Vorlesung Informatik II für Verkehrsingenieurwesen: Simulation … · 2012. 10. 11. · TU...

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Vorlesung Informatik II für Verkehrsingenieurwesen: Simulation von Systemen

Fakultät Informatik Institut für Angewandte Informatik, Professur für Technische Informationssysteme

Dresden, den 26.05.2011

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 2 von 65

Gliederung

Organisatorisches

Motivation: „Denken in Systemen“

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

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Gliederung

Organisatorisches

Motivation: „Denken in Systemen“

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

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Organisatorisches

Übungstermine

• dienstags, 2. DS, ungerade Woche entfällt

• stattdessen dienstags, 2. DS, gerade Woche nutzen (ab 31.05.2011, INF E01)

• siehe auch Zeitplan

• Übung 7 voraussichtlich am letzten Vorlesungstermin: Donnerstag, 14.07.2011, 1. DS, INF E023 weitere Informationen folgen

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Organisatorisches

Klausur

• voraussichtlich am Mittwoch, 27.07.2011, nachmittags

• Inhalt:

• ungefähr ein Drittel zu Inhalten der Vorlesungen von Prof. Vogler und Übungen von Dr. Rüdiger

• Rest zu Inhalten der Vorlesungen von Prof. Kabitzsch (und seinen Vertretern) und Übungen von Linh, Marcus und mir (Denis)

• vorab Einschreibung via HISQIS notwendig Einschreibfristen beachten!

• Konsultationstermin(e) und weitere Informationen folgen

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Organisatorisches

Sonstiges

• regelmäßig Webseite besuchen insbesondere Informationen unter „Aktuelles“

• von Übungsleitern betreutes Forum nutzen

• Evaluation der Lehrveranstaltung (voraussichtlich 09.06.2011):

• sofern möglich zusätzliche Bemerkungen anbringen, getrennt nach:

• Vorlesungen und Übungen sowie

• Vortragenden und Übenden

• Vorschlag für Schreibweise:

• V/Ü Name: +/- Kommentare

• Beispiel: Ü Denis: + sauberes Tafelbild, - zu schnell Zuordnung der Kommentare möglich

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Gliederung

Organisatorisches

Motivation: „Denken in Systemen“

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

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Motivation: „Denken in Systemen“

Ziel der Lehrveranstaltung: Verständnis für Systeme und Nutzung der Informatik I

• einerseits Einführung in die Denkwelt der Ingenieure (Slogan der Fakultät ETIT), u.a.:

• Wie verhalten sich die Grundsystemtypen (P, I, D, T1, Tt)?

• Wie verhalten sich deren Zusammenschaltungen (z.B. in einer Reihen- und Kreisstruktur)?

• Bestimmung von Systemantworten

• Testen verschiedener Einstellungen

• Wie zerlegt man einen großen Prozess in kleine, einfache Systeme (Identifikation von Systemen)?

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Motivation: „Denken in Systemen“

Ziel der Lehrveranstaltung: Verständnis für Systeme und Nutzung der Informatik II

• andererseits Brückenschlag zwischen den potentiellen Anwendungsgebieten und den Methoden der (Angewandten) Informatik, u.a.:

• Welche Schnittstellen existieren zur Informatik (z.B. Anschluss eines Rechners an einen Prozess)?

• Wo kann die Informatik bei der Lösung von ingenieurtechnischen Problemstellungen behilflich sein (z.B. Simulation)?

• Vor- und Nachteile des Einsatzes von Rechnern (zeit- und wertdiskrete Systeme!) zu letzteren zwei Punkten heute mehr

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Motivation: „Denken in Systemen“

Ziel der Lehrveranstaltung: Verständnis für Systeme und Nutzung der Informatik III

• im weiteren Verlauf der Lehrveranstaltung:

• Entwurf von Algorithmen zur gezielten Beeinflussung des Systemverhaltens u.a. Ausgleich von Störungen z.B. Regelkreis

• Einsatzmöglichkeiten von Rechnernetzen (sofern noch genügend Zeit in der Vorlesung verbleibt)

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Motivation: „Denken in Systemen“

Ziel der Lehrveranstaltung: Verständnis für Systeme und Nutzung der Informatik IV

• anfangs: Beschränkung auf „einfache“ Systeme kein Lösen von komplizierten Differenzialgleichungen

z.B. I-System:

• Ziel: Untersuchung von komplexeren Zusammenhängen und Systemen nicht mehr „mal eben so mit Papier und Bleistift“ zu lösen Simulation

( ) ( )t

Iy t K x d

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Gliederung

[…]

Was ist eigentlich Faltung? Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

Erinnerung an die Übungen

Haben wir bislang bewusst gefaltet?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

Was ist eigentlich Faltung?

