Содержание к диссертации
Введение
1. Предмет исследования и обзор работ по математическому обеспечению задач синтеза и анализа систем регулирования 9
1.1. Общее состояние вопроса в области имитационного модели рования промышленных автоматических систем регулиро вания 9
1.1.1. Применение методов имитационного моделирования для решения задач автоматического регулирования 9
1.1.2. Программные средства построения имитационных моделей автоматических систем регулирования 15
1.2. Типовые структуры применяемых на практике регуляторов 24
1.2.1. Типы соединения отдельных составляющих ПИД-закона регулирования 24
1.2.2. Виды управляющего сигнала 26
1.2.3. Способ управления исполнительным механизмом постоянной скорости 28
1.2.4. Особенности реальных регуляторов 37
1.3. Цель и постановка задачи 3 8
2. Разработка библиотеки типовых блоков линейных и нелинейных элементов систем регулирования и их исследование 40
2.1. Математическое обеспечение имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов 41
2.2. Программное обеспечение для имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов 51
2.3. Результаты тестирования программных модулей, имитирующих работу линейных и нелинейных динамических элементов з
2.4 Выводы по главе 2 61
3. Построение имитационных моделей систем регулирования. Решение задач оптимизации при синтезе и анализе имитаци онных моделей 62
3.1. Методическое обеспечение исследований 62
3.2. Цели и задачи оптимизации при исследовании имитационных моделей 64
3.3. Существующие алгоритмы для оптимизации имитационных моделей и проблемы их использования
3.3.1. Алгоритмы для статической оптимизации 66
3.3.2. Алгоритмы для динамической оптимизации
3.4. Показатели качества процесса регулирования для решения задач оптимизации 79
3.5. Имитационная модель одноконтурной системы с микропроцессорным регулятором ПРОТАР 83
3.6. Пример использования имитационной модели системы с регулятором ПРОТАР для настройки систем регулирования на стадии проектирования 91
3.6.1. Имитационная модель двухконтурнои системы регулирова ния 91
3.6.2. Оптимизация двухконтурнои системы регулирования 95
3.7 Выводы по главе 3 99
4. Анализ качества процессов регулирования систем с нели нейностями методом имитационного моделирования 100
4.1. Влияние нелинейных элементов на качество переходных процессов в системе с цифровым регулятором 101
4.2. Исследование влияния параметров нелинейных элементов на качество работы системы регулирования, рассмотренной в п. 3.6.1 105
4.3. Рекомендации по настройке автоматических систем регулирования с широтно-импульсным модулятором и ИМ постоянной скорости 107
4.3.1. Общие сведения о ШИМ, применяемых при работе с исполнительными механизмами постоянной скорости 107
4.3.2. Корректировка минимальной длительности импульса ШИМ 112
4.3.3. Оценка максимальной расчетной скорости регулирования 117
4.3.4. Практические рекомендации по выявлению целесообразности введения корректировки минимальной длительности импульса для действующей системы
4.4. Особенности регуляторов с исполнительными механизмами постоянной скорости на базе позиционера 122
4.5. Выводы по главе 4 125
Заключение 126
Список литературы 128
Приложение 136
- Программные средства построения имитационных моделей автоматических систем регулирования
- Программное обеспечение для имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов
- Существующие алгоритмы для оптимизации имитационных моделей и проблемы их использования
- Рекомендации по настройке автоматических систем регулирования с широтно-импульсным модулятором и ИМ постоянной скорости
Введение к работе
Актуальность работы. Одной из важнейших задач в энергетике является минимизация затрат на разработку, внедрение, эксплуатацию и последующую модернизацию систем управления технологическими процессами.
При создании и исследовании сложных систем широкое применение находят методы имитационного моделирования, которые позволяют учитывать особенности реальных систем управления технологическими процессами. Известны программные пакеты, предлагающие универсальные инструменты для решения задач моделирования динамических процессов независимо от области их применения, а также специализированное программное обеспечение. К сожалению, стоимость подобных пакетов, как правило, высока. Применимость пакетов как общего назначения, так и специализированных, ограничена библиотекой стандартных элементов, расширить которую можно только посредством написания программы в стандартном текстовом редакторе (C++, Fortran и другие), что требует определенных навыков и не всегда удобно, либо в принципе невозможно.
