etypes of Controllers | בקרות פרופורציונליות אינטגרליות ותלויות גזירה

שדה: אלקטרוניקה בסיסית

China

מהו מטפל?

במערכות הבקרה, מטפל הוא מכשיר שמחפש להקטין את ההבדל בין הערך האמיתי של מערכת (כלומר, משתנה התהליך) לערך המבוקש של המערכת (כלומר, נקודת הקבע). מטפלים הם חלק בסיסי בהנדסת בקרה ונמצאים בשימוש בכל מערכות הבקרה המורכבות.

לפני שנציג לכם את סוגי המטפלים השונים, חשוב לדעת על שימושים של מטפלים בתורת מערכות הבקרה. השימושים החשובים של המטפלים כוללים:

מטפלים משפרים את הדיוק במצב יציב על ידי הפחתת השגיאה במצב היציב.
כאשר הדיוק במצב היציב משתפר, גם היציבות משתפרת.
מטפלים עוזרים גם בהפחתת ההסחות הלא רצויות הנוצרות על ידי המערכת.
מטפלים יכולים לשלוט באפסית המקסימלית של המערכת.
מטפלים יכולים לעזור בהפחתת אותות הרעש שנוצרים על ידי המערכת.
מטפלים יכולים לעזור להאיץ את התגובה האיטית של מערכת ממולאת יתר על המידה.

המינים השונים של מטפלים מאוגדים במכשירים תעשייתיים ואוטומוביילים כמו מטפלים לוגיים מתוכנתים ומערכות SCADA. הסוגים השונים של מטפלים נידונים בהרחבה למטה.

etypes of Controllers

ישנם שני סוגים עיקריים של מטפלים: מטפלים רציפים ומטפלים לא רציפים.

במטפלים לא רציפים, המשתנה המנוהל משתנה בין ערכים בדידים. בהתאם למספר המצבים השונים שהמשתנה המנוהל יכול לקבל, מבדילים בין מטפלים דו-מצביים, תלת-מצביים ומטיילים רב-מצביים.

ביחס למטפלים רציפים, מטפלים לא רציפים פועלים על אלמנטים סופיים פשוטים מאוד של בקרה.

התכונה העיקרית של מטפלים רציפים היא שהמשתנה הנשלט (ידוע גם כמשתנה מנוהל) יכול לקבל כל ערך בתוך טווח הפלט של המטפל.

עכשיו בתורת המטפלים הרציפים, יש שלושה מצבים בסיסיים בהם מתבצעת כל פעולת הבקרה, והם:

מטפלים פרופורציונליים.
מגנטים אינטגרליים.
מגנטים דיפרנציאליים.

אנו משתמשים בשילוב של מודלים אלה כדי לשלוט במערכת שלנו כך שהמשתנה התהליך יהיה שווה לנקודת ההגדרה (או כמה שאפשר קרוב לה). שלושת סוגי המגנטים הללו יכולים להיות משולבים במגנטים חדשים:

מגנטים פרופורציונליים ואינטגרליים (מגנט PI)
מגנטים פרופורציונליים ודיפרנציאליים (מגנט PD)
מגנט פרופורציונלי אינטגרלי דיפרנציאלי (מגנט PID)

כעת נדון בכל אחד מהמודלים שליטה אלו secara mendetail di bawah ini.

מגנטים פרופורציונליים

לכל מגנט יש תרחיש שימוש ספציפי בו הוא מתאים ביותר. אנחנו לא יכולים פשוט להכניס כל סוג של מגנט לכל מערכת ולהצפות לתוצאה טובה – ישנם תנאים מסוימים שצריך לקיים. עבור מגנט פרופורציונלי, ישנם שני תנאים ואותם כתבתי למטה:

ההפרש你不应该使用中文。以下是修正后的翻译：
בקרות אינטגרליות.
בקרות דיפרנציאליות.

אנו משתמשים בשילוב של מודלים אלה כדי לשלוט במערכת שלנו כך שהמשתנה התהליך יהיה שווה לנקודת ההגדרה (או כמה שאפשר קרוב לה). שלושת סוגי הבקרים הללו יכולים להיות משולבים בבקרים חדשים:

בקרים פרופורציונליים ואינטגרליים (בקר PI)
בקרים פרופורציונליים ודיפרנציאליים (בקר PD)
בקר פרופורציונלי אינטגרלי דיפרנציאלי (בקר PID)

כעת נדון בכל אחד מהמודלים שליטה אלו בהרחבה למטה.

