过程建模

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3.1.1第三章过程动态特性和机理建模

3.1.1第三章过程动态特性和机理建模
适合被控过程 对于某一被控过程,最适合其特性的最
简单的控制器是最好的控制器。
被控过程的分类
自衡过程/稳定对象
(1) 单容过程 (2) 多容过程
无自衡过程
例如:某些液位对象与某些放热反应器
大多数工业过程的动态特性分属以下四种类型 1. 自衡的非振荡过程(以液体储罐液位过程
为例)
自衡的非振荡过程的传递函数模型
建模前的信息准备 (第2步) a. 画出过程的概图并对系统进行识别 b. 确定建模需要的过程变量 c. 列出建模所需的假设条件和各种数据
确定建模需要的过程变量
列出建模所需的假设条件和各种数据
假设条件:1. 经过良好或均匀搅拌的容器;2. 物料中成分A和溶剂的密度都是相同的;3. 物 料流入罐中的流量是常数。
机理建模的步骤
建模举例 #1
Qi
H A
物料平衡方程:
A dH dt
Qi
Qo
Qo 出口流量与液位的关系:
Qo k H
问题讨论:
如何采用SimuLink建立被控过程的仿真 模型并设置初始运行状态?
A dH dt
Qi
k
H
以搅拌罐混合过程建模的例子例3.1 说明过程机理建模步骤
定义建模目标 (第1步) a. 具体设计判定(模型类型和用途) b. 需要的特定数值 c. 需要的半定量的信息和函数关系 d. 要求的模型精度

数学建模流程

数学建模流程

数学建模流程

数学建模是指通过材料、理论、方法等综合分析来获取问题的内在规律及其运行机制,并通过运用数学工具和算法来解决实际问题的过程。数学建模流程主要包括问题分析、模型建立、模型求解和模型评价四个步骤。

问题分析是数学建模的第一步。在这一步中,需要准确理解问题陈述,并确定问题的具体要求。在分析问题时,要对问题的背景、目标、约束条件、变量等因素作适当的调研和分析。问题分析的关键是抽象问题,即将实际问题转化为数学问题。

模型建立是数学建模的核心步骤之一。在这一步中,需要根据问题的特点选择合适的数学模型。数学模型由问题变量、约束条件以及目标函数等要素构成。建立模型的过程需要运用数学知识和技巧,例如微积分、概率统计、线性代数等。模型的建立要建立在严格的数学推理基础上,确保模型的合理性和准确性。

模型求解是数学建模的重要步骤之一。在这一步中,需要确定求解模型的方法和算法。数学建模常用的求解方法有解析法、数值法和优化算法等。根据具体问题的特点和难度,在数学分析和计算机编程等方面运用相应的方法和技术进行求解。求解模型的过程中,需要进行一系列的计算和推理,同时要对求解结果进行判断和验证,确保结果的可靠性。

模型评价是数学建模的最后一步。在这一步中,需要对模型的结果进行评价和分析。模型评价的目的是检验和验证模型的有

效性和适用性。评价模型的标准通常有模型拟合度、模拟误差、模拟精度等。通过评价模型,可以得出结论和建议,为实际问题的决策和解决提供参考。

总体而言,数学建模是一个循序渐进的过程,需要将抽象的实际问题转化为数学问题,并运用数学知识和方法进行建模和求解,最后通过对模型结果进行评价和分析,得出相关结论和建议。数学建模的流程不仅需要运用严谨的数学思维和逻辑推理,还需要具备良好的问题分析和综合分析能力,以及熟练的数学计算和计算机模拟技术。只有在完整的数学建模流程中,才能得到准确、有效的问题解决方案。

数据流程建模概念

数据流程建模概念

数据流程建模概念

数据流程建模是一种用于描述系统或业务流程的工具,它可以帮助我们更好地理解和分析系统或业务流程中的各个环节,从而更好地进行优化和改进。在数据流程建模中,我们通常会使用一些符号和图形来表示不同的元素和关系,这些符号和图形可以帮助我们更加清晰地表达和传达信息。

数据流程建模可以按照不同的类别进行划分,下面我们将分别介绍这些类别。

1. 数据流程图

数据流程图是数据流程建模中最常用的一种图形,它可以帮助我们更好地描述系统或业务流程中的各个环节和数据流动情况。在数据流程图中,我们通常会使用箭头来表示数据的流动方向,同时还会使用不同的符号来表示不同的元素,比如矩形表示处理过程,菱形表示判断过程等等。

2. 数据字典

数据字典是数据流程建模中用于描述数据元素的一种工具,它可以帮助我们更好地理解和管理系统或业务流程中的各种数据元素。在数据字典中,我们通常会记录每个数据元素的名称、类型、长度、格式等信息,同时还会记录它们在系统或业务流程中的使用情况和关系。