Все это делает актуальным разработку пакета имитационного моделирования с применением открытой технологии построения моделей. Перечисленные выше особенности дают представление о том, какими характеристиками должен обладать инструмент для имитационного моделирования нелинейных систем автоматического регулирования:
прозрачность структуры структурных элементов (блоков, модулей), используемых для построения системы;
возможность модификации любого структурного элемента в соответствии с требованиями конкретной модели;
в качестве инструмента создания должна быть использована распространенная открытая вычислительная среда, достаточно простая для применения широким кругом пользователей и содержащая графический редактор;
Указанным требованиям во многом отвечает популярный математический пакет MathCAD (фирма MathSoft), который является простым и мощным инструментом программирования. При этом MathCAD позволяет потенциально решать любые задачи по моделированию динамических систем, состоящих из любых элементов, математическое описание которых известно.
Целью работы является разработка методического и программного обеспечения на базе математического пакета MathCAD для имитационного моделирования систем регулирования технологических процессов с нелинейными элементами, в том числе, - с исполнительными механизмами постоянной скорости.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
Разработка математического и программного обеспечения имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов, используемых в задачах синтеза и анализа АСР.
Создание методического обеспечения для разработки и применения имитационных моделей систем регулирования технологических процессов.
Анализ применимости разработанного программного обеспечения для создания имитационной модели АСР с промышленными техническими средствами и оптимизации динамики.
Исследование влияния параметров регуляторов с нелинейными элементами и исполнительным механизмом постоянной скорости на качество работы систем регулирования.
Разработка рекомендаций по настройке систем регулирования с широтно-импульсным модулятором (ШИМ) и исполнительным механизмом постоянной скорости.
Научная новизна работы состоит в следующем: 1. Разработано математическое и программное обеспечение в среде MathCAD для имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов, используемых в задачах синтеза и анализа АСР.
Предложена методика для разработки имитационных моделей систем регулирования технологических процессов.
Получены зависимости для основных параметров ШИМ при работе регулятора с исполнительным механизмом постоянной скорости. Предложен алгоритм для корректировки минимальной длительности импульса с целью сокращения частоты включений исполнительного механизма.
Показано, что при реализации регулятора с исполнительным механизмом постоянной скорости более предпочтительной является структура с ШИМ по сравнению со структурой на базе позиционера.
Практическая значимость работы:
Применение разработанных имитационных моделей линейных и нелинейных динамических элементов позволяет повысить эффективность решения задач синтеза и анализа автоматических систем регулирования сложной структуры на стадии проектирования.
Разработанные имитационные модели могут быть использованы в качестве первого приближения на стадии ввода в действие и при наладке промышленных систем регулирования с учетом различных нелинеиностеи и других реальных факторов.
Предложены рекомендации по рациональному выбору и корректировке минимальной длительности импульса регулятора с импульсным выходом, позволяющие сократить частоту включений исполнительного механизма в 1,5 -2 раза.
Достоверность и обоснованность результатов подтверждается:
Применением при разработке современных методов математического моделирования и математических методов оптимизации.
Экспериментальным исследованием на стенде с физической моделью объекта управления и промышленным микропроцессорным регулятором. Сравнением экспериментальных данных с результатами имитационного моделирования.
Личный вклад автора: разработано методическое и программное обеспечение для имитационного моделирования систем регулирования с нелинейными элементами, в том числе, - с исполнительными механизмами постоянной скорости, управляемыми с помощью ШИМ; получены соотношения для основных параметров, характеризующих работу систем регулирования с ШИМ; даны практические рекомендации по корректировке минимальной длительности импульса для действующей системы.
Апробация работы. Материалы, основные разделы и положения диссертации докладывались и обсуждались на XIX и XIII Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» в марте 2006 года, на XX Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» в 2007 году, на Третьей Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» в 2007 году, на международной научной конференции Control в 2008 году.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 работ, среди которых 2 статьи в изданиях, рецензируемых ВАК.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения, списка использованной литературы, включающего 94 наименования, содержит 145 страниц печатного текста, 38 рисунков, 25 таблиц.
Программные средства построения имитационных моделей автоматических систем регулирования
Одной из важнейших инженерных задач для любой отрасли является исследование систем на стадии проектирования. Это позволяет избежать ошибок и сократить затраты на внедрение и дальнейшую эксплуатацию.