בקרים פרופורציונליים

לכל בקר יש תרחיש שימוש ספציפי בו הוא מתאים ביותר. אנחנו לא יכולים פשוט להכניס כל סוג של בקר לכל מערכת ולהצפות לתוצאה טובה – ישנם תנאים מסוימים שצריך לקיים. עבור בקר פרופורציונלי, ישנם שני תנאים והם כתובים למטה:

ההפרש לא צריך להיות גדול; כלומר, לא צריך להיות הבדל גדול בין הקלט והפלט.
ההפרש לא צריך להיות פתאומי.

כעת אנו במצב לדון בבקרים פרופורציונליים, כפי שמראה השם, בבקר פרופורציונלי הפלט (נקרא גם אות פעולה) הוא פרופורציונלי ישירות לאות השגיאה. עכשיו ננתח את הבקר הפרופורציונלי מתמטית. כפי שאנחנו יודעים בבקר פרופורציונלי הפלט הוא פרופורציונלי ישירות לאות השגיאה, כתיבת זה מתמטית נקבל,

הסרת סימן הפרופורציה יש לנו,

כאשר K_p הוא קבוע פרופורציונלי ידוע גם כמקדם הבקרה.

מומלץ לשמור על Kp גדול מאחד. אם ערך Kp גדול מאחד (>1), הוא יגדיל את אות השגיאה ובכך אות השגיאה המוגדל יכול להיתקל בקלות.

יתרונות של משלים פרופורציונלי

כעת נדון בחלק מהיתרונות של המשלים הפרופורציונלי.

המשלים הפרופורציונלי עוזר לצמצם את השגיאה היציבה, כך שהמערכת יותר יציבה.
תגובה איטית של מערכת ממוקדת יתר על המידה יכולה להיות מהירה יותר בעזרת משלים אלו.

חסרונות של משלים פרופורציונלי

ישנם כמה חסרונות חמורים של משלים אלו והם כתובים כדלקמן:

בגלל קיומם של משלים אלו, מקבלים כמה סטיות במערכת.
משלים פרופורציונלי גם מגביר את ההאצה המקסימלית של המערכת.

כעת נסביר את המשלים הפרופורציונלי (P-controller) עם דוגמה ייחודית. באמצעות הדוגמה הזו ישתפר ידיעתו של הקורא על 'יציבות' ו'שגיאת מצב יציב'. נתבונן במערכת הבקרה החזרתית המוצגת בתמונה 1

משלים פרופורציונלי דיאגרמת בלוק של מגבר שגיאות — תמונה 1: מערכת בקרה חזרתית עם משלים פרופורציונלי

'K' נקרא משלים פרופורציונלי (נקרא גם מגבר שגיאות). משוואת התכונות של מערכת הבקרה הזו יכולה להיכתב כ:

s3+3s2+2s+K=0

אם מפעילים את קריטריון רות-הורוויץ במשוואה האופיינית הזו, ניתן למצוא שהטווח של 'K' עבור יציבות הוא 0<K<6. (זה מרמז על כך שעבור ערכים של K>6 המערכת תהיה לא יציבה; עבור ערך של K=0, המערכת תהיה יציבה באופן גבולי).

המקסימה של מערכת הבקרה הנ"ל מוצגת בתמונה 2

Root locus proportional controller time response — תמונה 2: המקסימה של המערכת המוצגת בתמונה 1, המקסימה מציגה איזה ערך צריך להיות ל-'K'

(אתה יכול להבין שהמקסימה מתארת את פונקציית ההעברה הפתוחה (G(s)H(s, אבל היא מציגה רעיון לגבי הקטבים של פונקציית ההעברה הסגורה, כלומר שורשים של משוואת האופיינית, גם מכונים אפסים של משוואת האופיינית.

המקסימה עוזרת לעיצוב ערכו של 'K', כלומר הגבר של מבקר הפרופורציה). לכן, המערכת (בתמונה 1) היא יציבה עבור ערכים כמו K= 0.2, 1, 5.8 וכדומה; אבל איזה ערך אנחנו צריכים לבחור. ננתח כל ערך ונראה לך את התוצאות.

כסיכום, אתה יכול להבין שערכים גבוהים של 'K' (כלומר, למשל, K=5.8) יפחיתו את היציבות (זה חיסרון) אבל ישתפרו את הביצועים במצב הסטטי (כלומר יפחיתו את השגיאה הסטטית, שזה יתרון).