Definition statisches System

• Ein statisches System ist dadurch gekennzeichnet, dass jeder Ausgangswert y(t) ausschließlich von dem zum gleichen Zeitpunkt t anliegenden Eingangswert x(t) abhängt. y = f(x) (statische Kennlinie)

• Beispiel: Wirkung eines Verstärkers

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

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x(t) y(t) System

Was ist eigentlich Faltung?

Definition dynamisches System

• Ein dynamisches System ist dadurch gekennzeichnet, dass sein Ausgangswert y(t) nicht nur von dem zum gleichen Zeitpunkt t anliegenden Eingangswert x(t) abhängt, sondern auch von seinem inneren Zustand q(t) („Gedächtnis“). y(t) = f(x(t))

• Beispiel: Füllhöhe der Badewanne

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

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x(t) y(t) System q(t)

Was ist eigentlich Faltung?

Definition LTI-System

• Ein System ist ein LTI-System gdw. es folgende Eigenschaften besitzt:

• linear,

• zeitinvariant und

• kausal.

• LTI ist englische Abkürzung für Linear, Time-Invariant

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

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Was ist eigentlich Faltung?

Beschreibung beliebiger zeitkontinuierlicher LTI-Systeme

• lineare Differenzialgleichung mit konstanten Koeffizienten:

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

1

1 1 01

1

0 1 1 1

n n

n nn n

m m

m mm m

d d da y t a y t a y t a y t

dtdt dt

d d db x t b x t b x t b x t

dt dt dt

0 ; ,i

a i n i n

0 ; ,j

b j m j m

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x(t) y(t) LTI-System

Was ist eigentlich Faltung?

Beispiel: Verzögerungssystem 1. Ordnung (T1-System)

• lineare Differenzialgleichung mit konstanten Koeffizienten:

• T1-System:

• Wiederholung Differenzialgleichung:

• Vergleich mit linearer Differenzialgleichung mit konstanten Koeffizienten:

• restliche Koeffizienten verschwinden

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

1

1 1 01

1

0 1 1 1

n n

n nn n

m m

m mm m

d d da y t a y t a y t a y t

dtdt dt

d d db x t b x t b x t b x t

dt dt dt

1

dT y t y t x t

dt

1 1 0 0

, 1, 1a T a b

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Was ist eigentlich Faltung?

Beobachtungen

• Eigenschaften der fünf Grundsystemtypen (P, I, D, T1, Tt):

• Alle fünf sind LTI-Systeme (linear, zeitinvariant, kausal).

• Alle fünf können wahlweise zeitkontinuierlich oder zeitdiskret sein (bislang in den Übungen nur zeitkontinuierliche Systeme betrachtet).

• Das P-System ist statisch; die anderen vier Grundsystemtypen sind dynamisch.

• Eine Zusammenschaltung von LTI-Systemen in Form der Reihen-, Parallel- oder Kreisstruktur ergibt wiederum ein LTI-System.

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

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Was ist eigentlich Faltung?

Faltung

• Bestimmung von y(t) aus g(t) und x(t) durch Faltungsintegral:

• g(t) ist Gewichtsfunktion (Einheitsimpulsantwort)

• Beachte:

• * ist Faltungsoperator

• · steht für Multiplikation

• Siehe auch Demo auf Webseite

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

( ) ( ) ( )

: ( ) ( )

y t g t x t

g t x d

x(t) y(t) LTI-System (g(t))

Was ist eigentlich Faltung?

Weitere Beobachtungen

• Problem: Faltungsintegral ist aufwändig zu lösen!

• Bei Kenntnis der Gewichtsfunktion g(t) ist jedoch das Verhalten eines LTI-Systems – und damit dessen Reaktion auf ein beliebiges Eingangssignal x(t) – eindeutig beschrieben.

• Faltung ist kommutativ:

Wiederholung aus vorherigen Vorlesungen

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g t x t x t g t

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Was ist eigentlich Faltung?

Antworten auf Testsignale I

• Einheitsimpuls:

• Antwort auf Einheitsimpuls: Gewichtsfunktion (Einheitsimpulsantwort) g(t) mit:

Erinnerung an die Übungen

( ) ( ) ( )

( ) ( )

: ( )

y t g t t

g t d

g t

0, 0( )

, 0

tt

t

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Was ist eigentlich Faltung?

