Vorlesung Prozessidentifikation

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Algorithmentheorie 08 – Dynamische Programmierung (1)
Advertisements

Fast Fourier Transformation
Mathematische Modelle zur Prozessidentikation
Vorlesung Prozessidentifikation
Vorlesung Regelungstechnik 2
Vorlesung Regelungstechnik 2
Vorlesung Regelungstechnik 2
Vorlesung Prozessidentifikation
Vorlesung Prozessidentifikation
VU , SS 2009 Grundlagen der Regelungstechnik 2
Digitale Messdatenverarbeitung mit Mikrorechnern
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Terme mit Variablen Beispiel: Ein Quadrat hat immer 4 gleichlange Seiten. Der Umfang des Quadrats ist die Summe aller Seitenlängen. Auch wenn wir noch.
2.7 Signalprozessoren Spezielle Mikrorechner-Architekturen für die Verarbeitung analoger Signale in eingebetteten Systemen, z.B. im Audio- oder Video-Bereich.
Dynamik komplexer Systeme
V 5: Partielle Differentialgleichungen - Grundlagen
Numerik partieller Differentialgleichungen
WS Algorithmentheorie 02 - Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation Prof. Dr. Th. Ottmann.
Dynamische Programmierung (2) Matrixkettenprodukt
Algorithmentheorie 02 – Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation
1 Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (03 – Verschiedene Algorithmen für dasselbe Problem) Prof. Dr. Th. Ottmann.
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Halbzeit: Was haben wir bisher gelernt? Prof. Th. Ottmann.
WS Algorithmentheorie 08 – Dynamische Programmierung (2) Matrixkettenprodukt Prof. Dr. Th. Ottmann.
Computerkurs: Quantitative Auswertung biochemischer Experimente Tag 8 Einführung in die numerische Integration Aufgabe 18: Simulation einer Assoziationskinetik.
Vorlesung Prozessidentifikation
Vorlesung Regelungstechnik 1
Vorlesung Regelungstechnik 2
Problemstellung Berechne die Summe der Quadrate aller natürlichen Zahlen bis zu einer vorgegebenen Zahl (bspw. 100)! Oder mathematisch: Berechne.
Christian Schindelhauer
Entwicklung von Simulationsmodellen WS 2007/08 Dr. Falk-Juri Knauft Mittwoch 9.15 Uhr – Uhr S25 Praktikum zur Entwicklung von Simulationsmodellen:
AC Analyse.
Die Kräfte sind bekannt
AC Analyse. 2Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Sprungantwort.
Einführung in die Systemtheorie
Gaußscher Algorithmus
Vorlesung Biometrie für Studierende der Veterinärmedizin Begriff der Zufallsgröße Ergebnisse von Zufallsexperimenten werden als Zahlen dargestellt:
Integrierte Analogschaltungen Übung 4
Variationsformalismus für das freie Teilchen
Institut für Kartographie und Geoinformation Prof. Dr. Lutz Plümer Diskrete Mathematik II Vorlesung 1 SS 2001 Algorithmus von Dijkstra.
Computerorientierte Physik VORLESUNG Zeit: jeweils Mo Uhr Ort: Hörsaal 5.01, Institut für Experimentalphysik, Universitätsplatz 5, A-8010.
Beschreibung der energetischen Zustände der Elektronen
§3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme
Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure
Einführung in die Programmierung Wintersemester 2013/14 Prof. Dr. Günter Rudolph Lehrstuhl für Algorithm Engineering Fakultät für Informatik TU Dortmund.
Auslegung eines Vorschubantriebes
Entwurf superstabiler Regelkreise
Lineare Algebra, Teil 2 Abbildungen
Kapitel 13 Zeitreihen und Zeitreihen-Modelle
Kapitel 16 Ökonometrische Modelle
Differenzengleichung (Beispiel)
Herleitung DFT Spektrum zeitdiskretes Signal (periodisch) DFT IDFT
Regression und Kollokation
Polstelle oder hebbare Lücke ?
Technische Informatik II Übung 7: Automaten Implementierungsaspekte
1 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Rechnernetze und Telematik Prof. Dr. Christian Schindelhauer Informatik III Christian Schindelhauer Wintersemester.
Fourier-Analyse und technologische Anwendungen
Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Kapitel 3.6: Kalorische Zustands-gleichung für die Enthalpie
Stetige Kleinste-Quadrate-Approximation
Kommunikationstechnik B Teil 3 – Signalverarbeitung
Info2 Prof. J. WALTER info2 Stand: März 2002 Seite 1 Einführung in die Systemtheorie Definition System: Ein in sich geschlossenes, geordnetes und gegliedertes.
Dr.-Ing. R. Marklein - GET I - WS 06/07 - V Grundlagen der Elektrotechnik I (GET I) Vorlesung am Fr. 08:30-10:00 Uhr; R (Hörsaal)
Dr.-Ing. R. Marklein - GET I - WS 06/07 - V Grundlagen der Elektrotechnik I (GET I) Vorlesung am Fr. 08:30-10:00 Uhr; R (Hörsaal)
Testtheorie (Vorlesung 4: ) Wiederholung/Zusammenfassung
School of Engineering Kapitel 5: Stossantwort und Frequenzgang SiSy, Rumc, 5-1 Referenzen Martin Meyer, „Signalverarbeitung“, 2. Auflage, Vieweg, 2000.
Tutorial Messtechnik - Spektralanalyse, Signaltheorie -
Laplace Transformation
Blockschaltbild und Zustandsraumdarstellung
SiSy2 - Overview M d Q Tavares , TB425
Einführung in die Differentialrechnung
 Präsentation transkript:

