def perform_simulation(net, scaler_object, title, zad, reference=False):
#Control simulation
#Object identification
iterations = 40
T1 = 5
T2 = 2
K = 1
TD = 0
D = 60
###DMC Control
# wektor odpowiedzi skokowych
s_list = np.array(obiekt_regulacji.generate_s_vaules(D, T1, T2, K, TD))
#obiekt regulacji
sim_object_dmc = obiekt_regulacji.SimObject(T1, T2, K, TD)
dmc = obiekt_regulacji.DMC(D, D, s_list, 1, 1)
u_value_dmc = 0.0
y_k_dmc = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, 1, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
#zmiana wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, iterations, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
###Network Control
sim_object_net = obiekt_regulacji.SimObject(T1, T2, K, TD)
net_controller = obiekt_regulacji.NetController(net, scaler_object)
u_value_net = 0.0
y_k_net = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, 1, y_zad, u_value_net, y_k_net)
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, iterations, y_zad, u_value_net,
y_k_net)
#plot simulations
if reference:
obiekt_regulacji.plot_simulation(sim_object_dmc, "DMC")
print("MSE dmc: {}".format(sim_object_dmc.get_mse()))
obiekt_regulacji.plot_simulation(sim_object_net, title)
print("MSE net: {}".format(sim_object_net.get_mse()))
def perform_simulation_2(net, scaler_object, title, zad, reference=False):
#Control simulation
#Object identification
iterations = 30
T1 = 5
T2 = 3
K = 1
TD = 4
D = 60
###DMC Control
# wektor odpowiedzi skokowych
s_list = np.array(obiekt_regulacji.generate_s_vaules(D, T1, T2, K, TD))
#obiekt regulacji
sim_object_dmc = obiekt_regulacji.SimObject(T1, T2, K, TD)
dmc = obiekt_regulacji.DMC(D, D, s_list, 1, 1)
###Network Control
sim_object_net = obiekt_regulacji.SimObject(T1, T2, K, TD)
net_controller = obiekt_regulacji.NetController(net, scaler_object)
#DMC
u_value_dmc = 0.0
y_k_dmc = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, 1, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
#NET
u_value_net = 0.0
y_k_net = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, 1, y_zad, u_value_net, y_k_net)
for y_zad in zad:
#DMC
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, iterations, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
#NET
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, iterations, y_zad, u_value_net,
y_k_net)
#plot simulations
if reference:
obiekt_regulacji.plot_simulation(sim_object_dmc, "DMC")
obiekt_regulacji.plot_simulation(sim_object_net, title)
def perform_simulation_comp(net, scaler_object, zad):
#Control simulation
#Object identification
iterations = 40
T1 = 5
T2 = 2
K = 1
TD = 0
D = 60
###DMC Control
# wektor odpowiedzi skokowych
s_list = np.array(obiekt_regulacji.generate_s_vaules(D, T1, T2, K, TD))
#obiekt regulacji
sim_object_dmc = obiekt_regulacji.SimObject(T1, T2, K, TD)
dmc = obiekt_regulacji.DMC(D, D, s_list, 1, 1)
u_value_dmc = 0.0
y_k_dmc = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, 1, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
#zmiana wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, iterations, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
###Network Control
sim_object_net = obiekt_regulacji.SimObject(T1, T2, K, TD)
net_controller = obiekt_regulacji.NetController(net, scaler_object)
u_value_net = 0.0
y_k_net = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, 1, y_zad, u_value_net, y_k_net)
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, iterations, y_zad, u_value_net,
y_k_net)
return sim_object_net.get_mse(), sim_object_dmc.get_mse()
def perform_simulation_comp_TI(net, scaler_object):
#Control simulation
#Object identification
iterations = 45
T1 = 5
T2 = 2
K = 1
TD = 0
D = 60
MSE_vector = []
# wektor odpowiedzi skokowych dla obiektu referencyjnego
s_list = np.array(obiekt_regulacji.generate_s_vaules(D, T1, T2, K, TD))
TI_list = zip([6, 5, 7, 4, 7, 3, 8], [2, 3, 3, 1, 6, 2, 1])
y_zad_list = [round(x, 1) for x in np.arange(2, 9, 0.1)]
for T1_temp, T2_temp in TI_list:
#wketory MSE dla pojedynczych wart zad
MSE_vector_net = []
MSE_vector_dmc = []
MSE_vector_ref = []
s_list_ref = np.array(
obiekt_regulacji.generate_s_vaules(D, T1_temp, T2_temp, K, TD))
for zad in y_zad_list:
### Reference Control
sim_object_dmc_ref = obiekt_regulacji.SimObject(
T1_temp, T2_temp, K, TD)
dmc_ref = obiekt_regulacji.DMC(D, D, s_list_ref, 1, 1)
u_value_dmc = 0.0
y_k_dmc = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc_ref, sim_object_dmc_ref, 1, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
#zmiana wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc_ref, sim_object_dmc_ref, iterations, y_zad, u_value_dmc,
y_k_dmc)
###DMC Control
sim_object_dmc = obiekt_regulacji.SimObject(
T1_temp, T2_temp, K, TD)
dmc = obiekt_regulacji.DMC(D, D, s_list, 1, 1)
u_value_dmc = 0.0
y_k_dmc = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, 1, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
#zmiana wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_dmc, y_k_dmc = obiekt_regulacji.simulation_loop(
dmc, sim_object_dmc, iterations, y_zad, u_value_dmc, y_k_dmc)
###Network Control
sim_object_net = obiekt_regulacji.SimObject(
T1_temp, T2_temp, K, TD)
net_controller = obiekt_regulacji.NetController(net, scaler_object)
u_value_net = 0.0
y_k_net = 0.0
#poczatkowa petla przy wartosci zadanej 0
y_zad = 0.0
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, 1, y_zad, u_value_net, y_k_net)
#zmiana wartosci zadanej i regulacja
y_zad = zad
u_value_net, y_k_net = obiekt_regulacji.simulation_loop_network(
net_controller, sim_object_net, iterations, y_zad, u_value_net,
y_k_net)
#zapisanie MSE dla pojedynczego przypadku y_zad
MSE_vector_net.append(sim_object_net.get_mse())
MSE_vector_dmc.append(sim_object_dmc.get_mse())
MSE_vector_ref.append(sim_object_dmc_ref.get_mse())
#wyswietlenie wynikow dla kazdego TD dla y_zad 5
if zad == 5.0:
obiekt_regulacji.plot_simulation(
sim_object_net,
'sieć dla T1={} T2={}'.format(T1_temp, T2_temp))
obiekt_regulacji.plot_simulation(
sim_object_dmc,
'DMC dla T1={} T2={}'.format(T1_temp, T2_temp))
#zapisanie MSE dla jednego Td
MSE_vector.append((np.mean(MSE_vector_net), np.mean(MSE_vector_dmc),
np.mean(MSE_vector_ref)))
return MSE_vector