Antworten auf Testsignale II

• Einheitssprung:

• Antwort auf Einheitssprung: Übergangsfunktion (Einheitssprungantwort) h(t) mit:

• es gilt (ohne Beweis):

Erinnerung an die Übungen

0, 0( )

1, 0

tt

t

( ) ( )t

h t g d

( ) ( ) ( )

( ) ( )

: ( )

y t g t t

g t d

h t

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Was ist eigentlich Faltung?

Beispiel 1: P-System

Bestimmung des Verlaufs von y(t) prinzipiell ohne

Berechnung des Faltungsintegrals möglich (anschaulich: „nur“ Amplitudenverstärkung)

Haben wir bislang bewusst gefaltet?

( ) ( ) ( )

( ) ( )

... ( )P

y t g t x t

g t x d

K x t

x(t) y(t) P-System (g(t))

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Was ist eigentlich Faltung?

Beispiel 2: I-System

Bestimmung des Verlaufs von y(t) gegebenenfalls ohne

Berechnung des Faltungsintegrals möglich (anschaulich: Produkt aus KI und der „Fläche unter x(t)“)

Haben wir bislang bewusst gefaltet?

( ) ( ) ( )

( ) ( )

... ( )t

I

y t g t x t

g t x d

K x d

x(t) y(t) I-System (g(t))

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Was ist eigentlich Faltung?

Beispiel 3: T1-System

Bestimmung des Verlaufs von y(t) ohne weitere

„Hilfsmittel“ nur näherungsweise für bestimmte Signale x(t) möglich (z.B. anschaulich für ein Sprungsignal x(t): 63% der Sprunghöhe nach t=T1; 100% für großes t)

Haben wir bislang bewusst gefaltet?

1 1

1

( ) ( ) ( )

( ) ( )

1... ( )

ttT T

y t g t x t

g t x d

e x d eT

x(t) y(t) T1-System (g(t))

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 26 von 65

Was ist eigentlich Faltung?

Fazit und Ausblick

• Antwort auf die erste Frage: Faltung ist die mathematische Grundlage zur Bestimmung des Ausgangssignals y(t) aus dem Eingangssignal x(t) und der Gewichtsfunktion g(t) und wird stets angewendet

• aber: oftmals haben wir (bislang) nur die Lösungen des Faltungsintegrals oder grafische Näherungen für bestimmte Eingangssignale verwendet (vgl. vorherige Beispiele) Antwort auf die zweite Frage: Nein, meist nur indirekt!

• Ausblick: (grafische) Lösung des Faltungsintegrals voraussichtlich in Übung 5 nach Pfingsten

Haben wir bislang bewusst gefaltet?

x(t) y(t) LTI-System (g(t))

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Gliederung

[…]

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Überblick

Ausgewählte Simulationswerkzeuge

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

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Warum Simulation?

Definition Simulation

• Vorgehensweise zur Nachbildung des Verhaltens eines Systems

• hier betrachtet: Nachbildung des Zeitverhaltens eines Systems durch einen Rechner

• Beispiel Regelkreis:

• Rechner simuliert Regler und Strecke („offline“-Simulation)

• Kopplung des „echten“ Reglers an den (Echtzeit-) Rechner, der auch die Strecke simuliert (Hardware-in-the-loop-Simulation (HiL-Simulation))

Überblick

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Warum Simulation?

Vorteile von Simulationen

• Untersuchung (des Zeitverhaltens) eines Systems mit verschiedenen Strukturen und Parametrierungen möglich:

• kostengünstig (keine Umbauten, nur Änderung der Parametrierung)

• schnelle Ergebnisse (Simulationszeit < simulierte Zeit)

• Vermeidung von Gefahren (z.B. Flugsimulation in der Ausbildung)

• Untersuchungen bereits vor Bestehen einer Anlage (Strecke)

• Beobachtung in der Simulation an verschiedensten Stellen

• Nachbildung nicht mess- bzw. beobachtbaren Verhaltens sowie komplexer Systeme (z.B. Aufwand zum Lösen der Differenzialgleichungen zu hoch) möglich

Überblick

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Warum Simulation?