Vorlesung Prozessidentifikation z-Transformation für zeitdiskrete Signale / Bestimmung des Frequenzganges und Ortskurve aus der digitalisierten Sprungantwort / Identifizierung im Amplitudengang 15. Mai 2002 Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes Fachbereich Elektrotechnik Goebenstr. 40 66117 Saarbrücken April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.1

z - Transformation Themen Herleitung der z-Transformation als Beschreibung des Übertragungsverhaltens von zeitdiskreten Signalen Definition der z-Transformation Korrespondenztabellen Beispiele April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.2

Digitalisierung kontinuierlicher Signale Abtastung: periodische Abtastung / Impulsfolge im Abstand Abtastzeit / Eingangssequenz für Prozessmodell Prozessmodell: Algorithmus / Errechnung der Ausgangssequenz Berechnung benötigt Bearbeitungszeit Tr Kern des Regelkreises / Prozessrechner Ausgangssequenz: Durch Modell entsteht modifizierte Signalfolge yd(kTo) -> ud(kTo) April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.3

Diskrete Systemantwort k=m y(k) u(k) g(k) G(s) y(m) = Σu(k)g(m-k) K=0 Die Eingangsfolge und Ausgangsfolge sind bekannt. Gesucht ist die Gewichtsfolge des Übertragungssystem! Rückschluß der gemessenen Folge y(k) und u(k) auf die Gewichtsfolge. Alternative Lösung durch Einführung und Anwendung der z- Transformation April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.4

Kontinuierliche vs. diskrete Systeme Kontinuierlich diskret Faltung y(t) = u(t)g(t-)d y(m) = Σu(k)g(m-k) Übertragungs- Funktion Differential- gleichung   U(s) U(z) G(s) Y(s) G(z) Y(z)  Y(s) = G(s)U(s)  Y(z) = G(z)U(z) dmy/dtm + am-1dm-1y/dtm-1 + .... + a0y = bndnu/dt + bn-1dn-1u/dtn-1 + .... + b1du/dt + bou y(k+m) + am-1y(k+m-1) + .... + aoy(k) = bnu(k+n) + bn-1u(k+n-1) + .... + b1u(k+1 + bou(k)  April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.5

Lineare zeitinvariante diskrete Systeme Lineares System Superposition y1(n) = T[u1(n)] y2(n) = T[u2(n)] u(n) = a1u1(n) + a2u2(n) y(n) = T[u(n)] = a1T[u1(n)] + a2T[u2(n)] Zeitinvariantes System Systemreaktion ist unabhängig vom Startzeitpunkt der Anregung mit u(k) y(n) = T[u(n)] y(n-no) = T[u(n-no)] April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.6

Differenzengleichung y(k+m) + am-1y(k+m-1) + .... + aoy(k) = u(k+n) + bn-1u(k+n-1) + .... + b1u(k+1) + bou(k) Beispiel: y(k+2) + a1y(k+1) + aoy(k) = bou(k) Differenzgleichung 2. Ordnung y(k+2) = bou(k) - a1y(k+1) - aoy(k) Zur Bestimmung von y(k+2) werden die Vorgänger y(k+1) und y(k) benötigt. Die Lösung der Gleichung erfordert Additions-, Multiplikations- und Speicherglieder (Speicherglied <-> Integrator). April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.7

