：阀门1流量系数 m/s
Q2 A 2gh K h
h R Q2
Rs: 液阻 S/m2 h0+Δ h h0 Q20 Q20+Δ Q2
h dh dh ku u1 A C R dt dt
阶跃响应曲线法 1.阶跃响应曲线法 在对象上人为地加 一瞬变扰动，测定 对象的响应曲线， 然后根据此响应曲 线，推求出对象的 传递函数。
缺点：被控参数的偏 差往往会超出实际生 产所允许的数值。
脉冲响应曲线法
u(t)
u(0)
t
y(t)
y(0)
t
2.脉冲响应曲线法
u(t)：矩形脉冲输入
u(t)
u
T
u1(t) t
过程控制系统
按被控对象特性
组成控制系统
控制方案
选择测量控制仪表
控制系统控制效果的好坏，在很大程度 上取决于对被控对象动态特性了解的程 度。
1.选择输入量与输出量
A.多输入单输出的被控对象
e(t) u(t)
液 位 控 制 器 给 水 控 制 阀
+
给定值 -
蒸 汽 流 量
给 水 压 力
锅炉汽 鼓
液位
液 位 变 送 器
1. 概述
若对于复杂的工艺过程，要求出其数学模 型（微分方程）很困难。复杂对象错综复 杂的相互作用可能会对结果产生估计不到 的影响，即使能用机理法得到数学模型， 但仍希望通过实验测定来验证，可采用实 验和测试方法来求取对象数学模型。 方法： 时域法
频域法 相关统计法

第二章1_被控过程的数学模型-单容多容

第二章1_被控过程的数学模型-单容多容

2.2 采用物理机理方法建模
(1) 单容过程的建模
只有一个存储容量的过程。自衡单容过程和无自衡单容过程。
自衡过程：被控过程在扰动作用下，平衡
状态被破坏后，无需操作人员或仪表的干
预，依靠自身能够恢复平衡的过程。
自衡过程的阶跃响应图
无自衡过程：被控过程在扰动作用下，平衡状 态被破坏后，若无操作人员或仪表的干预，依 靠自身能力不能恢复平衡的过程。 无自衡过程的阶跃响应图
2.1 概述
建立数学模型的方法：

物理机理方法建模
根据过程的内在机理，运用已知的静态和动态的能量（物料）平衡关 系，用数学推理的方法建立数学模型。

实验辨识 （系统辨识和参数估计法）
根据过程输入、输出的实验测试数据，通过辨识和参数估计建立过程 的数学模型。

混合法
首先通过机理分析确定过程模型的结构形式，然后利用实验测试数据 来确定模型中各参数的大小。
则系统特性可用下列微分方程式来描述：
2.1 概述
a n c ( n ) (t ) a n1c ( n1) (t ) a1c(t ) a0 c(t ) bm r ( m) (t ) bm1r ( m1) (t ) b1r (t ) b0 r (t )
式中 an , an1 ,, a1 , a0 及 bm , bm1 ,, b1 , b0 分别为与系统 结构和参数有关的常系数。它们与系统的特性有关， 一般需要通过系统的内部机理分析或大量的实验数 据处理才能得到。
2.1 概述
(b) 传递函数 复数域模型包括系统传递函数和结构图，传递函数不 仅可以表征系统的动态特性，而且可以用来研究系统的结 构或参数变化对系统性能的影响。 线性定常系统的传递函数定义为零初始条件下，输出 量（响应函数）的拉普拉斯变换与输入量（输入函数）的 拉普拉斯变换之比。拉普拉斯变换为：

第二章控制系统的数学模型例题全

第二章控制系统的数学模型例题全

L ddt
Ac ost
L
Asint
A 2 S2
2
另一种解法：
设xt Acost, xs A s
s2 2
x0 Acost A t0
Lddt xt sx(s) x0
Lddt Acost
s s2
s
2
A
A 2
S2 2
7已知f t cost- cos2t,求Fs。 8已知f t 2e-tsin2t,求Fs。 9已知f t te-2t ,求Fs。 10已知f t t n ,求Fs。
dt
2已知Fs
ss
4
2
, 求f
t
。
3已知Fs 1 ,求f 0、f 。
sa
3已知Fs 1 ,求f 0、f 。
sa
f 0
lims Fs s
lims s
s
1 a
1
f
lims s0
s
1 a
0
• Using the laplace transform methodes solve the differential equations
第二章控制系统的数学模型 例题
1已知f t d Acost,求Fs。
dt
2已知f t 3t 4e2t ,求Fs。
3已知f t e3tsin4t,求Fs。
t
4已知f t Acostdt,求Fs。
0
5已知f t sint ,求Fs。
6已知f t 8e-100t - 5e-200t ,求Fs。
G1
-1
- G2
N1
C
G2
C 1 G 2 G 3
N1 1 G 2 G1G 2G3