Это утверждение в полной мере можно отнести к системам автоматического регулирования. При этом важно учитывать, что в реальности эти системы являются нелинейными, что существенно увеличивает сложность задачи по их изучению.
Математические методы исследования (анализа и синтеза) нелинейных систем автоматического управления можно разделить на аналитические и неаналитические (численные, графические). В свою очередь, аналитические методы разделить на точные и приближенные.
Достоинством аналитических методов является представление решения в общем виде, охватывающем различные частные случаи. В отличие от этого, неаналитические методы дают окончательные результаты лишь для конкретных исходных данных. Достоинством неаналитических методов является их универсальность с точки зрения круга задач, к которым они применимы, тогда как любой аналитический метод применим лишь к определенному типу задач. В применении к сложным системам ни один метод в отдельности не позволяет разрешить названные выше проблемы анализа и синтеза. Наиболее полные результаты можно получить, используя сочетание разных методов.
Ввиду ограниченных возможностей аналитических методов исследования систем при решении практических задач большое значение имеют численные методы. Классическими численными методами являются методы с «ручным» счетом, применение которых возможно без использования сложной вычислительной техники. Дальнейшим развитием этих методов являются современные численные методы, основанные на применение вычислительных машин. Среди численных методов следует назвать классический метод Эйлера [2], метод «шаг за шагом» Стоута Т.М. [3], методы исследования фазового пространства с помощью вычислительных машин, развитые Ку И.Х. [4], спектральные методы анализа [5] и др.
С развитием науки и техники наряду с расширением абстрактных методов изучения реальных явлений и процессов все большее значение приобретают экспериментальные методы и, в частности, моделирование.
Модель является представлением объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Модель служит обычно средством, помогающим нам в объяснении, понимании или совершенствовании системы.
Моделирование позволяет по-новому описать реальный объект, процесс или явление и упростить его экспериментальное изучение. Если раньше моделирование означало реальный физический эксперимент, либо создание некоторого макета, то теперь появилось много новых видов моделирования, в основе которых лежит постановка не только реальных физических экспериментов, но и постановка математических и численных экспериментов.
Для реализации идеи моделирования необходимо организовать серию вариантных расчетов: исследователю важно представить себе характер изучаемого процесса, степень его «управляемости», характер предельных возможностей, то есть организовать многократно повторенный машинный эксперимент с моделью [6].
Для этой цели и должны быть созданы модели, имитирующие реальность или изучаемый процесс. Исследователь с помощью этих моделей, серии специально организованных вариантных расчетов получает те знания, без которых выбрать альтернативный вариант своей стратегии он не может. Реализация вариантных расчетов стала возможной только с появлением достаточно мощной вычислительной техники. Эти возможности ЭВМ были быстро поняты специалистами, и в русском языке появились даже термины имитационная модель и имитационная моделирование, а в английском языке — simulation modeling. Надо отметить, что если в английском языке термин имеет вполне четкий смысл, ибо симуляция и моделирование не являются синонимами, то с точки зрения русского языка любая модель, в принципе, имитационная, ибо она имитирует реальность.
Имитационное моделирование это процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы.
Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами— разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.
Программное обеспечение для имитационного моделирования линейных и нелинейных динамических элементов
Таким образом, при анализе процессов в реальной системе пользуются двумя этапами приближения: первый этап — составление нелинейных дифференциальных уравнений, приближенно описывающих систему, а второй — приближенное решение этих уравнений [9].
Для решения нелинейных уравнений, кроме аналитических и графических методов, широко применяют численные методы.
В настоящее время при исследовании сложных систем широкое применение находят методы имитационного моделирования, которые позволяют учитывать такие особенности сложных систем как: наличие элементов непрерывного и дискретного действия; нелинейные соотношения любого характера, описывающие связи элементов системы; воздействие многочисленных случайных факторов [56].
Математическая модель АСР в общем случае может быть описана системой дифференциальных уравнений. На практике широко применяются для решения дифференциальных уравнений методы Эйлера и Рунге - Кутта. Полученные рекуррентные выражения используются для описания импульсных и цифровых инерционных систем.
