Название: Проектирование системы автоматического управления
Вид работы: курсовая работа
Рубрика: Промышленность и производство
Размер файла: 421.61 Kb
Скачать файл: referat.me-302034.docx
Краткое описание работы: Содержание. 1.Анализ системы.................................................................................................4 1.1 Исследование устойчивости...................................................................4
Проектирование системы автоматического управления
Содержание.
1.Анализ системы.................................................................................................4
1.1 Исследование устойчивости...................................................................4
1.2 Построение АЧХ, ФЧХ, АФЧХ..............................................................7
1.3 Численные методы интегрирования........................................................9
1.4 Анализ системы с использованием спектрального метода (базис Лягерра)................................................................................................................13
2. Синтез регулятора...........................................................................................17
3. Синтез робастного регулятора матричным методом...................................19
Приложение..........................................................................................................22
Литература............................................................................................................33
|
|



|


у(t) x(t)
- -
![]() |
||||
![]() |
||||
![]() |
||||
![]() |
Рис. 1. Структурная схема заданной САУ
Данные:
1 . Анализ системы.
1.1 Исследование устойчивости.
- передаточная функция
- характеристический полином
Рис. 2. Характеристический полином.
имеет 1 действительный корень и 2 комплексных.
Уравнение решается методом Стеффенсена.
Метод Стеффенсена.
Начальное приближение для нахождения действительного корня.
На рис.3. изображено значение корня от итерации.
Рис.3. Динамика изменения корня в зависимости от итерации.
Подставим в (*).
Корни характеристического уравнения
Полюса передаточной функции находятся в левой полуплоскости. Система устойчива. Система будет колебательной т.к. корни имеют мнимую часть
Построение АЧХ, ФЧХ, АФЧХ.
Годограф АФЧХ.
Рис.4. АФЧХ
График АЧХ
Рис.5. АЧХ
График ФЧХ
Рис.6. ФЧХ
1.2 Построение переходного процесса численным методом.
Для решения дифференциального уравнения используется многошаговый, неявный метод второго порядка, интерполяционная схема Адамса.
В неявных методах используется информация о возможном будущем значении решения в точке п+1. Это несколько повышает точность получаемых результатов по сравнению с явными методами.
Погрешность
При решении уравнения высокого порядка необходимо перейти к нормальной форме Коши.
нормальная форма Коши имеет вид
Разгонный метод Рунге – Кутта 5.
Дифференциальное уравнение системы.
Рис.7. Переходная функция найденная численным методом и точная
Рис.8. Переходная функция найденная численным методом и точная при
Рис.9. Переходная функция найденная численным методом и точная
Заключение: из графиков видно, что наибольшая погрешность возникает в самом начале процесса интегрирования.
При погрешность значительно вырастает.
1.3 Анализ спектральным методом системы по базису функций Лягерра.
Разложим ядра интегрального уравнения в ряды Фурье по базису функций Лягерра.
функции Лягерра.
Выбираем
Дифференциальное уравнение системы.
Спектральная характеристика системы определяется по формуле
Спектр выходного сигнала системы:
Спектральная характеристика системы:
Рис.10. Переходная функция, построенная спектральным методом
Рис.11. Реакция на
Фазовый сдвиг
2. Синтез регулятора
Так реальная переходная характеристика системы не удовлетворяет поставленным требованиям , необходимо произвести коррекцию системы. В качестве корректирующего устройства ПИД –регулятор
.
Эталонная переходная характеристика
Необходимо минимизировать следующую целевую функцию.
Метод оптимизации Дэвидона, Флетчера, Пауэла.
Согласно данному методу минимум ищется в направлении
- ищется на каждом шаге мини минимизацией
- некоторая симметричная положительно определённая матрица, которая при
переходит в матрицу Гессе. Обычно при
достоинства этого метода высокая скорость сходимости, простота вычисления
- будем искать методом золотого сечения.
Параметры регулятора:
Рис.12. Графики переходных характеристик системы
3. Синтез робастного регулятора матричным методом.