自动控制原理：第二章--控制系统数学模型全

自动控制原理：第二章--控制系统数学模型全

TaTLma KJe K
dMdML m dtdt
L
Tm
Ra J K eKm
——机电时间常数(秒)；
Ta
La Ra
—电动机电枢回路时间常数 (秒)
若输出为电动机的转角q ，则有
TaTm
d 3q
dt 3
Tm
d 2q
dt 2
dq
dt
1 Ke
ua
Tm J
ML
TaTm J
dM L dt
—— 三阶线性定常微分方程 9
（1）根据克希霍夫定律可写出原始方程式
（（23））式消LuLCcdd中去(titd)i中2d是utRc间2(中Cti1)变间C1量iR变dCti量idd后udt，ct，(t它)u输r与u(入tc输)(输t)出出uu微rc((tt)分)有方如程下式关系
或
T1T2
d 2uc (t) dt 2
T2
duc (t) dt
扰动输入为负载转矩ML。 （1）列各元件方程式。电动机方程式为：
TaTm
d 2w
dt 2
测输T速Km出发td为d电wt电测压机速w 反 K馈1e系ua数
Tm J
M反L馈 电TaJT压m
dM L dt
ua Kae ut Ktw e ur ut 12
（2）消去中间变量。从以上各式中消去中间变
量ua，e，ut，最后得到系统的微分方程式
线性(或线性化)定常系统在零初始条件下， 输出量的拉氏变换与输入量的拉氏变换之比 称为传递函数。
令线C性(s定)=常L[c系(t统)]，由R下(s)述=Ln阶[r(微t)]分，方在程初描始述条：件为零
时[[aab，nnmbssdmdn进mt+ndn+dt行acmmbn(tm拉-r1)-(s1t氏ns)-am1变n+-1b1+…m换dd…1t+，nndd+1a1t得mm1bcs1(11到+ts)r+a关(t0b)]于0C]的RD(sM的s的a(()分s1s(分))=代sdbd为母)t1子为数cd传d多(tt多传方)r递项(项t程递函)式a式0函数c。b(0数tr) (t)

《自动控制原理》课件第二章

《自动控制原理》课件第二章

Cen idRd
Ld
d id dt
ud
(2-4)
当略去电动机的负载力矩和粘性摩擦力矩时，机械运动
微分方程式为
M GD2 d n 375 d t
(2-5)
式中，M为电动机的转矩(N·m)； GD2为电动机的飞轮矩
(N·m2)。当电动机的励磁不变时，电动机的转矩与电枢电
流成正比，即电动机转矩为
M=Cmid
称为相似量。如式(2-1)中的变量ui、uo分别与式(2-3)中的变
量f(t)、y(t)为对应的相似量。
2.1.2 线性定常微分方程求解及系统运动的模态 当系统微分方程列写出来后，只要给定输入量和初始条
件，便可对微分方程求解，并由此了解系统输出量随时间变 化的特性。
若线性定常连续系统的微分方程模型的一般表示形式为 y(n)(t)+a1y(n－1)(t)+···+any(t)=b0u(m)(t)+b1u(m－1)(t)+…+bmu(t)
x0
( x x0 )2
当增量x－x0很小时，略去其高次幂项，则有
y
y0
f (x)
f (x0)
d f (x) dx
x0
(x x0)
令Δy=y－y0=f(x)－f(x0)，Δx=x－x0，K=(df(x)/dx)|x0，则线性
化方程可简记为Δy=KΔx。这样，便得到函数y=f(x)在工作
点A附近的线性化方程为y=Kx。
图2-4 小偏差线性化示意图
对于有两个自变量x1、x2的非线性函数f(x1，x2)，同样 可在某工作点(x10，x20)附近用泰勒级数展开为
y
f (x1 ，x2 )
f

