Principii de Bază Privind Identificarea Proceselor

2.1 NOŢIUNI GENERALE PRIVIND IDENTIFICAREA MODELELOR DINAMICE ALE PROCESELOR

Identificarea este operaţia de determinare a caracteristicilor dinamice ale procesului, a cărui cunoaştere este necesară în vederea proiectării şi implementării unui sistem performant de reglare.

Pentru a concepe şi ajusta corect un regulator sunt necesare (fig. 2.1):

- specificarea performanţelor dorite pentru bucla de comandă/reglare;

- cunoaşterea modelului dinamic al procesului (numit model de comandă) descris de relaţia dintre variaţiile comenzii şi variaţiile ieşirii;

- disponibilitatea unei metode adecvate de calcul al regulatorului compatibil cu per¬formanţele specificate şi caracteristicile modelului procesului.

Fig. 2.1 Explicativă privind principiile proiectării şi calculului unui regulator.

Modelele dinamice de comandă, care dau relaţia între variaţiile mărimilor de intrare ale unui proces şi variaţiile mărimilor de ieşire, sunt tipuri de modele necesare pentru proiectarea şi ajustarea sistemelor de comandă/reglare. Deşi indicaţii asupra structurii acestor modele de comandă se pot obţine pornind de la structura mo¬delului de cunoaştere, în general, este foarte dificil să se determine valorile parametrilor semnificativi pornind de la aceste modele. De aceea, în majoritatea situaţiilor practice, este pusă în aplicare o metodologie de identificare directă a acestor modele dinamice (de comandă). De amintit că, modelele de comandă sunt de două tipuri:

1. Modele neparametrice (ca de exemplu: răspuns în frecvenţă, răspuns la treaptă, etc.).

2. Modele parametrice (ca de exemplu: funcţie de transfer, ecuaţie diferenţială sau cu diferenţe, etc.).

În continuare, se prezintă identificarea modelelor dinamice parametrice discretizate adecvate proiectării şi ajustării sistemelor numerice de comandă şi reglare.

Identificarea este o tehnică experimentală pentru determinarea modelului dinamic ai sistemului; ea cuprinde patru etape [23]:

1. Achiziţia intrărilor/ieşirilor cu un protocol de experimentare.

2. Alegerea structurii modelului (determinarea complexităţii sale).

3. Estimarea parametrilor modelului.

4.Validarea modelului identificat (validarea structurii şi a valorilor parametrilor).

O operaţie de identificare completă trebuie să conţină cele patru etape enumerate anterior. Metodele specificate utilizate în fiecare etapă depind de tipul modelului studiat (parametric sau neparametric, continuu sau discret). Metoda de identificare clasică utilizată pentru obţinerea modelelor parametrice por¬nind de la modele neparametrice este de tip răspuns la treaptă (fig. 2.2). Metoda a fost utilizată iniţial pentru a obţine modele parametrice continue, apoi a fost extinsă pentru identificarea modelelor discrete.

Fig. 2.2 Explicativă privind utilizarea metodei clasice de identificare.

Pornind de la forma răspunsului procesului la treaptă, se alege un tip de model şi se determină grafic parametrii modelului. Cunoscând frecvenţa de eşantionare, se poate obţine cu ajutorul tabelelor modelul discret corespunzător.

Dezavantajele acestei metode sunt multiple:

- semnalele de test au amplitudine mare (fiind rareori tolerate de instalaţiile indus¬triale);

- precizia modelului obţinut este redusă;

- influenţa perturbaţiilor este semnificativă, ele conducând cu uşurinţă la necesitatea schimbării modelului ales;

- nu există posibilitatea modelării perturbaţiilor;

- timpul de calcul este mare;

- nu există posibilitatea validării modelului.

Utilizarea unui calculator numeric permite implementarea algoritmilor de esti¬mare automată a parametrilor modelelor discrete ale proceselor. Este important de sub¬liniat că identificarea modelelor parametrice discrete permite (prin simulare) obţinerea unor modele neparametrice de tip răspuns la treaptă sau răspuns în frecvenţă, cu o precizie mai mare decât în cazul unei abordări directe şi utilizând semnale de excitaţie extrem de slabe. Identificarea modelelor parametrice discrete conduce la modele de uti¬lizare foarte generală şi oferă numeroase avantaje în raport cu celelalte abordări.

Au fost dezvoltaţi algoritmi de identificare performanţi având o formulare recursivă adaptată problemelor de identificare în timp real şi implementării lor pe calculatoare [35]. Faptul că aceste metode de identificare pot lucra cu semnale de excitaţie extrem de slabe constituie o calitate apreciată în practică.

curs estimare si identificare