Одним из возможных и перспективных способов решения задачи синтеза регуляторов является использования метода матричных операторов. Достоинством данного метода является возможность его применения для различных классов систем, в том числе нелинейных и нестационарных.
Рассмотрим линейную систему без неопределенности, описываемую в форме матричных операторов:
Очевидно, что для линейной системы без неопределенности справедливы следующие зависимости: ;
;
.
Получаем следующую формулу расчета спектральной характеристики выходного сигнала:
Спектральная характеристика невязки между эталонной и реальной переходными характеристиками имеет вид:
,
где – варьируемые параметры корректирующих устройств, подлежащие определению.
В приведенной формуле используется зависимость , усложняющая вычислительный процесс. Можно воспользоваться другим, более простым подходом. Определим спектральную характеристику невязки следующим образом:
.
Перейдем к системе с неопределенностью:
,
где – матричный оператор объекта, элементы которого зависят от
.
Необходимо минимизировать целевую функцию вида: ,
где – число элементов выборки.
Полученный функционал содержит полную информацию о параметрической неопределенности.
В качестве корректирующего устройства выберем ПИД-регулятор:
.
Пусть выборка составляет 1000 элементов. В качестве эталонного сигнала выберем . В качестве ортонормированного базиса выберем систему функций Уолша (128 функций). Интервал исследования –
.
имеют интервальную неопределённость 20%
Приведем здесь клетку матричного оператора интегрирования:
Получены следующие значения коэффициентов регулятора:
Несколько примеров для произвольно взятых , на которых представлены переходные характеристики эталонной системы и 4-х из семейства систем представлены на рис. 13.
Рис. 13. Графики эталонной и реальной переходных характеристик для разных значений параметра :
,
,
,
,
Приложение.
Программа 1.
Решения уравнения методом Стеффенсена.
function Stefens
clc
e=10.^-5;
x=-20;
x1=0;
i=0;
As=0.0125*(x.^3)+0.3*(x.^2)+4.886*x+61.72;
x=x-(As.^2)./((0.0125*((x+As).^3)+0.3*((x+As).^2)+4.886*(x+As)+61.72)+As);
As=0.0125*(x.^3)+0.3*(x.^2)+4.886*x+61.72;
A(1)=x;
i=i+1;
while abs(x-x1)>e
x1=x;
x=x-(As.^2)./((0.0125*((x+As).^3)+0.3*((x+As).^2)+4.886*(x+As)+61.72)+As);
As=0.0125*(x.^3)+0.3*(x.^2)+4.886*x+61.72;
A(i+1)=x;
i=i+1;
end
plot(1,A(1));
hold on
for n=1:i
plot(n,A(n),'b-o')
end
grid on
xlabel('iteraciya')
ylabel('roots')
disp('ответ');
disp(x);
disp('число итераций');
disp(i);
Программа 2.
Решение дифференциального уравнения численным способом.
clc
a2=24;
a1=390.88;
a0=4937.6;
b2=0;
b3=0;
b1=230.88;
b0=4617.6;
f1=b2;
f2=b1-a1*f1;
f3=b0-a1*f1-a2*f2;
B=[f1;f2;f3]
A=[0 1 0; 0 0 1;-a0 -a1 -a2]
h=0.02;
Xt=[0;0;0];
X(1,1)=Xt(1);
X(1,2)=Xt(2);
X(1,3)=Xt(3);
F=A*Xt+B;
% Разгонный метод
K1=h*F;t(1)=0;
K2=h*(F+K1/3);
K3=h*(F+K2/6+K1/6);
K4=h*(F+K1/8+3/8*K2);
K5=h*(F+K1/2-3/2*K3+2*K4);
Xt=Xt+(1./6)*(K1+4*K4+K5);
X(2,1)=Xt(1);
X(2,2)=Xt(2);
X(2,3)=Xt(3);
t(2)=t(1)+h;
F=A*Xt+B;
i=2;
%Неявный метод второго порядка
while t(i)<1.6
X1(1)=X(i-1,1);
X1(2)=X(i-1,2);
X1(3)=X(i-1,3);
Xt=Xt+(h./12)*(5*B+8*(A*Xt+B)-(A*X1'+B));
Xt=((eye(3)-(5./12)*h*A)^-1)*Xt;
X(i+1,1)=Xt(1);
X(i+1,2)=Xt(2);
X(i+1,3)=Xt(3);
t(i+1)=t(i)+h;
i=i+1;
end
h=0.9352-0.0629*exp(-17.6849*(t))-(0.8723*cos(16.4082*(t))-0.2357*sin(16.4082*(t))).*exp(-3.1576*(t));
for j=1:i
V(j)=X(j,1);
end
E=h-V;
plot(t,V,t,h,t,E); grid on
Программа 3.