אתה יכול להבין ש-

$K_p =\lim_{s\rightarrow 0}KG(s)H(s)$ שגיאת מצב סטטי (ess)= $\frac{1}{1+K_p}$ (זה תקף במקרה של קלט צעד)

$K_v =\lim_{s\rightarrow 0}sKG(s)H(s)$ , שגיאה סטטית (ess)= $\frac{1}{K_v}$ (זה תקף במקרה של קלט רמפה)

$K_a =\lim_{s\rightarrow 0}s^2KG(s)H(s)$ , שגיאה סטטית (ess)= $\frac{1}{K_a}$ (זה תקף במקרה של קלט פרבולי)

ניתן לראות כי עבור ערך גבוה של 'K', הערכים של Kp, Kv ו-Ka יהיו גבוהים והשגיאה הסטטית תהיה נמוכה.

כעת ניקח כל מקרה ונסביר את התוצאות

1. ב-K=0.2

במקרה זה משוואת התכונות של המערכת היא s3+ 3s2+ 2s+0.2=0; השורשים של המשוואה הם -2.088, -0.7909 ו-0.1211; ניתן להתעלם מ-2.088 (כי הוא רחוק ציר המדומה). על בסיס שני השורשים הנוספים, ניתן להגדיר זאת כמערכת יתר דעיכה (כאשר שני השורשים הם ממשיים ושליליים, ללא חלק מדומה).

נגד קלט של פונקציית הצעד, התגובה בזמן מוצגת בתמונה 3. ניתן לראות שהתגובה לא כוללת תנודות. (אם השורשים הם מרוכבים אז התגובה בזמן מציגה תנודות). מערכת יתר דעיכה יש לה דעיכה של יותר מ-1.

תגובה בזמן של מיתר נגזרת חצי-הופכית — תמונה 3: התגובה לא מכילה תנודות, זו היא התגובה של מערכת מיתר נגזרת חצי-הופכית

במקרה הנוכחי פונקציית ההעברה במישור פתוח היא $G(s)H(s)=\frac{0.2}{s(s+1)(s+2)}$

המרגין הגנרי (GM) שלה הוא 29.5 dB, המרגין הפאזה (PM) שלה הוא 81.5°,

חשוב לציין כי בעיצוב מערכות בקרה, מערכות מיתר נגזרת חצי-הופכיות אינן מועדפות. השורשים (קוטבי פונקציית ההעברה הסגורה) צריכים להכיל חלק מדומה קטן.

במקרה של מיתר נגזרת חצי-הופכית, הדämpף גדול מ- '1', בעוד שדämpף סביב 0.8 הוא מועדף.

2. כאשר K=1

במקרה זה משוואת האופי של המערכת היא s3+ 3s2+ 2s+1=0; השורשים של המשוואה הם -2.3247, -0.3376 ±j0.5623; ניתן להתעלם מ-2.3247.

על בסיס שני השורשים הנוספים, ניתן לכנות את המערכת כמערכת מיתר נגזרת חצי-הופכית (מאחר והשורשים הם מרוכבים עם חלקים ממשיים שליליים). מול קלט של צעידה, תגובת הזמן שלה מוצגת בתמונה 4.

במקרה הנוכחי פונקציית ההעברה בולעת היא $G(s)H(s)=\frac{1}{s(s+1)(s+2)}$

המרגין הגנרי (GM)=15.6 dB, המרגין הפאזה (PM)=53.4°,

3. עבור K=5.8

כאשר 5.8 קרוב מאוד ל-6, ניתן להבין שהמערכת יציבה, אך כמעט על גבול היציבות. ניתן למצוא את השורשים של משוואת התכונות שלה.

ניתן להתעלם משורש אחד, ושני השורשים הנוספים יהיו קרובים מאוד לציר המדומיין. (שורשי משוואת התכונות הם -2.9816, -0.0092±j1.39). בתגובה לתאוצה, תגובת הזמן מוצגת בסרטון 5.

Transient response underdamped controller — תמונה 5: התגובה כוללת תנודות, זו התגובה של מערכת עם דämpינג נמוך (התגובה בתמונה 4 גם היא שייכת למערכת עם דämpינג נמוך)

במקרה הנוכחי פונקציית ההעברה הבולעת היא $G(s)H(s)=\frac{5.8}{s(s+1)(s+2)}$

המרגין הגנרי הוא 0.294 db, המרגין הפאזה הוא 0.919°

ניתן לנתח, בהשוואה למקרים הקודמים, GM ו-PM ירדו בצורה משמעותית. כיוון שהמערכת קרובה מאוד לאינסטביליות, לכן GM ו-PM גם הם קרובים מאוד לערך אפס.