Grenzen von Simulationen

• nur begrenzte Anzahl an Simulationen durchführbar (begrenzte Zeit und Ressourcen)

• oft nur vereinfachte Nachbildung der Realität (z.B. nichtlineares Verhalten linear modelliert)

• Nachbildung im Rechner ist ungenau (begrenzte Genauigkeit der Zahlenwerte sowie nur näherungsweise Lösung von Differenzialgleichungen)

• Simulationswerkzeug und/oder darin modelliertes Verhalten kann weitere Fehler enthalten

(Simulations-)Ergebnisse sind stets kritisch zu

hinterfragen und besitzen nur in einem gewissen Rahmen Gültigkeit

Überblick

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Warum Simulation?

Vielzahl an kostenlosen und kostenpflichtigen Tools I

• Industriestandard: MATLAB/Simulink:

• „kann alles“

• kostenpflichtig (Studentenlizenzen sind günstiger)

• jedoch bestimmte Grundkenntnisse notwendig (u.a. Übertragungsfunktionen 2. Studienjahr)

Ausgewählte Simulationswerkzeuge

Warum Simulation?

Vielzahl an kostenlosen und kostenpflichtigen Tools II

• Industriestandard: MATLAB/Simulink:

• Beispiel: Simulink-Modell eines Systems

Ausgewählte Simulationswerkzeuge

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Warum Simulation?

Vielzahl an kostenlosen und kostenpflichtigen Tools III

• WinFACT 8:

• hier gewählt: kostenlose Demoversion

• Sammlung mehrerer Tools für bestimmte Aufgaben Beschränkung auf das jeweils Notwendige

• Entwicklung insbesondere für Ausbildungseinrichtungen

• umfangreiche deutschsprachige Hilfe

• aber: kein Speichern von Projekten möglich nachfolgende Beispiele live!

(Funktionsverläufe sind nur Platzhalter für Experimente)

Ausgewählte Simulationswerkzeuge

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Gliederung

[…]

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Überblick

Wichtige Blöcke in BORIS

Wahl der Simulationsparameter und andere Probleme

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

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Systemanalyse mit BORIS

Tool BORIS

• BlockORIentierte Simulation Modellierung mittels Wirkungsplänen

• ist Teil von WinFACT 8

• ähnelt Simulink

• untersuchbare Problemstellungen wie in Übungen 3 und 4:

• Systeme gegeben

• Ein-Ausgangs-Verhalten darstellen und untersuchen

Überblick

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Systemanalyse mit BORIS

Signale I

• Erzeugung mit „Quellen > Universeller Funktionsgenerator“

• Sprung:

• Doppelklick auf Block „Generator“

• bei Typ „Funktion“ auswählen und „step(t)“ eintragen („3*step(t-2)“ würde einen Sprung zum Zeitpunkt 2 auf die Höhe 3 erzeugen)

• Voransicht des Signals über Test-Button möglich

• Rampe:

• analoges Vorgehen

• Funktion: „t“

• Impuls kann nur näherungsweise dargestellt und simuliert werden (Rechteckimpuls sehr großer Höhe) hier nicht weiter betrachtet

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS

Signale II

• Aufnahme mit „Senken > Mehrfach-Zeitverlauf (bis 50 Eingänge)“:

• Anzahl der Eingänge kann zwischen 1 und 50 liegen (nach Doppelklick auf „Multiplot“ einstellbar)

• Anzeige der Verläufe in eigenem Fenster (befindet sich minimiert in linker unterer Ecke des BORIS-Fensters)

• Verbindung von Blöcken vom Ausgang zum nachfolgenden Eingang

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS Wichtige Blöcke in BORIS

1. BORIS-Experiment: Aufzeichnung der Signale Sprung und Rampe

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Systemanalyse mit BORIS

Signale III

• Quantisierung der Werte über „Statik > Quantisierer“:

• Erzeugung wertdiskreter Signale

• Doppelklick öffnet Parameterdialog (u.a. Quantisierungsart und –auflösung)

• Abtastung der Signale mit „Funktion > A/H-Glied“:

• Erzeugung abgetasteter ( zeitdiskret) und während der Abtastperiode gleich gehaltener ( zeitkontinuierlich)

Signale

• Doppelklick öffnet Parameterdialog (äquidistante Abtastperiode T)

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS Wichtige Blöcke in BORIS

2. BORIS-Experiment: Abtastung und Quantisierung einer Einheits- rampe

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Systemanalyse mit BORIS

Systeme I

• zur Modellierung (fast) aller Systeme sind die fünf aus den Vorlesungen und Übungen bekannten Grundsystemtypen notwendig

• P-System:

• „Dynamik > P-Glied“

• Doppelklick öffnet Parameterdialog: Verstärkung KR entspricht KP

• I-System:

• „Dynamik > I-Glied“

• Doppelklick öffnet Parameterdialog:

• Integrierzeit TI entspricht KI-1

• Rest unverändert lassen

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS

Systeme II

• D-System:

• „Dynamik > D-Glied“

• Doppelklick öffnet Parameterdialog:

• Differenzierzeit TD entspricht KD

• Anfangswert unverändert lassen

• beachte: bei Sprungantwort zum Zeitpunkt 0 statt unendlicher Höhe nur Quotient aus Sprunghöhe und Simulationsschrittweite

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS

Systeme III

• Tt-System:

• „Dynamik > Totzeit“

• Doppelklick öffnet Parameterdialog:

• Zeitkonstante Tt entspricht Tt

• Rest unverändert lassen

• T1-System:

• „Dynamik > P-T1-Glied“

• Doppelklick öffnet Parameterdialog:

• Zeitkonstante T entspricht T1

• Rest unverändert lassen

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS Wichtige Blöcke in BORIS

3. BORIS-Experiment: Variierung der Verzögerungszeit eines T1-Systems

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Systemanalyse mit BORIS

Sonstiges

• Addierer/Subtrahierer:

• „Funktion > Verknüpfer“

• Doppelklick öffnet Parameterdialog:

• Anzahl der Eingänge

• Vorzeichen (Plus oder Minus)

• PID-Regler:

• „Aktion > Industrie-PID-Regler“ manuell einstellbarer PID-Regler

• Doppelklick öffnet Parameterdialog, u.a.:

• Verstärkung KR entspricht KP des P-Anteils

• Nachstellzeit TN entspricht KI-1 des I-Anteils

• Vorhaltezeit TV entspricht KD des D-Anteils

Wichtige Blöcke in BORIS

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Systemanalyse mit BORIS Wahl der Simulationsparameter…

4. und 5. BORIS-Experiment: Variierung der Verzögerungszeit eines T1-Systems vs. Simulationsparameter

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 47 von 65

Systemanalyse mit BORIS

Beispiel: T1-System:

• Was ist soeben schief gelaufen?

• nur näherungsweise Lösung aller Gleichungen des kontinuierlichen Modells auf dem zeitdiskret arbeitenden Rechner (z.B. durch Runge-Kutta-Verfahren)

• Ursache: Verzögerungszeiten im Vergleich zur Simulationsschrittweite zu klein gewählt

• Wirkung: Grenzwertüberschreitung („Instabilität“)

• Lösung: Wahl der Simulationsschrittweite so (über Menüeintrag „Simulation > Parameter“), dass diese ungefähr ein Zehntel der kleinsten Systemzeit beträgt (hier wären also 0,0001 notwendig)

Wahl der Simulationsparameter…

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Systemanalyse mit BORIS

Beispiel: statische Rückkopplungsschaltung (Übung 4) I

• zur „Erinnerung“: im Vorwärtszweig (KP,1 = 1) und im Rückwärtszweig (KP,2 = 9) jeweils ein P-System

Rückkopplung (Gegenkopplung) ist Grundstruktur für

Regelkreis (Ziel: y(t) = x(t))

• rechnerische Lösung: y(t) = 0,1 · x(t)

… und andere Probleme

y(t)

y2(t)

y1(t) x(t) P-System (KP, 1)

P-System (KP, 2)

+

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Systemanalyse mit BORIS … und andere Probleme

6. BORIS-Experiment: statische Rückkopplungsschaltung

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 50 von 65

Systemanalyse mit BORIS

Beispiel: statische Rückkopplungsschaltung (Übung 4) II

• Problem: algebraische Schleife in der Simulation Rückführung (Schleife), über nichtverzögernde Systeme

(anschaulich: jeweils zum gleichen Zeitpunkt hängt der Ausgangswert vom Eingangswert ab, dieser jedoch auch vom aktuellen Ausgangswert nicht auflösbar)

• Lösung 1: Einfügen eines Tt-Systems in die Rückkopplung

… und andere Probleme

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 51 von 65

Systemanalyse mit BORIS … und andere Probleme

7. BORIS-Experiment: statische Rückkopplungsschaltung mit zusätzlichem Totzeit-System (Tt = 1) in der Rückkopplung

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 52 von 65

Systemanalyse mit BORIS

Beispiel: statische Rückkopplungsschaltung (Übung 4) III

• Problem 2: aufklingende Schwingung System ist (BIBO-)instabil

(anschaulich: in der Amplitude (endlich) begrenztes Eingangssignal erzeugt unbegrenztes Ausgangssignal)

