Title: Tratamiento de Discontinuidades
1Tratamiento de Discontinuidades
- En esta presentación trataremos con el problema
de la ocurrencia de discontinuidades en modelos. - Modelos de la ingenierÃa exhiben frecuentemente
discontinuidades que describen situaciones como
la conmutación, limitadores, el rozamiento de
Coulomb, impulsos y fenómenos similares. - El entorno de modelado debe ser capaz de tratar
con estos problemas de forma eficiente, porque
influencian fuertemente el comportamiento
numérico del resolvedor de las ecuaciones
diferenciales.
2Contenido
- Resolvedores de ecuaciones diferenciales
numéricos - Discontinuidades en ecuaciones de estado
- La integración a través de discontinuidades
- Eventos en el estado
- El tratamiento de eventos
- Funciones multivalores
- El conmutador eléctrico
- El diodo ideal
- El rozamiento
3Resolvedores de EDOs Numéricos
- Todos los resolvedores numéricos de EDOs en el
mercado de hoy funcionan usando extrapolaciones
polinomiales. - El valor de una variable de estado x al instante
de tiempo th, donde h es el paso de la
integración numérica, se aproxima ajustando un
polinomio de orden n tal que coincide en n1
valores conocidos de suporte de x y de dx/dt al
instante de tiempo t y a valores del pasado. - El valor del polinomio de extrapolación al
instante de tiempo th representa la solución
aproximada de la ecuación diferencial ordinaria. - En el caso de algoritmos implÃcitos de la
integración se usa también el valor de la
derivada del estado al instante de tiempo th
como un valor de suporte.
4Ejemplos
Algoritmo de integración de Euler explÃcito de
1er orden
Algoritmo de integración de Euler implÃcito de
1er orden
5Discontinuidades en Ecuaciones del Estado
- Polinomios son siempre funciones continuas y
continuamente derivables. - Entonces, si las ecuaciones de estado del
sistema - exhiben una discontinuidad, el polinomio de
extrapolación aproxima la realidad pobremente. - Por consecuencia exhiben algoritmos de
integración con paso fijo un error de integración
largo, mientras que algoritmos de integración con
paso variable tienen que reducir el tamaño del
paso fuertemente en la proximidad de una
discontinuidad.
6Integración a Través de Discontinuidades
- Un algoritmo de integración con paso variable
reduce el tamaño del paso en la proximidad de
cada discontinuidad. - Después de pasar por encima de la discontinuidad,
el tamaño del paso tiene que alargarse
lentamente, porque el algoritmo de la integración
no puede distinguir entre una discontinuidad y un
punto local de rigidez larga (con un valor
absoluto largo de la derivada).
h
t
7Eventos en el Estado
- Estas problemas pueden evitarse si se dice al
algoritmo de integración de forma explÃcita
cuando y donde ocurren discontinuidades en la
descripción del modelo.
Ejemplo El limitador
8El Tratamiento de Eventos I
9El Tratamiento de Eventos II
10Representación de Discontinuidades
- En Modelica, discontinuidades se representan por
cláusulas if. - En el proceso de la transformación del modelo,
estas cláusulas se transformen en descripciones
de eventos correctos (conjuntos de modelos con
condiciones de cambios). - El usuario no tiene que ocuparse de los
mecanismos de la descripción adecuada de eventos.
Estos se esconden detrás de las cláusulas if.
11Problemas
- El usuario tiene que tomar en cuenta que la
solución numérica temporáneamente sale de la
región fÃsica durante la iteración. - puede ser peligroso, porque absDp puede asumir
temporáneamente un valor negativo. - resuelve el problema.
12La Construcción noEvent
- La construcción noEvent tiene el efecto que
cláusulas if y expresiones Booleanas, que
normalmente se traducen a códigos de simulación
conteniendo descripciones de eventos correctos,
se trasfieren directamente a la integración
numérica sin modificarlas. - De esa forma se pospone el tratamiento de la
discontinuidad hasta el tiempo de la simulación
cuando se ocupa el algoritmo de control del paso
del problema.
13Funciones Multivalores I
- Las construcciones sintácticas que introdujimos
hasta ahora no sirven para la descripción de
funciones multi-valores, como por ejemplo la
función de histéresis seca enseñada por debajo. - Si x se hace más grande que xp, f debe cambiar su
valor de fm a fp. - Si x se hace más pequeño que xm, f debe cambiar
su valor de fp a fm.
14Funciones Multivalores II
15Funciones Multivalores III
16El Conmutador Eléctrico I
Si el conmutador está abierto, la corriente es
i0. Si el conmutador está cerrado, el voltaje es
u0.
La cláusula if de Modelica es no causal. Se
ordena en mismo tiempo que todas las demás
ecuaciones.
17El Conmutador Eléctrico II
Implementación posible
Conmutador abierto s 1 Conmutador cerrado s
0
18El Diodo Ideal I
19El Diodo Ideal II
- Como corriente que corre a través de un diodo no
puede interrumpirse es necesario modificar el
modelo del diodo levemente. - La variable open tiene que declararse como
Booleana. El valor a la derecha de la expresión
Booleana se asigna a ella.
20La CaracterÃstica del Rozamiento I
- Fenómenos más complejos, como la caracterÃstica
del rozamiento, tienen que analizarse con mucho
cuidado caso por caso. - Se habla aquà de como puede hacerse usando el
ejemplo del rozamiento.
Si v ? 0 , la fuerza de rozamiento es una función
de la velocidad. Si v 0 , la fuerza de
rozamiento se calcula tal que la velocidad
mantiene un valor de 0.
21La CaracterÃstica del Rozamiento II
- Distinguimos entre cinco situaciones
22El Diagrama de Transición entre Estados
- El conjunto de eventos puede describirse por un
diagrama de transición entre estados.
23El Modelo del Rozamiento I
model Friction parameter Real R0, Rm, Rv
parameter Boolean icfalse Real fB, fc
Boolean Sticking (final start ic) Boolean
Forward (final start ic), Backward (final start
ic) Boolean StartFor (final start ic),
StartBack (final start ic) fB if
Forward then Rvv Rm else if
Backward then Rvv - Rm else if
StartFor then Rm else
if StartBack then -Rm else fc 0
if Sticking or initial() then a else fc
24El Modelo del Rozamiento II
25El Modelo del Rozamiento III
26Referencias I
- Cellier, F.E. (1979), Combined Continuous/Discrete
System Simulation by Use of Digital Computers
Techniques and Tools, PhD Dissertation, Swiss
Federal Institute of Technology, ETH Zürich,
Switzerland. - Elmqvist, H., F.E. Cellier, and M. Otter (1993),
Object-oriented modeling of hybrid systems,
Proc. ESS'93, SCS European Simulation Symposium,
Delft, The Netherlands, pp.xxxi-xli. - Cellier, F.E., M. Otter, and H. Elmqvist (1995),
Bond graph modeling of variable structure
systems, Proc. ICBGM'95, 2nd SCS Intl. Conf. on
Bond Graph Modeling and Simulation, Las Vegas,
NV, pp. 49-55.
27Referencias II
- Elmqvist, H., F.E. Cellier, and M. Otter (1994),
Object-oriented modeling of power-electronic
circuits using Dymola, Proc. CISS'94, First
Joint Conference of International Simulation
Societies, Zurich, Switzerland, pp. 156-161. - Glaser, J.S., F.E. Cellier, and A.F. Witulski
(1995), Object-oriented switching power
converter modeling using Dymola with
event-handling, Proc. OOS'95, SCS
Object-Oriented Simulation Conference, Las Vegas,
NV, pp. 141-146.