@Controllerים אינטגרליים

כמו שמשתמע מהשם, ב@Controllerים אינטגרליים האות החוצה (נקראת גם אות פעולה) היא ישירה להאינטגרל של אות השגיאה. עכשיו ננתח @Controller אינטגרלי מבחינה מתמטית.

כפי שאנו יודעים במשתנה מavana אינטגרלי, הפלט הוא פרופורציונלי לאינטגרל של אות השגיאה, כתיבת זה מתמטית נקבל,

לאחר הסרת סימן הפרופורציה יש לנו,

כאשר Ki הוא קבוע אינטגרלי ידוע גם כמקדם המבקר. המבקר האינטגרלי ידוע גם כמבקר ריסט.

יתרונות המבקר האינטגרלי

בזכות יכולתם הייחודית, מבקרי אינטגרלים יכולים להחזיר את המשתנה הנשלט בחזרה לנקודת ההגדרה המדויקת בעקבות הפרעה, ולכן הם ידועים כמבקרי ריסט.

חסרונות המבקר האינטגרלי

הוא נוטה להפוך את המערכת לא יציבה מכיוון שהוא מגיב באיטיות לשגיאות שנוצרו.

מבקרי גזירה

אנו לעולם לא משתמשים במבקרי גזירה לבדם. עליהם להיות בשימוש בתוכניות עם מודלים אחרים של מפקחים בשל כמה חסרונות שלהם שמתוארים למטה:

זה לעולם אינו משפר את השגיאה במצב הקבע.
זה מפיק תופעות רוויה ומגדיל את אותות הרעש שנוצרים במערכת.

כעת, כפי שהשם מרמז, במבקר גזירה הפלט (שנקרא גם אות פעולה) הוא פרופורציונלי לגזירת אות השגיאה.

כעת בואו ננתח את המבקר הגזירה בצורה מתמטית. כפי שאנו יודעים במבקר גזירה, הפלט הוא פרופורציונלי לגזירת אות השגיאה, כתיבת זה מתמטית נקבל,

לאחר הסרת סימן הפרופורציה יש לנו,

כאשר, Kd הוא קבוע פרופורציונלי המוכר גם כゲイン制御器。导数控制器也被称为速率控制器。

יתרונות של בקר דיפרנציאלי

היתרון העיקרי של בקר דיפרנציאלי הוא שהוא משפר את תגובת התהליך של המערכת.

בקר פרופורציונלי ואינטגרלי

כפי שמתייחס השם, זהו שילוב של בקר פרופורציונלי ובקר אינטגרלי, כאשר הפלט (מכונה גם אות פעולה) שווה לסכום של הפרופורציה והאינטגרל של אות השגיאה.

נתחלף כעת את הבקר הפרופורציונלי והאינטגרלי מבחינה מתמטית.

כפי שאנו יודעים בבקר פרופורציונלי ואינטגרלי, הפלט פרופורציונלי לסכום של הפרופורציה של השגיאה והאינטגרציה של אות השגיאה, כתיבת זה בצורה מתמטית נותנת,

לאחר הסרת סימן הפרופורציה יש לנו,

כאשר, Ki ו-kp הם קבועים פרופורציונליים ואינטגרליים בהתאמה.

יתרונות וחסרונות הם שילוב של יתרונות וחסרונות של בקר פרופורציונלי ובקר אינטגרלי.

דרך בקר PI אנחנו מוסיפים קוטב אחד בראשית ו-0 אחד במקום כלשהו רחוק מראשית (בצד השמאלי של המישור המרוכב).

מכיוון שהקוטב נמצא בנקודת המוצא, השפעתו תהיה חזקה יותר, ולכן מיקלט PI עשוי להפחית את היציבות; אך יתרונו העיקרי הוא שהוא מפחית באופן דרמטי את השגיאה המתמידה, ולכן זהו אחד ממיקלטי הבקרה הנפוצים ביותר.

תרשים של מיקלט PI מוצג בתמונה 6. מול קלט צעד, עבור הערכים K=5.8, Ki=0.2, תגובת הזמן שלו מוצגת בתמונה 7. כאשר K=5.8 (כמיקלט P, הוא היה על סף אי-יציבות, כך שרק על ידי הוספת ערך קטן של חלק אינטגרלי, הוא הפך לבלתי יציב.