Анализа заданной системы с использованием спектрального метода.
syms t T;
Kx=(4937.6./2)*(t-T).^2-390.88*(1./2)*(-2*(t-T))+24;
Ky=(4617.6./2)*(t-T).^2-230.88*(1./2)*(-2*(t-T));
for i=0:9
F6=0;
for j=0:i
m=i;
K=(sqrt(1.1552)*exp(-(1.1552*t)./2));
F=(factorial(m))./(factorial(m-j));
F1=((-1.1552*t).^j);
F2=(factorial(j)).^2;
F3=K.*F;
F4=F1./F2;
F5=F3.*F4;
F6=F6+F5;
L(i+1)=F6;
end
end
for i=0:9
F6=0;
for j=0:i
m=i;
K=(sqrt(1.1552)*exp(-(1.1552*T)./2));
F=(factorial(m))./(factorial(m-j));
F1=((-1.1552*T).^j);
F2=(factorial(j)).^2;
F3=K.*F;
F4=F1./F2;
F5=F3.*F4;
F6=F6+F5;
L1(i+1)=F6;
end
end
G=L'*L1;
In=Kx*G;
r=int(In,T,0,t);
Cx=int(r,t,0,1.5);
In=Ky.*G;
r=int(In,T,0,t);
Cy=int(r,t,0,1.5);
A=((Cx+eye(10))^-1)*Cy;
Cy=int(L,t,0,1.5);
Cx=A*Су'
function H=fun(t)
Cx=[-0.1275; 0.5090; 0.2483; 0.0697; -0.0459; -0.1140; -0.1472; -0.1555; -0.1468; -0.1275];
for i=0:9
F6=0;
for j=0:i
m=i;
K=(sqrt(1.1552)*exp(-(1.1552*t)./2));
F=(factorial(m))./(factorial(m-j));
F1=((-1.1552*t).^j);
F2=(factorial(j)).^2;
F3=K.*F;
F4=F1./F2;
F5=F3.*F4;
F6=F6+F5;
L(i+1)=F6;
end
end
H=(Cx'*L');
Программа 3.
Минимизация функционала.
functionK=minF(X)
% Kn=X(1);
% Ku=X(2);
% Kd=X(3);
X=[0.7;
0.7;
0.7];
Kn=X(1);
Ku=X(2);
Kd=X(3);
clc
%--ПЕРЕМЕННЫЕ--%
e=0.0001;
l=1;
t=0;
h=0.001;
J1=1;
J=0;
J2=-1;
I=11;
I1=32;
alph=-10;
Xe=1-exp(alph*t);
H=eye(3);
H1=H;
Kn1=Kn+10^-3;
Kd1=Kd+10^-3;
Ku1=Ku+10^-3;
X1=[Kn1;Ku1;Kd1];
while (abs(J1-I)>e)
%--ГРАДИЕНТ--%
X3=[Kn;Ku;Kd];
U=Dif2([X3]);
J1=0;
i=1;
t=0;
while (t<2)
J1=J1+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
X3=[Kn+10^-3;Ku;Kd];
U=Dif2([X3]);
J=0;
i=1;
t=0;
while (t<2)
J=J+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
g1=(J-J1)/10^-3;
X3=[Kn;Ku+10^-3;Kd];
U=Dif2([X3]);
J=0;
t=0;
i=1;
while (t<2)
J=J+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
g2=(J-J1)/10^-3;
X3=[Kn;Ku;Kd+10^-3];
U=Dif2([X3]);
J=0;
t=0;
i=1;
while (t<2)
J=J+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
g3=(J-J1)/10^-3;
I1=J;
GradJ=[g1;g2;g3];
%--НОВОЕ ЗНАЧЕНИЕ Х--%
X1=X1-l*H*GradJ;
X=X1;
Kn1=X(1);
Ku1=X(2);
Kd1=X(3);
Kn=Kn1;
Ku=Ku1;
Kd=Kd1;
X3=[Kn;Ku;Kd];
U=Dif2([X3]);
J1=0;
i=1;
t=0;
while (t<2)
J1=J1+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
X3=X1+[10^-3;0;0];
U=Dif2([X3]);
J=0;
t=0;
i=1;
while (t<2)
J=J+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
g11=(J-J1)/10^-3;
X3=X1+[0;10^-3;0];
U=Dif2([X3]);
J=0;
t=0;
i=1;
while (t<2)
J=J+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
