Введение в ТАУ

→ Блог им. radiolok
Начинаем разбираться с теорией автоматического управления

Начнем с общих определений и пары типовых звеньев — апериодического первого и второго порядков, интегрального и дифференциального.

8 комментариев

avatar
Хм, мне кажется в 99% случаев все вариаблы в электромеханических системах подбираются вручную путем проб/ошибок и правильного градуса поворота языка. :)

Чего так – в наше время практически от каждого разработчика ожидается способность фулл-стак разработки, не редко разработчик под проект нанимается вообще один, а осваивать чуваку отдельную софтину да матановые методы только для подбора настроек шаговику, когда в параллели еще нужно сделать многослойную платку да прошиву под FPGA/MCU – это пипец. Тем более что реально применить их понадобится может быть раза два-три за жизнь.

Офкорс, есть мега-корпорации, делающие роботизированный станок стоимостью 100 млн баксов для какой-нибудь линии обработки кремниевых вейферов при производстве процессоров, где реально может быть нанят сугубо отдельный чувак работой которого будет чисто подобрать параметры для электромеханики…
Однако вероятность простому эмбеддеру попасть на такую позицию стремится примерно к нулю — это область уже других спецов, имеющих большее отношение к механике и динамике, нежели к электронике.

P.S.
«Издатель сказал мне, что каждая новая формула будет сокращать число читателей вдвое, — сказал Хокинг. Поэтому в книге всего одна формула — это знаменитое эйнштейновское уравнение. Все остальное я постарался изложить как можно более доступным языком.»
-Стивен Хокинг, из книжки Краткая история времени.

avatar
Моя позиция следующая: разработчик должен иметь представление о любой области знаний с которой соприкасается. Это может быть как глубокое знание предмета, так и совсем поверхностные представления.
Например по ТАУ и как там все более-менее работает, это нужно для того, чтобы в принципе понимать как управлять механизком и изменение тех же параметров ПИД регулятора отразится на его работе.

Тем более что я буду в дальнейшем рассказывать о многоконтурных системах, которые буду банально собирать в симуляторе и заливать эту модель сразу в устройство. Просто так параметры регулятора, а их три — не подберешь. Там придется последовательно приближаться к этому результату. Я даже больше скажу — в реальной системе в принципе проблематично расчитать регулятор правильно с первого раза и настройка идет вручную. Вся проблема — в параметрах реальной системы. Расчитать их невозможно, измерить некоторые — проблематично. Но когда например ты знаешь, что тот или иной параметр регулятора обратно пропорционален такой-то величине, настройка идет бодрее:)

Да и не собираюсь я углубляться в матан. Автонастройку еще никто не отменял, а я расскажу как этим пользоваться.
avatar
К слову о настройке ПИД регуляторов. Занимаемся отоплением, вентиляцией и постоянно испытываем одно и теже проблемы с болтанкой ПИДа. Отстроить такие вещи натурно это невероятный геморрой связанный с затратами на время, а рассчитать это еще сложнее. Поэтому был разработан «нейрорегулятор» с автонастройками и прочими плюшками, который работает полностью в автоматическом режиме. Я не рекламирую, и даже не столько хвалюсь сколь меня забавлет что весь мир не слезает с этого несчастного ПИД регулятора и пачка матана, когда простое и гениальное решение лежало уже давно у всех навиду.
Так себя ведет регулятор на ПЛК 150 в помещении ~250 кубов воздуха с воздушным нагревателем 6кВт. Чуть подробнее
avatar
О! Отличная работа. В любом случае ПИД-регулятор — это массово, мне от него не деться. А нейрорегуляторы — штука известная в узких кругах, но в университетские времена нам за любые предложения использовать машинное обучение били по рукам. Руки у меня сейчас развязаны, так что спасибо что напомнили такую хорошую вещь. Давно хотел с ней поиграться.
avatar
Спасибо. Не знаю никаких кругов, у нас всё своё родное :)
Причем работает не только с пропорциональным регулированием но и позиционным (дискретные ступени мощности), и более того (всё тотже алгоритм) нивелирует задержки на включение например дизельной горелки.
Комментарий отредактирован 2017-10-24 20:06:04 пользователем Qic
avatar
Ну, почему-же, мир не слезает. Сейчас очень распространен sliding mode control, а где задачи покруче — model predictive control. В любом случае, ПИД остается самым простым регулятором, и показывает результаты не намного хуже, да и вычисляется он очень быстро. Попробуйте свою нейросеть за микросекунду посчитать.

Как показывает мой опыт, большинство проблем связано с тем, что ПИД не умеют готовить — то интегратору дают вылазить за выходные приделы, то неправильно интегрируют или дифференцируют, то вообще подсовывают ему не лианеризированную систему и что-то от него хотят.

Вообщем, что ПИД что нейросети имеют право на жизнь, везде свое применение.
avatar
Полностью согласен с «неумением готовить». Составляю сценарий к новому выпуску, читаю форумы и понимаю, что надо зацепить существенное число нюансов, ибо от топика к топику формулы нехило штормит. Особенно весело читать топики квадрокоптерщиков — бесчисленное число винтов полегло во славу ПИД-а :)
avatar
Тоже соглашусь.
Почитал про SMC, какраз наш регулятор решенный матаном, забавно :)
На коптере кстати тоже работает, правда пока не летает полноценно, не могу побороть китайские датчики, горизонт убегает.
Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.