6 Modellering av smelteovn Modellering Tilstandsromform Diskretisering Observerbarthet Tidssteg...

Like dokumenter
Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes canvas.

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon (10 sp)

7 Tilstandsestimering for smelteovn.

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes canvas.

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning. med Kalman-filter og RLS.

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon (10 sp)

Eksamen i ELE620, Systemidentifikasjon (10 sp)

Dato: fredag 14 desember 2007 Lengde på eksamen: 4 timer Tillatte hjelpemidler: ingen. 1 Diskret tilstandsrommodell 2. 2 Stående pendel 4

Eksamen i ELE620, Systemidentikasjon (10 sp)

Løsningsforslag Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon (10 sp)

DET TEKNISK - NATURVITENSKAPELIGE FAKULTET Institutt for data- og elektroteknikk. Løsningsforslag Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon (10 sp)

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon

4.1 Diskretisering av masse-fjær-demper-system. K f m. x m u m y = x 1. x m 1 K d. Dette kan skrives på matriseform som i oppgaven med 0 1 A =

Eksamen i MIK130, Systemidentikasjon (10 sp)

MIK-130 Systemidentifikasjon Løsningsforslag eksamen 28 mai 2004

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon

Kalmanfilter på svingende pendel

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes canvas. 1 Øving med systemidentifikasjon.

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning. 1 Stokastiske system og prosesser 2

Tilstandsestimering Oppgaver

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning. 1 En kort oppsummering Adaptiv filtrering 2. 3 Prediksjon 4

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning. 7.1 Stokastisk prosess Lineær prediktor AR-3 prosess...

Løsningsforslag Eksamen i MIK130, Systemidentikasjon (10 sp)

Dato: Tirsdag 28. november 2006 Lengde på eksamen: 4 timer Tillatte hjelpemidler: Kun standard enkel kalkulator, HP 30S

Eksamen i ELE620, Systemidentikasjon (10 sp)

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning.

2 Utledning av Kalman-filter Forventningsrett estimator Kovariansmatriser Minimum varians estimator... 9

TTK4180 Stokastiske og adaptive systemer. Datamaskinøving 2 - Parameterestimering

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes canvas. 1 Adaptiv filtrering 2.

Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon (10 sp)

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

Litt generelt om systemidentifikasjon.

Litt generelt om systemidentifikasjon.

Tilstandsestimering Oppgaver

SLUTTPRØVE (Teller 60% av sluttkarakteren)

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning. systemidentifikasjon fra sprangrespons.

Løsningsforslag til ukeoppgave 6

TTK 4140 Reguleringsteknikk m/elektriske kretser Dataøving 1

Eksamen i ELE620, Systemidentikasjon (10 sp)

DET TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE FAKULTET MASTEROPPGAVE. Forfatter: Duy Viet Nguyen (signatur forfatter)

DESIGN AV KALMANFILTER. Oddvar Hallingstad UniK

NOREGS TEKNISK-NATURVITSKAPLEGE UNIVERSITET INSTITUTT FOR ENERGI- OG PROSESSTEKNIKK Kontakt under eksamen: Ivar S. Ertesvåg

MIK 200 Anvendt signalbehandling, Lab. 5, brytere, lysdioder og logikk.

University College of Southeast Norway. Observer HANS-PETTER HALVORSEN.

Løsningsforslag EKSAMEN TFY4102 FYSIKK Fredag 10. juni 2011

41070 STABILITET I ELKRAFTSYSTEMER

Oppsummering av første del av kapitlet

Eksamensoppgave i TELE2001 Reguleringsteknikk

Løsningsforslag Matematisk modellering Øving 2, høst 2005

Hyperbar avfuktning, termodynamisk regneeksempel

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning. 1 Parameterestimering med LS og RLS 2

TFY4160 Bølgefysikk/FY1002 Generell Fysikk II 1. Løsning Øving 2. m d2 x. k = mω0 2 = m. k = dt 2 + bdx + kx = 0 (7)

Den spesifike (molare) smeltevarmen for is er den energi som trengs for å omdanne 1 kg (ett mol) is med temperatur 0 C til vann med temperatur 0 C.