Использование рекуррентных выражений позволяет строить имитационные модели инерционных систем. Имитационная модель обеспечивает эквивалентное преобразование входного воздействия в выходной сигнал физической системы. Реакция модели зависит от ее параметров и входного воздействия. На этом свойстве цифровой модели основана возможность структурного моделирования системы [57]. Типовые нелинейные звенья
Из рассмотрения приведенных ранее систем автоматического управления видно, что в них встречаются нелинейности самого различного вида. Нелинейные звенья можно классифицировать по различным показателям: симметрии, гладкости, однозначности характеристик.
К звеньям с однозначными непрерывными характеристиками относят зону нечувствительности, ограничение (насыщение), выбег исполнительного механизма [45].
Зона нечувствительности не пропускает на свой выход сигналы, значения которых находятся внутри установленного значения зоны. Такими характеристиками обладают некоторые схемы электронных, магнитных и гидравлических усилителей в области малых входных сигналов. Также такой вид нелинейности имеет место во многих чувствительных элементах регуляторов и в устройствах привода.
Специально вводят в АСР для снижения чувствительности к помехам в области малых значений рассогласования.
В любой одноконтурной системе регулирования наличие зоны нечувствительности в каком-либо звене приводит к появлению дополнительной статической ошибки. В многоконтурных системах наличие зоны нечувствительности может привести к возникновению автоколебаний. Все это требует специального исследования в каждой конкретной системе.
Характеристиками звена типа ограничение (насыщение) обладают практически все реальные усилители (электронные, магнитные, пневматические, гидравлические), ограниченные по мощности в области больших входных сигналов. Ограничение по модулю имеет место при ограниченной мощности звена или задается из конструктивных соображений (например, для получения заданного закона регулирования). Наличие рассмотренного звена в одноконтурной системе регулирования при больших возмущениях приводит к изменению формы кривой процесса регулирования, однако это обычно не влияет на устойчивость системы. Наоборот, наличие такой нелинейности приводит в большинстве случаев к повышению устойчивости. Если в линейной неустойчивой системе возникающие в ней колебания имели бы расходящийся характер, то при наличии звена типа ограничение, они будут увеличиваться по линейному закону только до значения величины ограничения. Далее выходная величина будет ограничена постоянным значением, что равносильно снижению общего коэффициента усиления регулятора, вследствие чего раскачивание колебаний системы прекратится. В этом смысле переход за границу устойчивости в одноконтурной системе регулирования, включающей в себя звено с нелинейной характеристикой типа ограничение, является «безопасным» (по сравнению с чисто линейной системой).
Выбег исполнительного механизма — это продолжающееся перемещение регулирующего органа после снятия воздействия на исполнительный механизм. Это ближе к балластному линейному динамическому звену. К звеньям с однозначными разрывными характеристиками относят двух-позиционное реле без гистерезиса, трехпозиционное реле без гистерезиса. Однозначные релейные характеристики соответствуют некоторой идеализации реальных систем. В действительности обычно величина входного сигнала, при котором происходит скачок выходной величины, бывает различной для переключения контакта в прямом и обратном направлениях. Например, в двухпози-ционном поляризованном реле при его симметричной регулировке переключение контакта в одном направлении происходит при некотором напряжении, а переключение в обратном направлении - при таком же напряжении противоположного знака [58].
Существующие алгоритмы для оптимизации имитационных моделей и проблемы их использования
Следующим шагом при разработке системы регулирования является после выбора регулятора поиск оптимальных параметров его настройки. Эта задача называется задачей динамической оптимизации. Целью задачи динамической оптимизации является подбор таких параметров регулятора, при которых все текущие отклонения регулируемой величины от заданного значения были бы минимальными.
В идеальном случае для ступенчатого возмущения по каналу управления (см. график 1 на рис. 3.3) это такое же ступенчатое изменение регулируемой величины; для любого возмущения по каналу регулирования (см. график 2 на рис. 3.3) вообще не должно быть отклонения регулируемой величины.
Однако инерционные свойства объекта регулирования и самого регулятора ограничивают возможности последнего. Из-за несвоевременного внесения регулирующего воздействия наблюдаются объективно обусловленные для конкретного объекта регулирования пределы. Это минимальные отклонения регулируемой величины, меньше которых регулятор не может обеспечить. Из этого следует, что задачей динамической оптимизации является поиск таких параметров регулятора, которые обеспечивают максимальное приближение отклонений регулируемой величины к предельным минимальным. Причем, эти минимальные отклонения неизвестны до оптимизации.