g21=(J-J1)/10^-3;
X3=X1+[0;0;10^-3];
U=Dif2([X3]);
J=0;
t=0;
i=1;
while (t<2)
J=J+(1-exp(alph*t)-U(i))^2;
t=t+h;
i=i+1;
end
I=J;
g31=(J-J1)/10^-3;
GradJ1=[g11;g21;g31];
U1=GradJ1-GradJ;
V=l*H*GradJ;
A=(V*V')/(V'*U1);
B=-(H*U1*U1')/(U1'*H*U1);
H1=H+A+B;
if J1>I
l=min_lz(X,l,H,GradJ);
X1=X;
end
X=X1;
Kn1=X(1);
Ku1=X(2);
Kd1=X(3);
Kn=Kn1;
Ku=Ku1;
Kd=Kd1;
end
Kn
Ku
Kd
function la=min_l(X,l,H,GradJ)
b=1;
a=0;
e=0.05;
x4=10;
x2=a+(-1+sqrt(1+4*(b-a)))/(2);
while (abs(x2-x4)>e)
x4=a+b-x2;
F2=X-x2*H*GradJ;
F4=X-x2*H*GradJ;
if norm(F2)<norm(F4)
b=x4;
else
x2=x4;
a=x2;
end
end
X=[0.43101603658062
0.78399472393963
0.05296602599762];
Kn=X(1);
Ku=X(2);
Kd=X(3);
a4=693/693;
a3=(160000*Kd+16632)/693;
a2=(110880+160000*Kn+3200000*Kd)/693;
a1=(160000*Ku+221760+3200000*Kn)/693;
a0=3200000*Ku/693;
b4=0;
b3=160000*Kd/693;
b2=(3200000*Kd+160000*Kn)/693;
b1=(3200000*Kn+160000*Ku)/693;
b0=3200000*Ku/693;
H=tf([b4 b3 b2 b1 b0],[a4 a3 a2 a1 a0]);
h=tf([10],[1 10]);
ltiview(H,h);
function Xre=Dif2(X)
Kn=X(1);
Ku=X(2);
Kd=X(3);
a4=693/693;
a3=(160000*Kd+16632)/693;
a2=(110880+160000*Kn+3200000*Kd)/693;
a1=(160000*Ku+221760+3200000*Kn)/693;
a0=3200000*Ku/693;
b4=0;
b3=160000*Kd/693;
b2=(3200000*Kd+160000*Kn)/693;
b1=(3200000*Kn+160000*Ku)/693;
b0=3200000*Ku/693;
f0=b4;
f1=b3-a3*f0;
f2=b2-a2*f0-a3*f1;
f3=b1-a1*f0-a2*f1-a3*f2;
f4=b0-a0*f0-a1*f1-a2*f2-a3*f3;
B=[f1;f2;f3;f4];
A=[0 1 0 0;
0 0 1 0;
0 0 0 1;
-a0 -a1 -a2 -a3];
h=0.001;
Xt=[0;0;0;0];
X(1,1)=Xt(1);
X(1,2)=Xt(2);
X(1,3)=Xt(3);
X(1,4)=Xt(4);
F=A*Xt+B;
% Разгонный метод
K1=h*F;t(1)=0;
K2=h*(F+K1/3);
K3=h*(F+K2/6+K1/6);
K4=h*(F+K1/8+3/8*K2);
K5=h*(F+K1/2-3/2*K3+2*K4);
Xt=Xt+(1./6)*(K1+4*K4+K5);
X(2,1)=Xt(1);
X(2,2)=Xt(2);
X(2,3)=Xt(3);
X(2,4)=Xt(4);
t(2)=t(1)+h;
F=A*Xt+B;
i=2;
%Неявный метод второго порядка
while t(i)<5
X1(1)=X(i-1,1);
X1(2)=X(i-1,2);
X1(3)=X(i-1,3);
X1(4)=X(i-1,4);
Xt=Xt+(h./12)*(5*B+8*(A*Xt+B)-(A*X1'+B));
Xt=((eye(4)-(5./12)*h*A)^-1)*Xt;
X(i+1,1)=Xt(1);
X(i+1,2)=Xt(2);
X(i+1,3)=Xt(3);
X(i+1,4)=Xt(4);
t(i+1)=t(i)+h;
i=i+1;
end
for j=1:i
V(j)=X(j,1);
end
Xre=V;
Программа 4.
Синтез робастного регулятора.
functionI=Robsist(X)
Kp=X(1);
Ku=X(2);
Kd=X(3);
clc
N=128; %ЧислофункцийУолша
% syms Kp Ku Kd;
m=1000;
T=1.5;
h=T/(N-1);
K0=0.2*(0.8+0.4*rand(m,1));
Ky=100*(0.8+0.4*rand(m,1));
Ce=0.0105*(0.8+0.4*rand(m,1));
Jp=165*(0.8+0.4*rand(m,1));
ta=0.05*(0.8+0.4*rand(m,1));
al=0.2*(0.8+0.4*rand(m,1));
Tm=0.25*(0.8+0.4*rand(m,1));
Int=m_intM(T,N);
I=eye(N);
H=hadamard(N); %построение матрицы Адамара