EKSAMEN I FAG TEP4125 TERMODYNAMIKK 2 Laurdag 17. august 2013 Tid:

Faglig kontakt under eksamen: Navn: Truls Gundersen, Energi og Prosessteknikk Tlf.: (direkte) / (mobil) / (sekretær)

Løsning til eksamen i IA3112 Automatiseringsteknikk ved Høgskolen i Sørøst- Norge

Løsningsforslag eksamen i TMA4100 Matematikk desember Side 1 av 7

gass Faglig kontakt under eksamen/fagleg kontakt under eksamen: Professor Edd A.Blekkan, tlf.:

Språkform: Bokmål Navn: Truls Gundersen, Energi og Prosessteknikk Tlf.: (direkte) / (mobil) / (sekretær)

KJ1042 Øving 3: Varme, arbeid og termodynamikkens første lov

Elektrisitetslære TELE1002-A 13H HiST-AFT-EDT

Eksamen i ELE620, Systemidentikasjon (10 sp)

DET TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE FAKULTET MASTEROPPGAVE. Forfatter: Atle Gjengedal (signatur forfatter)

e x = 1 + x + x2 2 + R 2(x), = e 3! ( 1) n x n = n! n=0 y n+1 = y 0 + f(t, y n (t)) dt 1 dt = 1 + x (1 + t) dt = 1 + x x2

Prosessteknikk eksamen 22/5-99. Løsningsforslag

Systemidentifikasjon

Computer Problem 1 TTK 4190 NavFart

Punktladningen Q ligger i punktet (3, 0) [mm] og punktladningen Q ligger i punktet ( 3, 0) [mm].

Teknologi og forskningslære

EKSAMEN I FAG TMA4220 NUMERISK LØSNING AV PARTIELLE DIFFERENSIALLIGNINGER VED HJELP AV ELEMENTMETODEN

Løsningsforslag MAT102 Vår 2018

Båtsimulering med diskret Kalmanfilter TTK4115 Lineær systemteori

Systemidentifikasjon Oppgaver

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning.

TMA4215 Numerisk matematikk

Kap. 1 Fysiske størrelser og enheter

Prosjektoppgave FYS2130. Vår Innleveringsfrist: 09/ , 20 CEST

UNIVERSITETET I OSLO

Løsningsforslag: Eksamen i Brukerkurs for informatikere MA 0003, onsdag 30. november 2005

UNIVERSITETET I OSLO

TMA4100 Matematikk1 Høst 2009

TTK4100 Kybernetikk introduksjon Øving 1 - Løsningsforslag

Løsningsforslag til øving 10

FYS2160 Laboratorieøvelse 1

EKSAMEN I TMA4285 TIDSREKKEMODELLER Fredag 7. desember 2012 Tid: 09:00 13:00

EKSAMENSOPPGAVE. MNF-6002 Videreutdanning i naturfag for lærere, Naturfag trinn 2. Kalkulator Rom Stoff Tid: Fysikktabeller (utskrift)

Løsningsforslag øving 4

Universitetet i Oslo FYS Labøvelse 1. Skrevet av: Sindre Rannem Bilden Kristian Haug

EKSAMEN I FAG TEP4170 VARME- OG FORBRENNINGSTEKNIKK 18. mai 2007 Tid:

Kap. 5: Numeriske løsningsmetoder

UNIVERSITETET I OSLO

0 M. Z w Z q w M w M q q. M D G b 1 s

Løsningsforslag til øving 6

AVDELING FOR INGENIØRUTDANNING EKSAMENSOPPGAVE

EKSAMEN I FY1005 og TFY4165 TERMISK FYSIKK: LØSNINGSFORSLAG

Løsning av utvalgte øvingsoppgaver til Sigma R2 kapittel 5

Repetisjonsoppgaver kapittel 5 løsningsforslag

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

Transkript:

Stavanger, 28. mai 2019 Det teknisknaturvitenskapelige fakultet ELE620 Systemidentifikasjon, 2019. Innhold 6 Modellering av smelteovn. 1 6.1 Modellering............................. 1 6.2 Tilstandsromform.......................... 4 6.3 Diskretisering............................ 6 6.4 Observerbarthet........................... 6 6.5 Tidssteg............................... 6 6 Modellering av smelteovn. Man skal i denne øvingen modellere en liten smelteovn. Deretter skal modellen diskretiseres. Denne diskrete modellen skal så brukes i øving 7 med en tilstandsestimator basert på et generelt Kalman-filter. Vi skal utvikle en tilstandsestimator for temperaturen i en ovn som består av en smelte, kanskje ei blanding med mye aluminium. Vi antar at smelten er aggressiv mot konvensjonelle temperatursensorer (f.eks. PT100 element), og at disse vil ha redusert levetid under kontinuerlig bruk. Eneste tilgjengelige kontinuerlige måling er kjølevannstemperaturen til ovnen. En prinsippskisse av ovnen er gitt i figur 1. Når det gjelder notasjon må en her være påpasselig med T -ene. En bruker T både for temperaturer og for tidssteg, det skal gå fram av sammenhengen eller forklarende tekst hva som menes med symbolet. For temperatur er T -en oftest med subskript, for tidssteget alltid uten. Karl Skretting, Institutt for data- og elektroteknikk (IDE), Universitetet i Stavanger (UiS), 4036 Stavanger. Sentralbord 51 83 10 00. Direkte 51 83 20 16. E-post: karl.skretting@uis.no.

Q s T i F kv F kv T s m s c p,s h Areal m kv c p,kv hvor: T s - temperatur i smelten [K] (tilstand1/måling1) - Kjølevannstemperatur [K] (tilstand2/måling2) T i - Temperatur på kjølevann inn [K] c p,s - Spesifikk varmekapasitet i smelte [J/K kg] c p,kv - Spesifikk varmekapasitet i kjølevann [J/K kg] h Areal (h A ) - Produktet av varmeoverføringskoeffisient og areal mellom smelte og kjølevann [J/K s] Q s - Effektpådrag i smelten [J/s] F kv - flow av kjølevann [kg/s] m kv - mengde kjølevann i kappen [kg] m s - mengde smelte [kg] Figur 1: Prinsippskisse av smelteovn. 2

6.1 Modellering Oppgave: Utvikle energibalansene, dvs. differensialligning for temperaturene i smelten og kjølevannet. Tips: Energiinnholdet i et system i enheten [J] er uttrykt som U = m c p T (1) Energi-innholdet til et stoff som strømmer inn i/ut av et system i enhetene [J/s] er tilsvarende uttrykt som u = F c p T (2) En modell av varmetransport i enhetene [J/s] gjennom en vegg som i eksempelet her er gitt av Q = h Areal (T 1 T 2 ) = h A (T 1 T 2 ) (3) Inkluder i modellen følgende støyledd: v 1 prosess-støy som virker på smeltetemperaturen T s, det vil si legges til T s (merk prikk for tidsderivert). v 2 prosess-støy som virker på kjølevannstemperaturen, det vil si legges til T kv (merk prikk for tidsderivert). w målestøy som virker på måleinstrumentet Disse har E(v 1 ) = E(v 2 ) = E(w) = 0. Videre er en generell energibalanse gitt av: hvor du dt = u inn u ut + Q W (4) u inn er energien som blir transportert inn til systemet av massen som kommer inn, [J/s] u ut er energien som blir transportert ut av systemet av massen som strømmer ut, [J/s] Q er tilført varme, [J/s] W er utført arbeid, her er W = 0 I utviklingen av modell benytt følgende antagelser: 3

