Порядок работы. 1. При t =0 измерить выходной фактор Y0

1. При t =0 измерить выходной фактор Y₀. Установить входной фактор x₀.

2. Измерять выходной фактор объекта Y через заданный временной интервал. Измерения производить до его стабилизации.

3. Данные измерений Y записать в таблицу 1.5.1.

Таблица 1.5.1

4. Отдельно снять кривые разгона для одноемкостного и многоемкостного объектов по пунктам 1-3.

5. Построить графики и обработать экспериментальные кривые разгона у_эксп.=f(t) по всем методикам, рассмотренным выше.

6. Представить временные характеристики и передаточные функции объектов в виде уравнений 1.5.1, 1.5.2, 1.5.4, 1.5.5, 1.5.6, 1.5.7, 1.5.10 с найденными константами.

7. Произвести вычисления у_{1теор .} по формулам (1.5.1), (1.5.4) и (1.5.10) и у_{2теор .} по формуле (1.5.6). Записать данные в табл.1.5.1, нанести и соединить теоретические точки у_{теор .} на ранее построенных графиках кривых разгона у_эксп.= f(t).

8. Сравнить теоретические и экспериментальные характеристики, определив в процентах максимальное расхождение

(1.5.12)

Для кривой разгона колебательного характера максимальное отклонение выбирают из трёх первых вершин кривой.

ЦИКЛ РАБОТ № 2

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ

1.Цель работ.

Изучение принципов поиска оптимальных параметров работы объекта путем эксперимента; освоение алгоритмов экспериментально-статистической оптимизации, отражающих методы поочередного изменения переменных и симплекс-планирования эксперимента.

2.ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ.

Объект оптимизации должен иметь экстремальную характеристику для оптимизируемого выходного фактора. Выходной фактор может измеряться непосредственно, либо вычисляться по результатам измерения других выходных величин, а также входных факторов. Этот выходной фактор является критерием оптимизации.

Для большинства процессов отсутствуют непосредственно измеряемые выходные факторы, имеющие безусловный экстремум в рамках допустимых значений входных факторов.

Методы экспериментально-статистической оптимизации могут применяться и для поиска условного экстремума критерия оптимизации. Для этого в каждом опыте должны проверяться заданные ограничения (например по качеству обработки, мощности привода и др.). Если хотя бы одно из них не выполняется, то соответствующая опытная точка не принимается во внимание. Оптимальным решением будет такая точка, где выполняются все ограничения, а критерий оптимизации достигает экстремума.

При периодическом поиске оптимальных условий работы объекта, которые меняются (дрейфуют) в зависимости от параметров сырья, параметров окружающей среды, износа оборудования и т.д., экспериментально-статистическая оптимизация является методом оптимального управления для автоматизированных непрерывных процессов.

Работа № 2.1