Простейшую оценку качества работы регулятора делают по реакции системы регулирования на ступенчатое возмущение. Известно, что минимальные отклонения в системе соответствуют границе устойчивости. Так, как работа системы на границе устойчивости недопустима, следует предположить, что предпочтительным режимом будет режим на границе заданного запаса устойчивости. При этом минимальной из допустимых будет амплитуда первого отклонения регулируемой величины. На практике системы регулирования настраивают на разные виды переходных процессов. Это зависит от выбранного показателя запаса устойчивости или степени затухания процесса.
Из сказанного следует, что задачей динамической оптимизации является подбор таких значений параметров регулятора, при которых для конкретного объекта регулирования при заданном запасе устойчивости отклонения регулируемой величины от заданного значения были бы минимальными.
Сложность и трудоемкость задачи динамической оптимизации в первую очередь зависит от закона регулирования и числа искомых настроечных параметров. В табл. 3.1 сведены параметры типовых линейных регуляторов. Видно, что для П- и И-регуляторов задача динамической оптимизации является одно-параметрической , для ПИ-регуляторов - двухпараметрической, а для ПИД -трехпараметрической.
Нелинейные неироконтроллеры свободны в выборе их структуры. В общем случае число настраиваемых синаптических коэффициентов для них зависит от числа нейронов и входов. Обычно для целей регулирования выбираются неироконтроллеры, содержащие от трех до пяти нейронов, и для их настройки требуется искать от трех до восьми синаптических коэффициентов.
В любом случае следует ожидать, что увеличение числа параметров регулятора преследует цель: повышение качества его работы. Рассмотрим это утверждение на примере с линейными регуляторами. Ниже, на рис. 3.3 показаны характерные виды переходных процессов в АСР с линейными регуляторами при подаче возмущения по каналу регулирования при оптимально настроенных на один и тот же объект параметрах регуляторов.
Анализ переходных процессов позволяет сделать следующие выводы. Самый простой по структуре П-регулятор является достаточно быстродействующим, дающим сравнительно небольшие отклонения, но недостаток его в том, что он не полностью устраняет отклонение регулируемой величины. Это обусловлено его передаточной функцией, при которой в замкнутой АСР при - оо y(t)- yycm Q .
Переходный процесс в АСР с И-регулятором является самым инерционным. Это обусловлено инерционностью И-звена. Отклонение регулируемой величины в АСР с И-регулятором самое большое. Однако, по сравнению с П-регулятором, И-регулятор имеет достоинство в том, что он будет работать до тех пор, пока отклонение не станет равным нулю.
ПИ-регулятор сочетает в себе достоинства П- и И-регуляторов. Отклонения в АСР с этим регулятором среднее между П- и И-регуляторами.
ПИД-регулятор отличается повышенным качеством работы. Отклонения в АСР с ПИД-регулятором снижаются в несколько раз по сравнению с И-регулятором. Однако недостатком этого регулятора является его высокая чувствительность. В данном случае это качество является недостатком, так как любая незначительная ошибка в установке параметров регулятора может привести к потере устойчивости АСР. Это свойство ПИД-регулятора требует качественного обслуживания его в работе, и нередко, ограничивает его применение.
Необходимым условием работоспособности (АСР) устойчивость процессов регулирования. А эффективность ее оценивается по качеству процессов регулирования. Достижение максимального качества работы АСР является целью ее оптимизации. При этом для обеспечения надежности вводится запас по устойчивости — робастность.
Если исследуемая АСР является устойчивой, возникает вопрос о том, насколько качественно происходит регулирование в этой системе и удовлетворяет ли оно технологическим требованиям объекта управления.
Рекомендации по настройке автоматических систем регулирования с широтно-импульсным модулятором и ИМ постоянной скорости
Наличие в АСР исполнительного механизма постоянной скорости и нелинейности, связанные с ним (выбег выходного вала исполнительного механизма, люфт) вносят существенные изменения (см. рис. 4.5, 4.6).