for i=0:(N-1)
t=i*h;
f(i+1)=y(t);
end
Cy=(1/sqrt(N)*H)*f';%спектрвхода
for i=0:(N-1)
t=i*h;
f(i+1)=xe(t); %эталонныйвыход
end
Cx=(1/sqrt(N)*H)*f';%спектр эталонного выхода
for k=1:m
a4=Ce(k)*Tm(k)*ta(k);
a3=(Ky(k)*Jp(k)*Kd*ta(k)+Ce(k)*Tm(k)+Ce(k)*ta(k));
a2=(Ce(k)*Ky(k)*Jp(k)^2*K0(k)*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kd+Ky(k)*Jp(k)*Kp*ta(k)+Ce(k));
a1=(Ce(k)*Ky(k)*Jp(k)^2*K0(k)*al(k)+Ky(k)*Jp(k)*Ku*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kp);
a0=Ky(k)*Jp(k)*Ku;
b3=Ky(k)*Jp(k)*Kd*ta(k);
b2=(Ky(k)*Jp(k)*Kp*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kd);
b1=(Ky(k)*Jp(k)*Ku*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kp);
b0=Ky(k)*Jp(k)*Ku;
E=(a4*I+a3*Int+a2*Int*Int+a1*Int*Int*Int+a0*Int*Int*Int*Int)*Cx-(b3*Int+b2*Int*Int+b1*Int*Int*Int+b0*Int*Int*Int*Int)*Cy;
E1(k)=E'*E;
end
I=sum(E1(k));
X=[0.05189976146807 0.39467280591765 0.00047228019868];
Kp=X(1);
Ku=X(2);
Kd=X(3);
m=100;
K0=0.2*(0.8+0.4*rand(m,1));
Ky=100*(0.8+0.4*rand(m,1));
Ce=0.0105*(0.8+0.4*rand(m,1));
Jp=165*(0.8+0.4*rand(m,1));
ta=0.05*(0.8+0.4*rand(m,1));
al=0.2*(0.8+0.4*rand(m,1));
Tm=0.25*(0.8+0.4*rand(m,1));
for k=1:m
a4=Ce(k)*Tm(k)*ta(k);
a3=(Ky(k)*Jp(k)*Kd*ta(k)+Ce(k)*Tm(k)+Ce(k)*ta(k));
a2=(Ce(k)*Ky(k)*Jp(k)^2*K0(k)*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kd+Ky(k)*Jp(k)*Kp*ta(k)+Ce(k));
a1=(Ce(k)*Ky(k)*Jp(k)^2*K0(k)*al(k)+Ky(k)*Jp(k)*Ku*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kp);
a0=Ky(k)*Jp(k)*Ku;
b3=Ky(k)*Jp(k)*Kd*ta(k);
b2=(Ky(k)*Jp(k)*Kp*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kd);
b1=(Ky(k)*Jp(k)*Ku*ta(k)+Ky(k)*Jp(k)*Kp);
b0=Ky(k)*Jp(k)*Ku;
H(k)=tf([b3 b2 b1 b0],[a4 a3 a2 a1 a0]);
end
h=tf([10],[1 10]);
ltiview(H(1),H(10),H(45),H(78),H(58),h);
Литература.
1. Вержбитский Численные методы. – М.: Наука, 1987
2. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-ти т.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.3: Синтез регуляторов систем автоматического управления / Под редакцией К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 616с.; ил.
Похожие работы
-
Расчет параметров САУ
Цель выполнения курсовой работы – приобретение практических навыков проектирования, расчета параметров САУ и исследования их устойчивости. Тема курсовой работы –
-
Исследование усилительного каскада с общим эмиттером на биполярном транзисторе
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОУ ВПО «АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. И.И.Ползунова»