第二章 过程建模

第二章 过程建模

2.1 先验知识
4.两个基本方法：
1）机理法建模：
根据生产过程中实际发生的物化机理，写出各种有关的 平衡方程，分析过程内在联系，消去中间变量，写出输入与 输出间的关系。
应用条件：充分掌握机理，能比较确切进行数学描述。
2）试验法建模：
根据过程输入、输出的实测数据，经过数学处理（过 程辨识与参数估计）得到完全从外特性上和过程相吻合的 数学模型。
4）滞后（迟延）过程
Q0
e-τs
Q1
纯迟延
u
Ku
Q0
1 Cs
Q1
_ Q2
h
(1)传递函数：
1 R
H (s) K e 0 s U (s) Ts 1 K （多容） e 0 s （Ts 1 n ）
4）滞后过程
(2)响应曲线：
0
2、无自平衡过程
1）单容过程
u
ku
Q1
流出量Q2由水泵强制打出。Q2 的大小决定于水泵的容量和转速 ，而与水槽水位的高低无关
一阶微分方程式
(4)原理框图：
u
Ku
Q1
1 C2 s
h1
1 R2
自平衡单容对象
1）单容过程
(5)响应曲线： u
阀门开度

u0
u0
流
量
Q
t0
dQ
Q1
Q2
t
Q10 Q20
t0
dh
t
液
位
h
h( )
t
h0
t0
多 容
1）单容过程
(6)特征参数： （选学）
放大系数K ∵ h(∞)＝KΔ u0
与输入稳态值之比，
消去中间变量，得：

过程控制系统及仪表智慧树知到答案章节测试2023年青岛大学

第一章测试1.过程控制针对生产过程的主要参数包括：A:压力B:流量C:物位D:温度答案:ABCD2.过程控制技术的发展中，控制策略与算法也经历了由简单控制到复杂控制、先进控制的发展历程。

A:对B:错答案:A3.过程控制系统按照设定值的形式不同划分为：A:随动控制系统B:定值控制系统C:随机控制系统D:程序控制系统答案:ABD4.过程控制系统按照系统结构特点分为：A:前馈控制系统B:反馈控制系统C:复合控制系统D:微分控制系统答案:ABC5.稳定系统的过渡过程包括：A:单调衰减过程B:振荡衰减过程C:等幅振荡过程D:振荡发散过程答案:AB6.衰减比和衰减率是衡量过渡过程稳定程度的动态指标。

A:对B:错答案:A7.最大动态偏差和超调量是衡量过渡过程稳定程度的动态指标。

A:错B:对答案:B8.偏差积分性能指标是系统阶跃响应的综合性能指标。

A:错B:对答案:B9.采用不同的偏差积分性能指标意味着对过渡过程评价的侧重点不同。

A:错B:对答案:B10.过程控制系统中性能指标要求越高越好。

A:对B:错答案:B第二章测试1.数字仪表的分辨率用来表征仪表的灵敏程度。

A:对B:错答案:A2.温度不能直接测量，只能间接测量，其测量方法可以归结为两类：A:接触式测量方法B:红外感应式测量方法C:膨胀式测量方法D:非接触式测量方法答案:AD3.热电偶使用时需要进行冷端温度补偿。

A:对B:错答案:A4.金属热电阻测温精度高，测温范围宽，在工业温度测量中得到了广泛应用。

A:对B:错答案:A5.弹性式压力计的测压敏感元件是：A:记录机构B:电气变换装置C:控制元件D:弹性元件答案:D6.差压式流量计是基于流体流动的节流原理，利用流体流经节流装置时产生的压力差而实现流量测量的。