Из графиков видно, что настроечные параметры линейной системы регулирования не пригодны для нелинейной, так как не обеспечивают заданный запас устойчивости для нелинейной системы (см. рис. 4.7). Требуется пересчет настроечных параметров.
Поставленная задача является многопараметрической, и классическими методами ее решить затруднительно, так как эти методы поиска решения не дают нам возможности одновременного определения нескольких параметров с заданной функцией цели.
В настоящее время наиболее предпочтительными методами многопараметрической оптимизации являются эволюционные алгоритмы [74]. Потребность в таких алгоритмах для решения прикладных задач постоянно растет, особенно в связи с намечающейся тенденцией внедрения в системы управления нейросетевых технологий.
На нелинейной модели системы с оптимальными параметрами н,кор и,кор Л:п,стЛ1,Ст исследована чувствительность интеграла по модулю и числа включений ИМ на интервале времени переходного процесса к вариациям параметров нелинейных элементов стабилизирующего регулятора. На рис. 4.8 показаны результаты исследования. Видно, что минимальное время импульса ШИ-Ма (параметр ШИМа) и скорость ИМ имеют минимум в исследованном диапазоне. Увеличение же зоны нечувствительности и люфта однозначно приводят к увеличению интеграла по модулю. Однако уменьшение зоны нечувствительности значительно увеличивает число включений ИМ.
При неизменных параметрах нелинейных элементов модель системы была протестирована при вариациях величины ступенчатого воздействия по каналу управления от 2.5% до 30%. Результаты тестирования представлены на рис. 4.9. Видно, что относительное значение интеграла по модулю /нелин(.т,)/і/(0 для не mod / линейной системы зависит от величины возмущения, в то время как для линейной /лин (. ,)/и(0 остается неизменной. Число включений ИМ Ch также зависит mod / от величины возмущения. Рост lHQmm(x;)/u(t) при малых возмущениях зависит mod / зоны нечувствительности А. Но без зоны нечувствительности А при малых возмущениях почти в шесть раз больше число включений ИМ Ch. 107 Ch д - Зона нечуїстЕнтельностк -мод U лнн. Число включений ИМ прн Д = 0 % -хиод—/ . - _u L сло включений ИМ при Д = 5 % 120 100 80 60 40 20 5 10 15 20 25 ЗО Ступенчатое возмущение по каналу управления AN, %
Исследована чувствительность качества работы АСР к параметрам нелинейных элементов. Оценка качества производилась по числу включений ИМ и интегралу по модулю. Выявлено, что выбранные показатели качества имеют минимумы в диапазоне изменения величины возмущающего воздействия. Увеличение же величины зоны нечувствительности и люфта однозначно приводят к увеличению интеграла по модулю, но в то же время уменьшение зоны нечувствительности значительно повышает количество включений ИМ.
В современных микропроцессорных контроллерах с исполнительными механизмами постоянной скорости реализация линейных законов регулирования (в пределах ПИД алгоритма) осуществляется обычно с помощью программных блоков формирования закона регулирования в комплекте с широтно-импульсным модулятором (ШИМ). При этом ПИД закон регулирования осуществляется благодаря преобразованию сигнала по ПДД (пропорционально -дифференциально - двойному дифференциальному) алгоритму совместно с ШИМ и исполнительным механизмом постоянной скорости, который выполняет функции линейного интегрирующего звена по отношению к выходному сигналу ШИМ. РБ Г Г»»«« ІИиі- DO 1 ПДД X є 1 + 2 JV I " , л У P. і им " fc Xинт У инт и Рис. 4.10. Структурная схема формирования ПИД закона регулирования ПДД - пропорционально - дифференциально - двойное дифференциальное преобразование сигнала; Сум - сумматор; Инт - интегратор; РЭ - релейный элемент; ИМ - исполнительный механизм; РБ — регулирующий блок
Блок ШИМ преобразует аналоговый сигнал с выхода блока ПДД в последовательность импульсов. Исполнительный механизм обеспечивает «отработку» импульсных управляющих сигналов в соответствующее перемещение регулирующего органа.
Структурно ШИМ представляет собой интегратор и последовательно включенный трехпозиционный релейный элемент с гистерезисом, охваченные единичной обратной связью. Подобная структура широко применяется в теплоэнергетике, в частности, в контроллерах серии ПРОТАР, РЕМИКОНТ и пр.