נא לשים לב שהחלק האינטגרלי מפחית את היציבות, מה שאומר לאו דווקא שהמערכת תהיה תמיד בלתי יציבה. במקרה הנוכחי, הוספנו חלק אינטגרלי והמערכת הפכה לבלתי יציבה).

מגיב אינטגרלי תגובת זמן — תמונה 6: מערכת בקרה סגור עם מיקלט PI

תגובה של מגיב אינטגרלי — תמונה 7: התגובה של המערכת המוצגת בתמונה 6, עם K=5.8, Ki=0.2

מיקלט פרופורציונלי ודיפרנציאלי

כפי שמראה השם, זו היא קומבינציה של מיקלט פרופורציונלי ומיקלט דיפרנציאלי, выход (נקרא גם אות פעולה) שווה לסכום הפרופורציה והנגזרת של אות השגיאה. עכשיו ננתח מיקלט פרופורציונלי ודיפרנציאלי בצורה מתמטית.

כפי שאנחנו יודעים במיקלט פרופורציונלי ודיפרנציאלי, הפלט פרופורציונלי לסכום הפרופורציה של השגיאה והנגזרת של אות השגיאה, כתיבת זה בצורה מתמטית יש לנו,

הסרת סימן הפרופורציה יש לנו,

כאשר, Kd ו-Kp הם קבועים פרופורציונליים ודיפרנציאליים בהתאמה.
יתרונות וחסרונות הם שילוב של יתרונות וחסרונות של בקרות פרופורציונליות ודיפרנציאליות.

הקוראים צריכים לשים לב שהוספת 'אפס' במקום הנכון בפונקציית המעבר הפתוח משפרת יציבות, בעוד שהוספת קוטב בפונקציית המעבר הפתוח יכולה להפחית את היציבות.

המילים "במקום הנכון" במשפט לעיל הן מאוד חשובות והן נקראות תכנון של מערכת הבקרה (כלומר אפס וקוטב צריכים להיות מוספים בנקודות מתאימות במישור המרוכב כדי לקבל את התוצאה הרצויה).

הכנסת בקר PD היא כמו הוספת אפס בפונקציית המעבר הפתוח [G(s)H(s)]. דיאגרמת בקר PD מוצגת בתמונה 8

בקר פרופורציונלי ודיפרנציאלי — תמונה 8: מערכת בקרה סגורה עם בקר PD

במקרה הנוכחי, לקחנו את הערכים של K=5.8, Td=0.5. התגובה בזמן שלו, מול קלט צעד, מוצגת בתמונה 9. ניתן להשוות בין תמונה 9 לתמונה 5 ולדעת את השפעת הוספת החלק הדיפרנציאלי בבקר P.

תגובה בזמן של בקר פרופורציונלי ודיפרנציאלי — תמונה 9: תגובה של המערכת המוצגת בתמונה 8, עם K=5.8, Td=0.5

פונקציית המעבר של בקר PD היא K+Tds או Td(s+K/Td); כך שהוספנו אפס אחד ב-K/Td-. על ידי בקרת ערכי 'K' או 'Td', ניתן להחליט על מיקום האפס.

אם האפס נמצא רחוק מאוד מהציר המדומה, השפעתו תקטן, אם האפס נמצא על הציר המדומה (או מאוד קרוב אליו) הוא גם לא יהיה מקובל (לרוב מסלול השורש מתחיל מקוטבים ומסתיים באפסים, המטרה של המכניקאי היא בדרך כלל שהמסלול לא יתקדם אל הציר המדומה, ולכן אפס קרוב מאוד לציר המדומה אינו מקובל, לכן מיקום מתון של האפס צריך להישמר)

בדרך כלל אומרים כי משלוח PD משפר את הביצועים הטרנסיאנטיים ומשלוח PI משפר את הביצועים הסטטיים של מערכת בקרה.

משלוח פרופורציונלי פלוס אינטגרלי פלוס דריבטיבי (PID Controller)

משלוח PID נמצא בשימוש כללי בישומים של בקרה תעשייתית כדי לרגול את הטמפרטורה, הזרם, הלחץ, המהירות ומשתני תהליך אחרים.