3. 实体关系图

实体关系图是数据流程建模中用于描述实体和它们之间关系的一种工具,它可以帮助我们更好地理解和管理系统或业务流程中的各种实体

和它们之间的关系。在实体关系图中,我们通常会使用不同的符号来

表示不同的实体和它们之间的关系,比如矩形表示实体,菱形表示关

系等等。

4. 状态转换图

状态转换图是数据流程建模中用于描述状态和状态之间转换关系的一

种工具,它可以帮助我们更好地理解和管理系统或业务流程中的各种

状态和状态之间的转换关系。在状态转换图中,我们通常会使用不同

精细化建模流程

精细化建模流程

精细化建模流程

精细化建模是指在系统及其组成部分的高层次抽象模型基础上,对系统进行更详细、具体的建模过程。

精细化建模流程通常包括以下几个步骤:

1. 确定需求:首先,确定系统的需求,并将其转化为详细、可衡量的功能和行为要求。

2. 制定系统架构:根据需求,设计系统的基本结构和组成部分,并确定它们之间的相互关系。

3. 建立高层次模型:利用框架模型或其他适当的抽象模型,建立整个系统的高层次模型,包括功能、行为和结构等方面。

4. 细化模型:根据高层次模型,逐步细化各个组成部分的模型。可以采用分析模型、设计模型、行为模型等不同的模型方法和技术,例如用例图、类图、时序图、活动图等。

5. 验证和修正模型:对细化的模型进行验证和分析,以确保其满足系统需求,并进行必要的修正和调整。

6. 生成实现代码或配置:根据细化的模型,生成系统的实现代码,或配置系统的各个组成部分。

7. 进行模拟和测试:对生成的代码或配置进行模拟和测试,以验证其正确性和性能。

8. 进行集成和部署:将系统的各个组成部分进行集成,并进行部署到目标环境中。

9. 进行验证和评估:对部署的系统进行验证和评估,以确保其满足用户需求,并满足性能和质量要求。

10. 进行维护和更新:监测和维护系统的运行状态,及时更新和修复系统的缺陷和问题。

过程控制技术第5章

过程控制技术第5章
学和生物反应也错综复杂,但是它们大多涉及窑、炉、罐和管道设备,产品的加工和生产离不 开物质的流动、状态的改变和能量的转化等过程,并通过被控参数将物质运动、改变或转化的 结果表现出来,这些被控参数通常是流量、压力、温度、物位、成分和酸碱度等。这些参数的 合理与否,最终通过产品质量反映出来。所以,从物质的运动、状态的变化和能量的转化着手, 考察被控过程的静动态特点与变化规律,是机理法建模的出发点。
(2)为了整定控制器参数、优化控制性能 选定了控制方案和算法之后,并不等于工作完成了,还需进行细化,使之完美。通过数学 模型的试验,可以进一步完善控制方案、优化控制器参数,使得系统的性能达到最佳状态。如 果改用实际系统来做,费时费力是很现实的问题。通过数学模型仿真获得预期结果后,将仿真 试验中确定的数据和参数直接用于实际系统,虽然不能保证百分之百的准确,起码是建立了基 础,往往在此基础上稍加修改,基本上可再现原预期效果。 (3)为了进行仿真试验 出于成本和安全的原因,有些过程控制由于实验的成本太大,或者危险性太高,不便进行 实际系统的试验和核实,为了检验所选方案的可行性与合理性,改用其数学模型代替实际过程, 进行仿真模拟试验,同时也为优化设计和修改缺陷等提供机会。如核电站的控制、大型水电站、 火力发电厂的控制等。
过程数学模型的类型分集中参数、分布参数和混合参数三种不同的过程。但对工业过程控 制而言,实践中用得最多的还是集中参数的数学模型,这是因为它简单易行,同时一般工业过 程对作控制用的模型要求也不是很高(一些特殊要求的除外)。所以,下面的讨论将以集中参 数、单输入ຫໍສະໝຸດ Baidu单输出的过程为主。

建模过程的步骤

建模过程的步骤

建模过程的步骤

建模过程是指将实际问题抽象化,以便理解问题的关键特征和问题的性质,并通过建立一个模型来描述和解决问题的过程。建模过程一般包括以下几个步骤:

1.理解问题:在建模之前,我们首先需要充分理解实际问题,包括问题的背景、目标、限制条件等。通过与问题相关的领域专家和利益相关者的讨论和交流,可以更好地理解问题的关键要素。

2.问题分析:在理解问题的基础上,我们需要对问题进行分析。这包括确定问题的范围、目标和约束条件,以及分析问题的关键要素、关联关系和影响因素。通过问题分析,可以确定建模所需的数据和变量,并帮助我们更好地掌握问题的整体结构。

