Mô hình hóa mô hình điều khiển tự do cho nguồn điện chuyển mạch
Phương pháp tích hợp mô hình hóa và điều khiển thích ứng
Trong tài liệu tham khảo, các mô hình tổng quát sau được đề xuất:
Y (k) - y (k-1)= φ (k-1) [u (k-1) - u (k-2)>(4-1)
Không mất tính tổng quát, giả sử độ trễ thời gian của hệ động lực điều khiển S là 1, y (k) là đầu ra một chiều của hệ S và u (k-1) là p-chiều đầu vào. φ (k) Đây là tham số đặc trưng được ước tính trực tuyến bằng cách sử dụng một số thuật toán nhận dạng và k là thời gian rời rạc. Chúng ta sẽ thấy rằng trong quá trình tích hợp nhận dạng thời gian thực - nhận dạng và kiểm soát hiệu chỉnh phản hồi thời gian thực, φ (k) Nó có ý nghĩa toán học và kỹ thuật rõ ràng.
Tích hợp mô hình hóa thời gian thực và kiểm soát phản hồi
Cụ thể, khung tích hợp của chúng tôi để lập mô hình và kiểm soát phản hồi như sau:
(1) Dựa trên số liệu quan sát và mô hình tổng quát
Y (k) - y (k-1)= φ (k-1) [u (k-1) - u (k-2)]
Bằng cách sử dụng các phương pháp định giá phù hợp, chúng tôi đã thu được φ Định giá của (k-1) φ (k-1).
(2) Tìm φ Giá trị dự báo cho bước tiến của (k-1) φ＊ (k) Một phương pháp đơn giản là lấy
φ＊ (k)= φ＊ (k-1)
Khi tìm kiếm các luật điều khiển, chúng ta coi φ＊ (k) Vẫn được nhớ đến như một xã hội φ (k) .
(
3) Áp dụng luật điều khiển cho hệ S và thu được đầu ra mới Bey (k+1). Vì vậy, đã thu được một tập dữ liệu mới {y (k+1), u (k)}.
Trên cơ sở bộ dữ liệu mới này, lặp lại (1), (2) và (3) để lấy dữ liệu mới {y (k+2), u (k+1)} và tiếp tục như thế này. Miễn là hệ thống S đáp ứng các điều kiện nhất định, dưới tác động của quy trình này, đầu ra y (k) của hệ thống S sẽ dần dần tiến tới y0.