mengden kjølevann er konstant, dvs. kjølekappen er hele tiden full av vann varmekapasiteten til kjølevann og smelte er konstant (varierer ikke med temperatur) ideell blanding i kjølevann og smelte mengden smelte er konstant ingen tilsats eller uttak av smelte 6.2 Tilstandsromform Sett modellen opp på tilstandsromform (finn matrisene) ẋ = Ax + Bu + Cv y = Dx + w (5) Anta at vi har 2 pådrag, Q s og T i (mao. så har vi f.eks. en varmeveklser foran kjølevannsinntaket til reaktoren som vi kan styre temperaturen inn med). Tips: A matrisen vil bli: A = [ ha m sc p,s h A m kv c p,kv ( h A m sc p,s h A m kv c p,kv ) + F kv m kv ] (6) Følgende data er gitt om prosessen: h = 40 [J/Ksm 2 ] Areal = 10 [m 2 ] h A = h Areal = 400 [J/Ks] c p,s = 890 [J/Kkg] c p,kv = 4186 [J/Kkg], tilsvarer vann Q s = 3 10 5 [J/s] = 300 [kw ] T i = (273 + 5 = 278) [K] T s = (273 + 810 = 1083) [K] = (273 + 77 = 350) [K] 4

u = [ Qs T i prosesstøy [ ] v1 v = ] v 2 System: x = [ Ts ]. målestøy w y + Figur 2: Skisse av systemet. F kv = 1 [kg/s] m kv = 2000 [kg] m s = 5000 [kg] h er i utgangspunktet en ukjent konstant som må estimeres for å kunne nytte modellen til ren tilstandsestimering. Vi antar at h er konstant over hele det aktuelle arbeidsområdet for prosessen og kan derfor estimeres vhja. en vanlig minste kvadraters metode evt. et augmentert (utvidet) Kalman-filter. Estimeringen vil en lettest kunne realisere ved å variere Q s i tilstrekkelig grad mens man tar opp tidsserier av, T s og Q s. Vi regner nå parameterestimeringen for gjort, og har da funnet h = 40 [J/Ksm 2 ]. Vi antar at denne ikke vil variere med tiden. Systemet viser i figur 2. Oppgave 6.2.a Skriv uttrykkene for de fire matrisene A, B, C og D i ligning 5, og tallverdiene en får når parametrene har verdier som over. Bruk tre tellende desimaler. Oppgave 6.2.b Hva må pådraget Q s være for å holde smeltetemperaturen stabil på 1083 K med konstant kjøling (T i = 278 K, og F kv = 1 [kg/s]). Oppgave 6.2.c Hva er temperaturen på kjølevannet da? 5

6.3 Diskretisering Diskretisering i Matlab gjøres ved at dere først uttrykke systemet på tilstandsromform, funksjonen ss (state-space). Merk at input er matrisene i kontinuerlig tilstandsrommodell, se hjelpetekst (dokumentasjon) for ss. Deretter kan tilstandsrommodellen diskretiseres med c2d der dere i tillegg til det kontinuerlige systemet gir inn tidssteget og metode, zoh. Merk at vi ikke trenger (og dermed heller ikke bruker) støymatrisa C i den kontinuerlige tilstandsrommodellen ligning 5 i oppgaven og at direktekoblingsmatrisa, E, er null. Skriv matrisene Φ, Γ for T = 30 sekund, og T = 2 minutt. Støymatrisa Ω trenger en ikke finne for varierende tidssteg T. Den kontinuerlige prosesstøyen vil integreres opp til den diskrete prosesstøyen på et eller annet vis, men en kan gjerne enklere vurdere/estimere (eller gjette) den diskrete støyen enn den kontinuerlige. Merk at større tiddsteg gjerne vil gi større (diskret) prosesstøy fra steg til steg. 6.4 Observerbarthet Er systemet observerbart? 6.5 Tidssteg Hvor stort kan tidssteget være men slik at en likevel ikke regner med at det gir problemer. 6