Graphische Darstellung für Differenzengleichungen April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.8

Berechnungsvorschrift Beispiel: Differenzgleichung 2. Ordnung: y(k+2) = bou(k) - a1y(k+1) - aoy(k) Für k = 3 gilt: April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.9

Blockschaltbild Differenzengleichung 2. Ordnung April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.10

Beispiel Differenzengleichung 1. Ordnung y(k+1) = ay(k) + u(k) k = 0,1,2,3,.... Für k=0: y(1) = ay(0) + u(0) y(0) muß bekannt sein. Anfangsbedingung, unabhängig von Eingangssequenz u(k) Für k=1: y(2) = ay(1) + u(1) = a2y(0) +au(0) +u(1) Für k=2: y(3) = a3y(0) +a2u(0) + au(1) + u(2) Allgemein: y(k) = aky(0) + Σu(j)ak-1-j Die Lösung besteht aus 2 Anteilen: aky(0) Anfangsbedingung / homogener Teil Σu(j)ak-1-j Erzwungener Anteil, abhängig von Eingangssequenz j=k-1 j=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.11

Beispiel System 1. Ordnung Anregung mit u(k) = Δ(k) = 1 für k=0, sonst 0 y(k) = ak-1 für k>= 1 Gewichtsfolge für System 1. Ordnung Σu(j)ak-1-j Die Summe entspricht der zeitdiskreten Faltung von Eingangssequenz und Stoßantwort g(k) = ak-1. vgl. y(m) = Σu(k)g(m-k) j=k-1 j=0 k=m K=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.12

Einführung z-Transformation: Voraussetzung LTI-System g(k) G(s) y(k) u(k) ges: y(k) = f(g(k), u(k)) vgl. y(t) = f(g(t), u(t)) -> Y(s) = G(s) U(s) u(k) = u*(t) = Σu(kT) δ(t-kT) = u(0) δ(t) + u(T) δ(t-T) + u(2T) δ(t-2T) + ... Transformation in den Frequenzbereich: U*(s) = u(0) 1 + u(T) e-sT + u(2T)e-s2T + .... + u(kT)e-skT + ..... = Σu(kT)e-skT Setzt man formal z = esT so gilt: U(z) = Σu(kT)z-k {u(kT)} <-> U(z) k= K=0 k= K=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.13

z-Transformation Interpretationen der z-Transformation: Die z-Transformation beschreibt den Zusammenhang zwischen einer Zahlenfolge {u(kT)} und der Funktion U(z). Die Herkunft der Zahlen- folge ist unerheblich. Die z-Transformation kann als Spezialfall der Laplace- Transformation aufgefaßt werden u*(t) <-> U*(s) = U(z) mit z=esT Zeitkontinuierlich G(s) = Y(s)/U(s) Diskret G(z) = Y(z)/U(z) y(m) = Σu(k)g(m-k) <-> Y(z) = U(z)G(z) Y(z) = Σy(m)z-m = Σz-mΣu(k)g(m-k) = Σz-mΣu(k)g(m)z-k = Σz-mg(m)Σu(k)z-k =G(z)U(z) April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.14

Korrespondenztabelle 1 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.15

Korrespondenztabelle 2 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.16

Beispiel Berechnung der z-Transformierten zur Folge u(k) = {1,1,1,1,1,1.....} mit k= 0,1,2,3,4,5,..... U(z) = Σu(k)z-k = Σz-k = 1 + 1/z + 1/z2 + 1/z3 + 1/z4 + .... U(z) = lim Σu(k)z-k = lim{Σz-k} = 1 + 1/z + 1/z2 + 1/z3 + 1/z4 + .... + 1/zn zU(z) = zΣu(k)z-k = lim{zΣz-k} = z + 1 + 1/z + 1/z2 + 1/z3 + 1/z4 + .... +1/zn-1 U(z)(z-1) = lim(z-z-n) = z -> U(z) = z/(z-1) k= K=0 k=n k=n n-> K=0 n-> K=0 k= k=n K=0 n-> K=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.17