3. 选择建模方法:根据问题的性质和要求,在建模过程中选择合适的建模方法。常见的建模方法包括数学建模、统计建模、系统动力学、Agent-based模型等。不同的建模方法适用于不同类型的问题,因此需要根据实际情况选择合适的方法。

4.数据收集与处理:建模所需的数据通常需要从实际问题中收集和处理。数据的收集可以通过调查问卷、实验、观察和现有的数据源等多种方式进行。在数据收集之后,还需要对数据进行处理,包括数据清洗、数据转换和数据分析等,以便使用这些数据进行建模。

5.建立数学模型:在收集和处理数据之后,可以开始建立数学模型。数学模型通常由一组数学方程和变量组成,用于描述问题的关键特征和关系。根据具体问题,可以选择不同的数学模型,例如线性模型、非线性模型、离散模型、连续模型等。

6.模型求解与评估:在建立数学模型之后,需要对模型进行求解和评估。对于数学模型,可以使用数值方法、优化方法、模拟方法等进行求解。求解结果可以用于评估模型的有效性和适用性,以及对实际问题的解释力

产品建模一般步骤

产品建模一般步骤

产品建模一般步骤

产品建模是产品设计中非常关键的一环,需要经过一系列的步骤

才能完成。简单的说,产品建模可以理解为将产品的理念、需求、特点、功能、结构等通过图纸、模型、样机等形式表现出来。接下来,

我将从以下几个方面阐述产品建模的一般步骤。

一、需求分析

产品建模的第一步是对需求进行分析和理解,以明确需求的目标

和特点,为后续的建模工作提供指导。这一过程需要强调对市场、用户、设计原则等方面的深入了解和分析。在这一步骤中,可以通过问

卷调查、市场分析、用户调研等方式,搜集并汇总需求信息,为后续

的产品建模指导做准备。

二、结构设计

产品建模的第二步是结构设计,将需求信息转化为具体的结构形式。结构设计需要考虑产品的整体架构、主要组成部分、各部分之间

的联系和作用等方面。在这一过程中,可以利用简单的手绘草图、2D、3D等工具,初步呈现产品的结构框架。

三、功能设计

在确定产品的结构框架后,产品建模的第三步便是功能设计。在这一步骤中,需要对产品的每一个组成部分进行功能的详细设计,在保证产品整体功能完整性的前提下,结合产品的特点和需求,确定每一个组成部分的具体功能。在这一步骤中,需要将每一部分的功能与结构完美融合起来,达到产品的最优设计效果。

四、样机制作

当设计师完成了初步的产品建模工作,需要制作出物理样品。样机制作是最终的产品形式,可以让客户更好地了解产品的实际应用效果。在这一步骤中,设计师需要将产品设计的CAD文件转化为3D打印文件,将产品打印出来,并对其进行测试和改进,以达到设计效果的完美呈现。