PID Controller, Proportional integral derivative controller — תמונה 10: מערכת בקרה סגורה עם משלוח PID

פונקציית ההעברה של משלוח PID יכולה להיות מצויה כ:

$Tds+K+\frac{Ki}{s}$ או $\frac{Tds^2+Ks+ Ki }{s}$

ניתן לראות כי קוטב אחד בראשית הוא קבוע, והפרמטרים האחרים Td, K ו-Ki קובעים את מיקום שני האפסים.

במקרה זה, ניתן לשמור שני אפסים מרוכבים או שני אפסים ממשיים בהתאם לצורך, ולכן משלוח PID יכול לספק הגדרה טובה יותר. בימים עברו, משלוח PI היה אחת מהבחירות הטובות ביותר של מהנדסי בקרה, מכיוון שההגדרה (תאום הפרמטרים) של משלוח PID הייתה קצת קשה, אבל כיום, בזכות התפתחות תוכנות, הגדרת משלוחי PID הפכה למשימה קלה.

כנגד קלט צעד, עבור הערכים K=5.8, Ki=0.2, ו-Td=0.5, תגובת הזמן שלה מוצגת בתמונה 11. השוו תמונה 11 לתמונה 9 (לקחנו ערכים כך שיתאפשר להשוות את כל תגובת הזמן).

תגובה בזמן של מפער PID — תמונה 11: תגובת המערכת המוצגת בתמונה 10, עם K=5.8, Td=0.5, Ki=0.2

הנחיות כלליות לעיצוב מפער PID

כאשר אתם מעצבים מפער PID עבור מערכת נתונה, הנחיות כלליות כדי לקבל את התגובה הרצויה הן כדלקמן:

קבלו את התגובה הזמנית של פונקציית ההעברה סגור וקבעו מה צריך לשפר.
הכניסו את המפער פרופורציונלי, תכננו את ערך ה-'K' באמצעות Routh-Hurwitz או תוכנה מתאימה.
הוסיפו חלק אינטגרלי כדי להפחית שגיאה יציבה.
הוסיפו את החלק הדיפרנציאלי כדי להגדיל דמפינג (הדמפינג צריך להיות בין 0.6-0.9). החלק הדיפרנציאלי יפחית את העברות והזמן הזמני.
Sisotool זמין ב-MATLAB יכול גם הוא לשמש לתיזון נכון כדי לקבל תגובה כללית רצויה.
נא לשים לב, שלבים אלה של תיזון פרמטרים (עיצוב של מערכת בקרה) הם הנחיות כלליות. אין צעדים קבועים לעיצוב מפערים.

בקרות לוגיקה עמומה

בקרות לוגיקה עמומה (FLC) משמשות כאשר מערכות הן מאוד לא ליניאריות. בדרך כלל, רוב המערכות הפיזיות/אלקטרוניות הן מאוד לא ליניאריות. מסיבה זו, בקרות לוגיקה עמומה הן בחירה טובה בקרב מחקרנים.

מודל מתמטי מדויק אינו נדרש ב-FLC. הוא עובד על בסיס ניסיון עבר, יכול להתמודד עם לא ליניאריות ויכול להציג חסינות הפרעות גדולה יותר מאשר רוב הבקרים הלא ליניאריים האחרים.

FLC מבוססת על קבוצות עמומות, כלומר כיתות של עצמים שבהן המעבר מאיבר לשאינו איבר הוא חלק במקום פתאומי.

בפיתוחים אחרונים, FLC הביסה בקרות אחרות במערכות מורכבות, לא ליניאריות או בלתי מוגדרות עבורן קיים ידע מעשי טוב. לכן, גבולות הקבוצות העמומות יכולים להיות מעורפלים ולא ברורים, מה שהופך אותן לנוחות עבור מודלים של קירוב.

השלב החשוב בתהליך הסינתזה של בקר עמום הוא להגדיר את משתני הקלט והפלט על בסיס ניסיון קודם או ידע מעשי.

זה נעשה בהתאם עם הפונקציה הצפויה של הבקר. אין כללים כלליים לבחור את המשתנים הללו, אם כי בדרך כלל המשתנים שנבחרים הם מצבים של המערכת הנשלטת, השגיאות שלהן, שינוי השגיאה וצבירת השגיאה.

הצהרה: לכבד את המקור, מאמרים טובים שראויים לשתף, במקרה של הפרת זכויות יוצרים אנא צור קשר להסרה.

תנו טיפ לעודדו את המחבר!

נושאים:

מערכות חשמל

מערכות בקרה

אודות מומחים

Electrical4u

China