• Lösung 2: Minimierung der Totzeit (unter Beachtung der Simulationszeit)

… und andere Probleme

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 53 von 65

Systemanalyse mit BORIS … und andere Probleme

8. BORIS-Experiment: statische Rück- Kopplungsschaltung mit zusätzlichem Totzeit-System (Tt = 0,1) in der Rückkopplung

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 54 von 65

Systemanalyse mit BORIS

Beispiel: statische Rückkopplungsschaltung (Übung 4) IV

• Problem 3: noch weiter aufklingende Schwingung System ist weiterhin (BIBO-)instabil Totzeiten insbesondere in Rückkopplungen gefährlich

• Lösung 3: Verwendung eines T1- statt des Tt-Systems

… und andere Probleme

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 55 von 65

Systemanalyse mit BORIS … und andere Probleme

9. BORIS-Experiment: statische Rückkopplungs-schaltung mit zusätzlichem Verzögerungssystem (T1 = 1) in der Rückkopplung

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 56 von 65

Systemanalyse mit BORIS

Beispiel: statische Rückkopplungsschaltung (Übung 4) V

• Beobachtung 1: System verhält sich (BIBO-)stabil

• Beobachtung 2: nach Einschwingvorgang (ab ca. 1 Zeiteinheit) erwartetes Verhalten erreicht (durch weitere Minimierung von T1 könnte diese Zeitdauer noch weiter reduziert werden)

… und andere Probleme

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 57 von 65

Gliederung

Organisatorisches

Motivation: „Denken in Systemen“

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 58 von 65

Systemidentifikation mit IDA

Tool IDA I

• Tool in WinFACT 8 Modellierung anhand von Zeitverläufen

• Einschränkungen:

• in Demo nur qualitative Anzeige der Lösung

• Modelle als Übertragungsfunktionen im Bildbereich beschrieben

• Lösungsansatz: Minimierung des Fehlers zwischen den Zeitverläufen des Originals und des Modells (hier: quadratischer Fehler)

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Systemidentifikation mit IDA

Tool IDA II

• untersuchbare Problemstellungen wie vllt. in Übung 5:

• Ein- und Ausgangssignal gegeben

• System gesucht

• außerdem möglich: Modellreduktion (gesucht: einfacheres Modell niedrigerer Ordnung mit ähnlichem Verhalten)

x(t) y(t) ???

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 60 von 65

Systemidentifikation mit IDA

Tool IDA III

• durch verschiedene Kombinationen von m und n beschriebene Systeme:

• m=0, n=0: P-System

• m=0, n=1: T1- oder I-System

• m=0, n=2: T2-System (siehe auch Übung 4):

• m=1, n=1: (PD)-T1-System

• m=1, n=2: D-T2-System

2

2 2

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TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 61 von 65

Systemidentifikation mit IDA

IDA-Experiment: Systemidentifikation T2-System mit „bester“ Lösung

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 62 von 65

Gliederung

Organisatorisches

Motivation: „Denken in Systemen“

Was ist eigentlich Faltung?

Warum Simulation?

Systemanalyse mit BORIS

Systemidentifikation mit IDA

Zusammenfassung und Ausblick

TU Dresden, 26.05.2011 Informatik II: Simulation von Systemen Folie 63 von 65

Zusammenfassung

Ziele der heutigen Vorlesung

• Zusammenfassung und Verknüpfung des bisherigen Wissens (notwendige Grundlagen) aus Vorlesungen und teilweise schon behandelten Übungen:

• Beschreibung und Untersuchung von Systemen Modellierung im Wirkungsplan

• Identifikation von Systemen Finden eines passenden Modells

• Grundlagen und Tools für selbstständiges rechnergestütztes Experimentieren mit Systemen zuhause (u.a. Übungsaufgaben, Vorlesungsbeispiele) Simulation muss zusätzlich parametriert werden

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Ausblick

Weitere Schwerpunkte der Vorlesung und Übung

• gezielte Beeinflussung von Systemen (voraussichtlich Übung 6) Regelkreis und Reglerparametrierung

• zeitdiskrete Systeme und Filter (voraussichtlich Übungen 6 und 7)

• dafür geeignete WinFACT 8-Tools:

• BORIS

• RESY (lineare REgelkreisSYnthese)

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Wissen schließt Lücken

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