Beispiel / Übung Gegeben ist u(k) = {1,1,1,1,1....} für k = 0, 1, 2, 3, 4, .... u(k) <-> U(z) = z/(z-1) Rechtsverschiebung um eine Stelle: u(k-1) <-> z-1 U(z) = 1/(z-1) Rechtsverschiebung um zwei Stellen: u(k-2) <-> z-2 U(z) = 1/[z(z-1)] Linksverschiebung um eine Stelle: u(k+1) <-> zU(z) – zu(0) = z2/(z-1) – z = z/(z-1) Linksverschiebung um zwei Stellen: u(k+2) <-> z2U(z) – z2u(0) –zu(1) = z2/(z-1) – z2 - z = z/(z-1) April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.18

Beispiel / Übung Differenzengleichung: y(k+2) = y(k+1)+y(k) z-Transformierte: z2Y(z) – z2y(0) - zy(1) = zY(z) - zy(0) + Y(z) Anfangsbedingungen: y(0) = 0; y(1) = 1 Y(z) = z/(z2-z-1) Polstellen bei z1,2 = 0.5 (1±5) Y(z)/z = 1/(z2-z-1) = A/(z-z1)+ B/(z-z2) = Q(z) A = 1/5 und B = -1/5 Y(z) = A z/(z-z1) + B z/(z-z2) y(k) = A{1, z1, z12, z13, ...} + B{1, z2, z22, z23, ...} y(k) = {0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, .....} April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.19

Übertragungsfunktion Themen: Bestimmung des Frequenzganges aus der diskreten Sprungantwort eines LTI-Systems Berechungsgrundlagen Beispiele April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.20

Identifikation für diskrete Systemantwort k=m y(k) u(k) g(k) G(s) y(m) = Σu(k)g(m-k) K=0 Die Eingangsfolge und Ausgangsfolge sind bekannt. Gesucht ist die Gewichtsfolge des Übertragungssystem! Rückschluß der gemessenen Folge y(k) und u(k) auf die Gewichtsfolge. Neue Problemstellung/Ausgangssituation: Digitalisierte Sprungantwort (äquidistante Zeitabstände) Quantisierte Funktionswerte LTI-System Interpolation der Werte für den Zeitbereich außerhalb der Abtastung durch Geradenstücke Gesucht: Frequenzgang / Ortskurve / Real- und Imaginärteil April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.21

Lösungsansatz / Interpolation Interpolation durch Geradenstücke: y(t) = y0 + (y1-y0)/(t1-t0) t σ(t) für 0<= t < t1 1. Intervall y(t) = y1 + (y2-y1)/(t2-t1) (t-t1) σ(t-t1) für t1<= t < t2 2. Intervall y(t) = y2 + (y3-y2)/(t3-t2) (t-t2) σ(t-t2) für t2<= t < t3 3. Intervall ~ ~ ~ April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.22

Verallgemeinerung Interpolation n-tes Intervall: y(t) = yn-1 + (yn-yn-1)/(tn-tn-1) (t-tn-1) σ(t-tn-1) für tn-1<= t < tn Approximation der Sprungantwort (1. und 2. Intervall): y(t) = y0 + (y1-y0)/(t1-t0) t σ(t) y(t1) = y0 + (y1-y0)/(t1) t1 = y1 Für t1 t< t2 Kompensation 1. Approximation y(t) = y0 + (y1-y0)/T t σ(t) - (y1-y0)/T (t-t1) σ(t-t1) + (y2-y1)/T (t-t1) σ(t-t1) ~ ~ y0 y1 y2 t1 t0 t2 ~ ~ April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.23

Frequenzgang und Ortskurve Damit ergibt sich: G(jω) = Re(G(jω)) + j Im(G(jω)) Beispiel: Sprungantwort Zeittakt / Abtastung 20 s / Abtastfrequenz 1/T = 0,05 s-1 Systemverhalten zeigt PTx-Verhalten Ortskurve: Darstellung Imaginärteil über Realteil PT1-Glied: Ortskurve Halbkreis in IV. Quadranten ~ ~ ~ April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.24