A:错B:对答案:B7.电气式物位测量是利用敏感元件将物位的变化转换为电量参数的变化，通过测出电量的变化而得知物位的。

A:错B:对答案:B8.超声波液位计的测量精度不高，要提高其测量精度，必须采取措施消除声速变化的影响。

第二章控制系统数学模型

s s 后，再求 F (s) 的极限值来求得。条件是当 t 和s 0时，等式两边各
有极限存在。
终值定理在分析研究系统的稳态性能时(例如分析系统的稳态误差，求取系统
输出量的稳态值等)有着很多的应用。因此终值定理也是一个经常用到的运算
定理。
7.初值定理： lim f (t) lim sF (s)
18
2
例2-1：写出RLC串联电路的微分方程。
ui
L
R
i
C
uo
ui 输入
uo 输出
[解]：据基尔霍夫电路定理：
L di dt
Ri
1 C
idt
ui
①
uo
1 C
idt
②
由②： i C d，uo代入①得： dt
LC
d 2uo dt 2
RC
duo dt
uo
ui
这是一个线性定常二阶微分方程。
3
例2-2 设一弹簧、质量块、阻尼器组成的系统如图所示，当外力 F(t)作用于系统时，系统将产生运动。试写出外力F(t)与质量块的 位移y(t)之间的微分方程。
uR uc Us
把 uR i R
和
ic
C
duc dt
代入电路，可得到电路的
微分方程：
RC
duc dt
uc
Us
23
现在对于上面的微分方程，我们用Laplace变换求解。
首先，利用Laplace变换中的微分定理，将微分方程变换成如下形式：
RC
duc dt
uc
Us
RCsU c (s) Uc (s) Us R(s)
利用待定系数法可求得：
A 1 ARC B 0
F (s) L[ f (t)] f (t)e st dt 0

自动控制理论邹伯敏PPT第二章

等其它模型均由它而导出 状态变量描述 状态方程是这种描述的最基本形式
建立系统数学模型的方法
实验法：人为施加某种测试信号，记录基本输出响应。
解析法：根据系统及元件各变量之间所遵循的基本物理
定律，列写处每一个元件的输入-输出关系式。
2019/11/2
第二章 控制系统的数学模型
2
自动控制理论
第一节 列写系统微分方程的一般方法
即
Gs C Rssb a00ssm n b a1 1ssm n 1 1
bm 1sbm an1san
Gs就是系统的传递函数。
（ 2-30）
其中 C， sLCt;RsLRt它们之间的传
方框图表示。
2019/11/2
第二章 控制系统的数学模型
15
自动控制理论
由式（2-17）减式（2-15），式（2-17）减式（2-15）后得
iBRNdd t u1 E GC 1
（ 2-19） （ 2-20）
式（2-19）、（2-20）均为增量方程，它们描述了发电机在平衡点 A处受到△u1作用后的运动过程。对增量方程式而言，磁化曲线的坐 标原点不是在O点，而是移到A点。因而发电机的初始条件仍为零。 式中N为励磁绕组的匝数。
n0

1 Ce
EG
（n0为电动机的空载转速）
（2-9 ）
测速发电机
输入量是电动机的转速n，输出量是测速发电机的电压Ufn ，假设 测速发电机的磁场恒定不变，则Ufn与n成线性关系即有
2019/11/2
第二章 控制系统的数学模型
11
自动控制理论
而
ufn an
(2-10)
ue ug-ufn
(2-11)

第二章_对象特性和建模


23
第二节 机理建模
举例
溶解槽及其 反应曲线
纯滞后时间
显然， 与皮带输送机的传送速度v和传送距 显然，纯滞后时间τ0与皮带输送机的传送速度 和传送距 L 有如下关系： 离L有如下关系： 有如下关系 τ = （2-16） ）
0
v
24
第二节 机理建模
x为输入量 为输入量
x (t − τ 0 ), y= 0, t ≥τ0 t ≤τ0
Y (s ) bm s m + bm −1 s m −1 + ⋅ ⋅ ⋅ + b1 s + b0 G (s ) = = X (s ) a n s n + a n−1 s n−1 + ⋅ ⋅ ⋅ + a1 s + a0
（2-8） ）
13
第一节 数学模型及描述方法
对于一阶对象,由式 (2-4)两端取拉氏变换,得 对于一阶对象, (2-4)两端取拉氏变换, 两端取拉氏变换
过程的输入、 图2-1 过程的输入、输出量
3
？
第一节 数学模型及描述方法
过程的数学模型分为静态数学模型和动态数学模型
基础
静态数学模型
特例
动态数学模型
4
第一节 数学模型及描述方法
用于控制的数学模型（ 、 ）与用于工艺设计与分析 工艺设计与分析的数学 用于控制的数学模型（a、b）与用于工艺设计与分析的数学 控制的数学模型 模型（ ）不完全相同。 模型（c）不完全相同。 一般是在工艺 流程和设备尺 寸等都确定的 情况， 情况 ， 研究过 程的输入变量 程的 输入变量 是如何影响输 出变量的。 出变量的。
对象可以用一阶微分方程式来描述, 对象可以用一阶微分方程式来描述, 但输入变量与 输出变量之间有一段时滞τ 输出变量之间有一段时滞 0
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0
(1)白噪声辨识过程的数学模型
对于一般信号的自相关函数和互相关函数，求解上述方程困难。
Rxx u)
代入wiener-hopf方程，有
() )R K ( ) Rxy ( ) gR (u xx ( u )du
3) 应用举例
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
Rx ' y ( )
Rx ' y ( )

