Modellazione di controllo senza modello di alimentatori a commutazione
Un approccio integrato alla modellazione e al controllo adattivo
Nel riferimento si propone il seguente modello generico:
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)
Senza perdita di generalità, si assume qui che il ritardo temporale del sistema dinamico controllato S sia 1, y(k) sia l'output unidimensionale del sistema S, e u(k-1) sia il p ingresso dimensionale. φ(k) è un parametro caratteristico, che viene stimato online utilizzando alcuni algoritmi di identificazione, e k è il tempo discreto. Vedremo che φ(k) ha un ovvio significato matematico e ingegneristico nella procedura di integrazione dell'identificazione e del controllo dell'identificazione in tempo reale-correzione del feedback in tempo reale.
Integrazione della modellazione in tempo reale e del controllo del feedback
Nello specifico, il nostro framework integrato di modellazione e controllo del feedback è il seguente:
(1) Basato su dati di osservazione e modello generale
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]
Utilizzando un metodo di valutazione appropriato, si ottiene una stima φ(k-1) di φ(k-1).
(2) Per cercare il valore di previsione φ*(k) di φ(k-1) un passo avanti, un metodo semplice consiste nel prendere
φ*(k)=φ*(k-1)
Quando cerchiamo la legge di controllo, registriamo ancora φ*(k) come φ(k).
(3) Applicare la legge di controllo al sistema S per ottenere un nuovo output bey(k più 1). Quindi si ottiene un nuovo insieme di dati {y(k plus 1), u(k)}.
Ripeti (1), (2) e (3) sulla base di questo nuovo insieme di dati per ottenere nuovi dati {y(k plus 2), u(k plus 1)} e così via. Finché il sistema S soddisfa determinate condizioni, sotto l'azione di questa procedura, l'output y(k) del sistema s si avvicinerà gradualmente a y0.