五、测试与优化

样机制作后进行产品测试,并对测试结果进行分析和优化。通过测试和分析,可以发现产品设计存在的问题和不足,并加以改进,完

大数据建模的基本过程

大数据建模的基本过程

大数据建模的基本过程

大数据建模是指通过对大规模数据集进行分析和处理,从而获取

有价值的洞察和知识的过程。大数据建模通常涉及多种技术和工具,

包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。在实际应用中,大数据建模

可以帮助企业发现潜在的商业价值、预测未来趋势、优化业务流程等。

大数据建模的基本过程通常包括以下几个主要步骤:数据收集、

数据清洗、特征工程、模型训练和模型评估。这些步骤在整个建模过

程中起着至关重要的作用,没有一步是可或缺的。下面将详细介绍大

数据建模的基本过程。

1.数据收集

数据收集是大数据建模的第一步,也是最为关键的一步。在数据

收集阶段,需要从各种数据源中采集数据,包括结构化数据(如数据

库中的表格数据)、非结构化数据(如文档、图片、视频等)以及半

结构化数据(如XML文件、JSON数据等)。这些数据可以来自于企业

内部的系统、外部数据提供商、开放数据源等。

在数据收集阶段,需要考虑的问题包括数据的质量、数据的可靠性、数据的完整性等。如果数据收集的质量不好,后续的分析和建模

结果也会受到影响。因此,在数据收集阶段需要对数据进行初步的质

量评估和清洗。

2.数据清洗

数据清洗是指对收集到的数据进行处理,以保证数据的质量和可

用性。在数据清洗阶段,通常会涉及到以下几个方面的工作:(1)数据去重:如果数据中存在重复记录,需要对数据进行去重

处理,以确保数据的唯一性。

(2)数据填充:如果数据中存在缺失值,需要对缺失值进行填充,以防止对后续分析造成影响。

(3)数据转换:有些数据可能需要进行转换,以适应建模算法的

需求。比如将文本数据转换为数值型数据,以便于进行后续的分析。

过程控制第二章(过程建模与过程特性)解析

过程控制第二章(过程建模与过程特性)解析
当Q1变化时
Adh Q1dt
1 h Q1 dt A
Q2为常量 d(Q2)=0
A为储槽横截面积
3.二阶线性对象(串联水槽对象)
问题:求右图所示的对象模型(输入输出模型)。 解: 该对象的输入量为qi 被控变量为液位h2
A2 h2
qi
A1 h1
R1 q1
(同样利用物料平衡方程) 槽1: A1 槽2: A2
f u y K 其它参数 不变
广义对象 控制通道放大系数
y Ko u
干扰通道放大系数
Kf
y f
KO 越大 控制变量u对被控变量y的影响越灵敏 控制能力强 Kf 越大 干扰f对被控变量y的影响越灵敏。 在设计控制系统时,应合理地选择KO使之大些,抗干扰能力强,太大会引起系统振荡。
其中:
H ( s) K Q1 ( S ) Ts 1
T ARS
K RS
一阶线性对象(总结)
典型的微分方程 典型的传递函数 典型的阶跃响应函数
dh T h K qi dt
典型的阶跃响应曲线 qi
a
H (s) K Qi (s ) Ts 1
h(t ) Ka(1 e )
u(t ) u1 (t ) u1 (t t )
其中
u 2 (t ) u1 (t t )
假定对象无明显非线性,则矩形脉冲 响应就是两个阶跃响应之和,即

工业自动化中的过程建模与控制系统设计

工业自动化中的过程建模与控制系统设计

工业自动化中的过程建模与控制系统设计

工业自动化技术在现代工业中扮演着越来越重要的角色,它可以大大提高工业

生产的效率和质量,同时也充分发挥了科技的才华。在自动化控制过程中,过程建模和控制系统设计是两个非常重要的步骤,它们直接关系着自动化控制的效果。

1. 过程建模

过程建模是指将实际工业过程转换为数学模型的过程。这个过程是非常重要的,因为它是控制系统设计的前提和基础。在工业自动化中,过程建模的主要目的是对生产过程进行监控和控制。建模的目标是找到一个数学模型,通过这个模型可以方便地描述、分析和预测生产过程的各种特性。常见的过程建模方法包括物理建模法、统计建模法、神经网络建模法等。

物理建模法是根据实际工艺流程和物理原理,对相关的参数进行建模。该方法

的优点是准确性高,可靠性强,但是需要一定的专业知识和经验。统计建模法是通过对生产数据进行统计学分析,找到它们之间的关联性和趋势性,以此为基础建立模型。该方法的优点是易于处理海量的生产数据,但对生产过程的实际情况要求较高。神经网络建模法则是通过对大量生产数据训练神经网络,让它自动学习生产过程的规律性,从而建立模型。该方法的优点是可以处理非线性数据,但是对训练数据的质量和数量要求较高。

2. 控制系统设计

控制系统设计是将建立的过程模型与控制策略相结合,设计出一个可行的控制

系统方案。控制系统的设计要根据实际的生产过程和要求,选择合适的控制器,设计控制器的计算和运行程序,进行控制参数的优化等。良好的控制系统设计,可以使工业自动化实现多种控制目标,包括稳态和动态的控制、反馈控制、前馈控制、模型预测控制等等。

第二章 机理建模

第二章 机理建模

Q2(s)
Q3(s)
1/R3
W0 ( s )
Q1(s)
1/Cs
+ -
1/R=1/R2+1/R3
H(s)
1/R
Q2(s)+Q3(s)
30
2.1.3 试验法建模(过程辨识)

机理分析法虽然具有较大的普遍性,但是,由于很多工业过程 其内部机理较复杂,对某些物理、化学过程目前尚不完全清楚, 所以对这些较复杂过程的建模较为困难。 实际工业过程多半有非线性因素,在进行数学推导时常常作了 一些近似与假设,虽然这些近似和假设具有一定的实际依据, 但并不能完全反映实际情况,甚至会带来估计不到的影响。因 此,即使用机理分析法得到过程的数学模型,仍然希望采用实 验方法加以验证。
h h R q2与h成比例关系: q2 或 2 q 2 R2
拉氏变换:Q1(s) -Q2(s) = CsH(s) ; Q2 ( s ) = H ( s ) / R 2
[Q1(s) -Q2(s)] / Cs=H(s)
16
2.1.2 机理分析方法建模
[Q1(s) -Q2(s)] / Cs=H(s)
单回路控制系统框图
过程通道-被控过程输入量与输出量之间的信号联系 控制通道-控制作用与被控量之间的信号联系 扰动通道-扰动作用与被控量之间的信号联系
9
2.1.1 基本概念
5、建模方法