y(t)
t
所采用的随机信号源应该是白噪声。
(1)白噪声辨识过程的数学模型
输入量：平稳的随机过程 输入量的自相关函数
x(t )
Rxx ( )
g (u )
脉冲响应函数
y (t )
Rxy (t )
输出量：平稳的随机过程
输入量和输出量的互相关函数

辨识依据：wiener-hopf方程
Rxy ( ) g (u) Rxx ( u)du
（2）.平稳随机过程和各态历经平稳随机过程
平稳随机过程： 如果一个随机过程的统计特性在各个时刻都不变，称为平稳随机过程。 特点：不同时刻的总体平均值和总体方均值相等。
各态历经平稳随机过程： 如果平稳随机过程在任一时刻的总体平均值与任一随机信号的时间平均值相等， 则称为各态历经的平稳随机过程。
1 x(Ti ) xi (T ) lim T 2T
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
3) 辨识的具体步鄹
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
过程如下：
① 确定离散的x(t)和x(t+τ )
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
② 确定Rxx(τ )
③ 确定Rxy(τ )
④ 确定g(τ )
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
x 2 (Ti ) xi 2 (T ) lim 1 T 2T

T
T
xi (t )dt

T
T
xi2 (t )dt
控制系统的过程在过渡过程结束后，也可近似看作各态历经的平稳随机过程，用一 条时间足够长的记录曲线进行统计分析。
2.相关函数、谱密度函数和白噪声的基本概念
(1)相关函数
自相关函数：
随机信号的总体平均值：
1 k x(T1 ) xi (T1 ) k i 1
总体均方值：
1 k 2 x (T1 ) x i (T1 ) k i 1
2
随机过程：随机信号在每一时刻的值都是一个随机变量，这些变量又是时间的函数， 它们的集合称为随机过程。随机过程是一个总体概念。
1. 随机过程的基本概念
2) 二电平M序列伪随机信号
伪随机二位式M序列信号(简称PRBS)具有下列特征：
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
3) 辨识原理
用M序列辨识过程的数学模型时，在过程的输入端施加一个序列信号，只要M序 列的周期大于过程的脉冲响应函数的持续时间，则互相关函数与脉冲响应函数成 比例，即：
第四节 相关函数法辨识过程的数学模型
相关函数辨识法建立数学模型过程：
过程如下：
给过程输入一个特定的、不会对正常生产造成影响的随机信号，然后计算其输出信号 与输入信号的互相关函数，再由互相关函数求取被控过程的脉冲响应，从而获取数学模型。
1.随机过程的基本概念
(1) 随机信号：信号随时间随机地变化。 对于T1时刻：

0
xx
Rxx ( u) K ( u )
Rxy ( ) g (u) K ( u)du
0

可见，在过程输入端加白色噪声后，只要求取 Rxy ( ) 即可求得过程的数学模型
g ( )
(2) M序列伪随机信号辨识过程的数学模型
1) 伪随机信号
指并非真正的随机信号，而是人为地产生一种其自相关函数Rxx ( )具有与 白噪声统计特性相似的随机信号。伪随机信号是一种确定性的周期信号。
互相关函数：
(2) 谱密度函数
(3) 白噪声
3. 相关函数法辨识过程的数学模型
白噪声只是理论上的抽象，实际上是不存在的。但是若某个实际的随机信号， 在所考虑的频率范围内(对工业过程来说，在低频范围内)其功率密度谱Sxx(w)的
幅值是恒定的，则可认为是一个白噪声。相关统计法辨识被控过程的脉冲响应函数