-
Система автоматического регулирования температуры газов в газотурбинном двигателе
Структурная схема: где: ОР – объект регулирования; ЧЭ – чувствительный элемент; У – усилитель; ИМ – исполнительный механизм; КЗ – корректирующее звено;
-
Расчет структурной схемы системы автоматического управления
Определение передаточной функции разомкнутой системы, стандартной формы ее записи и степени астатизма. Исследование амплитудно-фазовой, вещественной и мнимой частотных характеристик. Построение годографа АФЧХ. Алгебраические критерии Рауса и Гурвица.
-
Система автоматического управления стабилизации уровня вибраций
Построение элементарной схемы и исследование принципа работы системы автоматического управления, ее значение в реализации способа поднастройки системы СПИД. Основные элементы системы и их взаимосвязь. Анализ устойчивости контура и его оптимальных частот.
-
Расчет системы автоматического управления
Расчет и структурная схема передаточных функций разомкнутой и замкнутой системы автоматического управления (САУ) относительно входного воздействия. Формулы для мнимой и вещественной компоненты. Графики логарифмических амплитудной и фазовой характеристик.
-
Критерии устойчивости систем
Методика определения устойчивости системы по алгебраическим (критерии Рауса и Гурвица) и частотным критериям устойчивости (критерии Михайлова и Найквиста), оценка точности их результатов. Особенности составления передаточной функции для замкнутой системы.
-
Анализ качества работы системы автоматического регулирования в переходном и установившемся режимах
Амплитудно и фазо-частотная характеристика разомкнутой системы по передаточным функциям. Переходная характеристика системы по вещественной частотной характеристике замкнутой системы. Качество работы системы в переходном и установившемся режимах.
-
Проект системы автоматического управления температуры печи
Особенности системы автоматического управления температуры печи, распространенной в современном производстве. Алгоритм системы управления температуры печи. Устойчивость исходной системы автоматического управления и синтез корректирующих устройств.
-
Анализ системы автоматического регулирования разрежения в топке
Котел как объект управления, разрежение воздуха внутри топки как регулируемая величина. Составление структурной схемы. Определение передаточных функций системы по управляющему воздействиям и для ошибок по этим воздействиям. Анализ устойчивости системы.