数据建模的基本过程

数据建模的基本过程

数据建模的基本过程

数据建模是一种利用数据管理和分析技术来构建数据模型来估计实际情况的过程。这个过程要求数据科学家仔细分析原始数据,根据所分析的数据构建数学模型,以了解数据内在的趋势和解决问题,并最终决定一定的行动。

数据建模通常包括以下几个步骤:

第一步,数据收集:我们需要收集有关问题领域的相关数据以进行分析,以获取有用的信息。包括了从结构化的敂据库、存储系统或其他外部源收集数据。

第二步,数据清洗和变换:这一步是指删除无用或无关的数据,维护清洁数据并转换数据格式,以方便后续分析。

第三步,数据统计和信息建模:根据收集和转换的数据,构建数据模型,以分析原始数据的相关趋势和解决问题。

最后,数据挖掘和分类:使用统计分析和其他机器学习算法,可以挖掘在数据中存在的模式,这可以帮助我们识别不同分类的数据,更好地概括和分析问题。

数据建模是一个复杂的过程,要求数据科学家准确的收集、清洗和处理数据,构建恰当的数学模型,以及采用有效的分类算法,来有效地管理和利用数据,有效地解决实际问题。

数学建模的五个步骤

数学建模的五个步骤

数学建模的五个步骤

数学建模是指利用数学方法来解决实际问题的过程。它在现代科学研究、工程技术等领域都有广泛的应用。数学建模的过程可以分为五个步骤,包括问题理解、建立模型、模型求解、模型评价和结果解释。下面将详细

介绍这五个步骤。

第一步:问题理解

问题理解是数学建模的第一步,也是至关重要的一步。正确的问题理

解能够确保后续建模过程的准确性和有效性。在问题理解阶段,研究者需

要明确问题的背景和要求,确定问题的范围和目标,以及搜集相关的实验

数据和文献资料。这些信息将有助于研究者在后续的建模过程中更好地进

行模型的构建和求解。

第二步:建立模型

建立模型是数学建模的核心步骤,它是将实际问题转化为数学问题的

过程。在建立模型时,研究者需要根据问题的特点和要求,选取合适的数

学方法和工具,构建数学模型。数学模型可以是代数方程、差分方程、微

分方程、最优化问题等等。模型的构建需要充分考虑实际问题中的各种因

素和假设条件,并进行适当的抽象和简化。此外,研究者还需要对所选用

的数学模型进行合理的验证和修正。

第三步:模型求解

模型求解是数学建模中的关键步骤之一、在模型求解过程中,研究者

需要选择合适的求解方法和算法,使用计算机软件或手工计算来解决所建

立的数学模型。求解的过程中,研究者需要考虑求解的效率和精度,以及

结果的可靠性和实用性。

第四步:模型评价

模型评价是对所建立的数学模型进行有效性和可行性的评估。在模型

评价过程中,研究者需要利用实验数据和实际情况进行模型的验证和检验。评价的指标可以是模型的拟合度、预测精度、稳定性等等。通过模型评价

过程控制(第二版)第二章

过程控制(第二版)第二章
*
如果与上述值相差太大,应选二阶惯性环 节来近似
3 确定二阶或n阶惯性环节的特性参数

采用两点作图法
y (t1 ) 0.4 y ( ) y (t2 ) 0.8 y ( ) t1 t2 T1 T2 2.16 T1T2 t1 1.74 0.55 (T1 T2 ) t2
上式适用于0.32< t1 / t2<0.46
3 确定二阶或n阶惯性环节的特性参数
t1 t1 t2 当 0.32时,近似为一阶环节,T0 t2 2.12 t t t 当 1 0.46时,近似为二阶环节,T1 T2 T0 1 2 t2 2 2.18 t1 t1 t2 当 0.46时,近似为高于二阶环节,T0 t2 2.16n n值可查表得出
A
B
0-100℃
0-1000℃
x 1℃
2、相对误差

实际相对误差:绝对误差与被测变量的真
值之比的百分数

引用相对误差(相对百分误差):
x x0 100% 100% x上 x下 仪表量程

最大引用相对误差:
max
max x上 x下 100%


被控量的变化往往是不振荡的、单调的、有滞后 和大惯性的。 有自衡能力的过程为自衡过程(图a),无自衡 能力的过程为无自衡过程(图b),

系统建模的方法步骤

系统建模的方法步骤

系统建模的方法步骤

一、引言

系统建模是指通过对一个实际系统进行抽象和描述,以便更好地理解和分析系统的行为和性质。在软件开发、工程管理、商业分析等领域,系统建模都扮演着重要的角色。本文将介绍系统建模的方法步骤,帮助读者更好地掌握系统建模的技巧和方法。

二、确定建模目标

在进行系统建模之前,首先需要明确建模的目标。建模目标可以是系统的某个特定方面,如功能、性能、安全性等,也可以是整个系统的综合特性。明确建模目标有助于指导后续的建模过程,并确保建模结果符合预期。