Verallgemeinerung Interpolation Damit ergibt sich als Approximation für das 2. Intervall: y(t) = y0 + (y1-y0)/T t σ(t) + [y2-2y1+y0]/T (t-t1) σ(t-t1) Formelmäßige Beschreibung der Approximation für den kompletten Zeitbereich: y(t) = y0 + (y1-y0)/T t σ(t) + [y2-2y1+y0]/T (t-t1) σ(t-t1) + ..... [(yk+1-yk)/(tk+1-tk) – (yk-yk-1)/(tk-tk-1)](t-tk) σ(t-tk) + .... [(yn+1-yn)/(tn+1-tn) – (yn-yn-1)/(tn-tn-1)](t-tn) σ(t-tn) ~ ~ Δyo/Δt (y2-2y1-y0)/Δt = Δy1/Δt (yk+1-2yk-yk-1)/Δt = Δyk/Δt (yn+1-2yn-yn-1)/Δt = Δyn/Δt April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.25

Verallgemeinerung Interpolation Damit ergibt sich folgende vereinfachte Schreibweise: y(t) = y0 + Σ Δyk/Δt (t-tk) σ(t-tk) mit Δy0 = (y1-y0)/T; Δy1 = (y2-2y1+y0)/T; Δyk = (yk+1-2yk+yk-1)/T Zwischenresultat: Approximation der diskreten Sprungantwort (Systemantwort) durch eine kontinuierliche Funktion in Form von Geradenstücken Erhöhung der Genauigkeit durch Reduzierung T und Quantisierung Basis für die Anwendung der Laplace-Transformation ~ N k=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.26

Anwendung der Laplace-Trans-formation für Approximation y(t) = y0 + Σ Δyk/Δt (t-tk) σ(t-tk) Transformation: Y(s) = y0/s + Σ Δyk/Δt 1/s2 e-skΔt Damit ergibt sich für die Übertragungsfunktion G(s) bei Anregung mit einer Sprungfunktion U(s) = u0/s: G(s) = Y(s)/U(s) = y0/u0 + 1/u0Σ Δyk/Δt 1/s e-skΔt N k=0 ~ N k=0 ~ ~ ~ N k=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.27

Ermittlung des Frequenzganges / Ortskurve Durch Ersetzen von s -> jω erhält man aus der Übertragungsfunktion den Frequenzgang und Ortskurve: G(jω) = Y(jω)/U(jω) = 1/u0[ y0 + Σ Δyk/Δt 1/jω e-jωkΔt] = 1/u0[ y0 –j/(ωΔt) Σ Δyk e-jωkΔt] = 1/u0[ y0 –j/(ωΔt) Σ Δyk {cos(ωkΔt) - j sin(ωkΔt)} Ermittlung des Real- und Imaginärteils: Re(G(jω)) = 1/u0[ y0 +j2/(ωΔt) Σ {Δyk sin(ωkΔt)}] = 1/u0[ y0 - 1/(ωΔt) Σ {Δyk sin(ωkΔt)}] Im(G(jω)) = -1/u0[ 1/(ωΔt) Σ {Δyk cos(ωkΔt)}] ~ ~ N k=0 N k=0 ~ N k=0 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.28

Beispiel Sprungantwort April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.29

Ortskurve April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.30

Ortskurve bis ω = 0,08 s-1 April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.31

Weitere Beispiele Totzeitglied ideal / real April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.32

Ortskurve reales Totzeitglied April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.33

Weitere Beispiele DT1-Glied April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.34

Ortskurve Sprungfunktion mit negativer Flanke (DT1-Glied) April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.35

Weiteres Beispiel Allpaß-Glied April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.36

Ortskurve Allpaß-Glied April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.37

Thema Identifizierung im Amplitudengang Amplituden- und Frequenzgang: Ausgangssituation G(jω) in Form der Ortskurve (Real- und Imaginärteil) Bestimmung des Amplitudenganges durch Betragsbildung von G(jω) Bestimmung des Phasenganges durch Phasenbildung φ(jω) aus arctan-Bildung aus Imaginär- und Realteil ~ G(jω) = Re(G(jω)) + j Im(G(jω)) ~ ~ Amplitudengang: A(ω) [dB] = 20 log|G(jω)| Phasengang: φ(ω) = arctan{Im[G(jω)]/[ReG(jω)] } April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.38

Identifizierung aus dem Amplitudengang April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.39

Bewertung Identifizierung nur über Amplitudengang: Keine Berücksichtigung des Phasenganges Annahmen nur minimalphasige Systeme Keine Berücksichtigung z.B. von Totzeiteinflüssen (Betrag = 1) Kein Beitrag zum Amplitudengang Alternative Verfahren sind bekannt (nicht Bestandteil dieser Vorlesungsreihe). April 2002 / Prozessidentifikation Blatt 5.40