Курсовая работа: Автоматизация процесса мокрого помола сырья в трубной шаровой мельнице

Рис.7. Алгоритмическая схема контура регулирования САР процесса регулирования влажности шламав трубной шаровой мельницы

Для большинства элементов системы автоматизации, математические модели статических и динамических свойств известны:

Датчика: К_g = 3.

Регулируемого органа: К_ро = 0,03.

Исполнительного механизма:

Из-за недостаточной изученности ТОУ, для получения его математической модели, воспользуемся статическими данными, полученными экспериментально, т.е. проведем идентификацию объекта автоматизации.

Идентификация объекта автоматизации

После проведенного эксперимента в файле “data” хранятся 2000 значений переменных величин:

U – расход воды.

Y – влажность шлама.

Измеренных с временным интервалом ts = 3 с

Объединим полученные данные в единый файл данных “dan3”:

>> ts = 3

>> dan3 = iddata (y(301:400), u(301:400), ts)

Для наглядности данных сформированного файла, обозначим переменные:

>> dan3.outputn = ' Влажно c ть шлама '

>> dan3.inputn = 'Расход воды'

После чего, можно посмотреть полную информацию о файле:

>> get ( dan 3)

Для графических представлений данных можно воспользоваться командой:

>> plot ( dan 3)

Для дальнейшего использования исходных данных необходимо провести предварительную обработку этих данных с целью удаления тренда из набора данных и, если необходимо, отфильтровать данные с помощью средств имеющихся в пакете SID, а также разделить данные на две половины: dan3v и dan3e. Первая часть данных используется MATLAB для построения модели объекта, а вторая часть для проверки адекватности полученной модели.

>> ident

Введем данные в GUI (Графический Интерфейс Пользователя), выбрав позицию: Data → Inport → Iddata object

Произведем предварительную обработку данных выбрав кнопку Preprocess → Quick start

Параметрическое оценивание эксперимента

Нажав клавишу “ Estimate ” , во вкладке “ Parametric Models ” выбираем модели параметрического оценивания. (Выбираем все модели)

Проверяем их на адекватность “ dan 3 e ”

Выбираем модель с наилучшими показателями адекватности (в моем случае это модель “ arx 443” )

Преобразование модели

Полученная модель представлена, в так называемом “θ-формате”, внутренним видом матричной модели “Matlab”, и является дискретной. Преобразование модели сводится к тому, чтобы получить модели удобные для использования в анализе и синтезе САР.