三、收集需求和信息

在系统建模之前,需要收集系统的相关需求和信息。这些信息可以来自于用户需求调研、业务分析、市场调查等渠道。收集需求和信息的目的是为了更好地理解系统的背景和环境,从而更准确地进行建模。

四、选择建模方法和工具

根据建模目标和需求信息,选择合适的建模方法和工具。常用的建模方法包括统一建模语言(Unified Modeling Language,简称UML)、数据流程图、用例图等。选择合适的建模工具可以提高建

模效率和准确性,如StarUML、Visio等。

五、确定系统边界

系统建模需要明确系统的边界,即确定系统与外部环境的交互关系。确定系统边界有助于界定系统的范围和功能,避免建模过程中的歧义和混淆。

六、进行概念建模

概念建模是系统建模的核心环节,通过定义系统的概念和关系来描述系统的结构和行为。常用的概念建模方法包括实体关系图、类图、状态图等。通过概念建模,可以清晰地描述系统的组成部分和它们之间的关系。

七、进行行为建模

行为建模是系统建模的另一个重要环节,通过定义系统的行为规则和流程来描述系统的动态行为。常用的行为建模方法包括活动图、时序图、状态图等。通过行为建模,可以清晰地描述系统的功能和执行流程。

建模步骤

建模步骤

一. 模型

1. 原型和模型

原型指人们在现实世界里关心、研究或从事生产、管理的实际对象。模型则指为了某个特定目的将原型的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。

按照模型替代原型的方式,模型可以分为物质模型(形象模型)和理想模型(抽象模型)。前者包括直观模型、物理模型等,后者包括思维模型、符号模型、数学模型等。

数学模型可以描述为,对现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,作出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。

2. 建模方法

建模方法大体可以分为机理分析和测试分析两种。机理分析是根据对客观事物特性的认识,找出反应内部机理的数量规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义。测试分析是将研究对象看作一个“黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合的最好的模型。

3. 建模步骤

按机理分析方法的建模步骤如下

4. 建模过程

按一般步骤,数学建模过程分为表述、求解、解释、验证几个阶段,并通过这些阶段实现从数学模型到现实对象的循环。

5. 模型分类

按建立模型的数学方法:初等模型、几何模型、统计回归模型、数学规划模型等。

按模型的表现特性:确定性模型和随机模型、静态模型和动态模型、线性模型和非线性模型、离散模型和连续模型。

按建模目的:描述模型、预报模型、优化模型、决策模型等。

按对模型结构的了解程度:白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。二. 系统辨识

在科学研究和工程实践中,实验和观测是重要的手段之一。实验的结果是输入和输出的数据,通过这些数据去建立数学模型就是系统辨识。

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H(s)
Rs
单容过程的阶跃响应

dh T h K dt
,液位变化 h K (1 et /T ) 阀门开度出现阶跃变化

当t —> ∞时,△h(∞)=K△u,输入变化量放大 K倍成为输出变化量 时间常数T表示液位在t=0以最大速度一直变化 到稳态值所需的时间,它是表征液位过程响应快 u 慢的参数 u0+△u
第二章 过程建模
主要内容
1. 过程建模的基本概念、作用与要求 2. 机理法建模
机理法建模的基本原理 单容过程的数学模型的建立 多容过程的数学模型的建立
3. 测试建模法
阶跃响应曲线法建模 测定动态特性参数的频域法 测定动态特性参数的相关分析法 用最小二乘参数法建立系统的数学模型
1.基本概念
各式各样被控控制过程中,有的容易控制,有的
y(t ) y1 (t ) y1 (t t )
y1 (t ) y(t ) y1 (t t )
y2(t)
由过程阶跃响应曲线确定其数学模型


选定模型的结构。(根据被控过程的先验知识以及建立数学 模型的目的和对模型精度的要求选取传递函数的形式) 由阶跃响应曲线求得被控过程动态特性的特性参数
K
Kq
其他单容过程
进气pi,qi
溶剂q1i 溶质q2i
p
送气po,qo
(a)气罐压力控制过程
(b)溶液浓度控制过程

容量系数:引起单位被控量(某一物理量)变化时被控过程 存储量(能量或者物质)变化的大小。 自衡过程:在扰动作用破坏平衡工况后,被控过程在没有外 部干预的情况下自动恢复平衡的特性称为自衡特性。这样的 被控过程称为自衡过程。(存在阻碍存储的因素) 自衡率:△ρ=△μ/△h(∞)表示被控过程自平衡能力的大 小(ρ大则系统以被控参数较小的变化△h来抵消较大的扰 动量△μ) 无自衡过程:在扰动作用破坏平衡工况后,依靠其自身不能 重新恢复平衡的过程。过程无自平衡能力。
dh K t / T e dt t 0 T K T
u0 h h0+K△u h0 t
t 0
T
t
Tp, q
单容温度过程建模
Ti, q
Tp Tc
u
容器内液体的总热容为C,液体的比热容为Cp,流体流量为q,液体以温度Ti 流入加热容器,以温度Tp流出加热容器。设容器所在的环境温度为Tc (Tp>Tc)。在环境温度Tc,液体流入温度Ti和流量不变的条件下,建立电 加热器电压u与液体输出温度Tp之间动态关系的数学模型。 dT Qi Qo C P 设系统稳态运行时Qi=Qi0,Qo=Qo0,Tp=Tp0,u=u0 dt 定义△Qi=Qi-Qi0,△Qo=Qo-Qo0,△Tp=Tp-Tp0,△u=u-u0 Qi Qe qCPTi C dTP T Qo Qr qCPTP AKT(TP Tc ) qCPTP Qi Qo C d r P AKr qCP dt T T Ku
h Q2 R2
H ( s) K e 0 s ( s) Ts 1
T
dh h Ku (t 0 ) dt

实验测试法建模是根据工业过程输入、输出的实 测数据进行某种数学处理后得到数学模型。
• 时域方法 • 频域方法 • 统计相关法 • 最小二乘法 • 梯度校正法 • 极大似然法
Q1 K K 0 K
动态
dt
设:△Q1=Q1-Q10,△Q2=Q2-Q20,△h=h-h0,△μ=μ-μ0
Q1 Q2 A
h Q2 A 固定开度
dh dt
dh AR s h K Rs dt
T 将稳态工作点作为参考零点 K
H ( s) K ( s) Ts 1
很难控制,有些过程进行得快,有些过程进行的非 常缓慢,产生这些差别的关键在于被控过程本身, 在于它的动态特性。 其他环节(调节器、执行器等)的存在及其特性 很大程度上取决于被控过程的特性和系统的控制要 求(控制系统的方案设计和仪表装置选型都是以被 控过程的动态特性和控制要求为基本依据进行的)

Q2 A 固定开度
线性阀开度u Q1
h

稳态
h
Q1 K
Q2 k h
Q1 Q2
K h k
2
2
h0 μ μ0

线性阀开度u Q1
稳态工作点: μ0 , h0 ,Q10,Q20 Q2 k ( h h0 ) 非线性算子, k (h h0 ) Q Q A dh 可在工作点 1 2 2 h0 dt 线性化 k h dh h A k h K Rs 2 h0
• 是以时间或频率为自变量的实验曲线, 是非参数模型,所以也称为非参数模型辨识 法或经典辨识方法
• 假定一种模型结构,通过极小化模型与 被控对象之间的误差准则函数来确定模型的 参数,也称参数模型辨识方法,称为现代辨 识方法
阶跃响应曲线法建模

实验测试注意事项
合理选择阶跃信号值。一般取阶跃信号值为正常输入 信号的5--15%左右。 在输入阶跃信号前,被控过程必须处于相对稳定的工 作状态。(系统处于稳态并且避免其它扰动引起动态 变化的影响) 仔细记录阶跃曲线的起始部分。 多次测试,消除非线性 相同的测试条件下重复做几次,减少干扰因素的影响。
机理法建模的步骤
根据建模过程和模型使用目的作出合理 假设 根据被控过程内在机理建立数学模型 简化

单容过程建模

ห้องสมุดไป่ตู้
单容过程------只有一个贮蓄容量的过程。
μ-----阀门开度,控制过程的输入变量 Q1-----流入量,中间变量 Q2-----流出量,中间变量 h-----液位,控制过程的输出变量 A-----储液箱横截面积
矩形脉冲法测定被控过程得阶跃响应曲线
x x(t) Δ(t) t
x
x1(t) Δ(t) x2(t)= - x1(t - Δt) y y(t) Δ(t) t y1(t) t
x(t ) x1 (t ) x2 (t )
y(t ) y1 (t ) y2 (t )
x2 (t ) x1 (t t ) y2 (t ) y1 (t t )

建立过程数学模型的目的
设计过程控制系统和整定调节器参数。 指导生产工艺设备的设计与操作。 进行仿真试验研究。 培训运行操作人员 工业过程的故障检测与诊断

被控过程数学模型的要求
原则:尽量简单,正确可靠。 应用中被控过程大量采用具有纯滞后的一阶 和二阶模型

G(s)
K e s Ts 1
确定自恒对象传递函数参数的方法 (被控过程的阶跃响应是S形单调曲线)
y(t) y(∞)
G(s) K e s Ts 1
y(t)
y(∞) y(t) G(s) t y(∞)
K e s (T1 s 1)(T2 s 1)
t
t
选择一阶滞后环节拟合曲线
阀门开度出现阶跃变化 ,液位变化 y(t )



单容储液箱液位过程Ⅱ(无自衡过程)
线性阀开度u Q1
h Q2 A 定量泵 △u
dh dt Q1 K K 0 K Q1 Q2 A
Q2 0
dh A Q1 K u u dt
K Ku T A
t
△h
H ( s) K u ( s) Ts
H1 ( s ) K1 μ ( s ) (T1s 1)
dh2 h1 A2 dt R2
H 2 (s) K 2 H1 ( s ) T2 s
H 2 ( s) K μ ( s) (T1s 1)T2 s
容量滞后与纯滞后

容量滞后
多容过程的传递函数:
K0 (T1 s 1)(T2 s 1)...(Tn s 1)
T
dh h K dt
注意
只能在稳态点附近将系统近似为线性系统。 这里的T和K值都与稳态点(u0,h0)相关,稳 态点变化意味着线性化模型的时间常数和增 益都会变化。 由于非线性算子的存在,当水位的控制范围 比较大时,系统具有变增益特性。 单容液位过程方框图

U(s)


1/(AS)
dt
P
Qi Qe K q u
Qe为电加热器发热量 TP ( s) K Qr为容器向周围散发的热量 U ( s) Kr为保温材料的传热系数Ts 1
Qo AKr TP qCP TP ( AKr qC)qCPP AKr P T
K q u ( AK r qCP )TP C dTP dt
被控过程-----指正在运行中的多种多样的工艺生产设备。 被控过程的数学模型-----被控对象的数学模型是描述被控 过程在输入(控制输入与扰动输入)作用下,其状态和输 出(被控参数)变化的数学表达式。

动态特性——微分方程 静态特性——代数方程
过程模型的两种描述形式
非参量形式:即用曲线或数据表格来表示 (形象、直观,但对进行系统的设计和综合 不方便)。 参量形式:即用数学方程来表示(方便,描 述形式有:微分方程、传递函数、差分方程、 脉冲响应函数、状态方程和观察方程等)。
Q1 Kμ μ h Q2 1 R2 dh2 Q2 Q3 A2 dt h2 Q3 R3 dh2 h2 h1 A2 dt R3 R2
H 2 ( s) K2 H1 ( s ) (T2 s 1)
dh1 dt
H 2 ( s) K μ ( s) (T1 s 1)(T2 s 1)
T
t
多容过程建模

多容过程:被控过程往往是由多个容积构成。 也可分为有自衡能力和无自衡能力两类。
具自衡能力的双容过程的建模
阀门1 Q1
Q1 Q2 A1
阀门2 R2 h2 Q2 阀门3 R3 Q3
h1
分离式双容液位过程
A1
dh1 h1 K dt R2
H1 ( s ) K1 μ ( s ) (T1s 1)
机理建模法的基本原理
流入量:,从外部流入被控过程的物质或能量 流出量:从被控过程流出的物质或能量称为流出量 稳态:流入量=流出量 动态:流入量≠流出量 单位时间内物质/能量流入量-单位时间内物质/能量流出量 =被控过程内部物质/能量存储量的变化率 (表现为某参数的变化)
注意:流入量、流出量的概念与系统的输入量、输出量不同,由于外部原因 引起的流入量、流出量的变化,都是系统被控参数变化的原因,都是控制系 统的(扰动)输入量。
自平衡过程
K G(s) e s Ts 1
G( s)
K e s (T1s 1)(T2 s 1)
K G ( s) e s (Ts 1) n

无自平衡过程
G (s) K s e Ts
G( s)
K e s T1 s(T2 s 1)
G( s)
K e s T1 s(T2 s 1) n
W0 (s) K0 (T1 s 1) n
W0 ( s)
被控过程的容量系数越大,容量个数越多,容量滞后越大。

纯滞后
有时为了简化双容过程的数学模型,常用有时延 的单容过程来近似双容过程
dh dt
物料、能量输送延迟引起的滞后就是纯滞后,也称传输滞后或纯时延。
Q1 Q2 A
Q1 K u(t 0 )
K G( s) e s (T1 s 1)(T2 s 1)
求取被控过程数学模型的方法



根据过程的内在机理,通过静态与动态物料平衡和 能量平衡等关系用数学推导的方法求取过程的数学 模型。 根据过程输入、输出的实验数据,即通过过程辨识 与参数估计的方法建立被控过程的数学模型。 上两种方法的结合,即先通过机理分析确定模型的 结构形式,再通过实验数据来确定模型中各系数的 大小。
阀门1
无自衡能力的双容过程的建模 dh
Q1 Q2 A1
1
Q1 阀门2 R2 h2 Q2 阀门3 Q3 分离式双容液位过程
h1
Q1 Kμ μ h Q2 1 R2 dh2 Q2 Q3 A2 dt Q3 0
dt
dh1 h1 A1 K dt R2
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