输入输出个数不等系统的模型跟踪控制

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控制理论中的自适应控制与模糊控制

控制理论中的自适应控制与模糊控制

控制理论中的自适应控制与模糊控制自适应控制与模糊控制是控制理论中的两种重要方法,它们都具有适应性和鲁棒性,并且在不同的工程领域中广泛应用。

本文将分别介绍自适应控制和模糊控制的原理和应用,并比较它们的优缺点。

1. 自适应控制自适应控制是一种实时调节控制器参数的方法,以实现对系统模型和动态特性的跟踪和适应。

自适应控制的基本原理是通过不断观察和检测系统的输入和输出,根据误差的大小来调整控制器的参数,从而实现对系统的控制。

自适应控制的核心是自适应算法,常用的自适应算法有最小均方(LMS)算法、普罗弗洛夫诺夫(P-N)算法等。

通过这些算法,控制系统能够根据实时的输入输出信息,对控制器的参数进行在线调整,从而实现对未知或变化的系统模型的自适应控制。

自适应控制具有以下优点:- 可适应性强:自适应控制能够根据实时的系统输入输出信息调整控制器参数,适应不同的系统模型和工作条件。

- 鲁棒性好:自适应控制对于系统参数的不确定性和变化有很好的鲁棒性,能够有效应对系统参数的变化和干扰。

然而,自适应控制也存在以下缺点:- 算法设计复杂:自适应控制的算法设计和调试较为复杂,通常需要深入了解系统模型和控制理论。

- 需要大量计算资源:自适应控制需要实时处理系统的输入输出信息,并进行参数调整,因此需要较大的计算资源和实时性能。

2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它通过建立模糊规则和模糊推理来实现对非精确或模糊信息的处理和控制。

模糊控制的核心是模糊推理机制,通过将输入量和输出量模糊化,使用模糊规则进行推理和控制。

模糊控制的优点包括:- 不需要准确的数学模型:模糊控制可以处理非精确、模糊的输入输出信息,对于某些复杂系统,很难建立准确的数学模型,而模糊控制能够处理这种模糊性。

- 鲁棒性好:模糊控制对于系统参数的变化和干扰有较好的鲁棒性,能够在一定程度上应对不确定性和噪声的干扰。

然而,模糊控制也存在以下缺点:- 规则设计困难:模糊控制的性能很大程度上依赖于设计合理的模糊规则,而模糊规则的设计需要充分的专业知识和经验。

控制算法位置控制

控制算法位置控制

位置控制是控制理论中的一个重要方面,它涉及到的核心问题是使得系统输出(通常是某个物理量的位置)能够跟踪期望的参考输入,并在一定程度上抵抗外部扰动。

在不同的领域,位置控制的具体实现和方法可能会有所不同,但基本目标是一致的。

以下是一些常见的位置控制系统及其特点:1. PID控制PID(比例积分微分)控制器是最常用的控制算法之一。

它通过比例(P)、积分(I)和微分(D)三个环节来调节控制输入,以达到期望的位置控制效果。

PID控制器结构简单,参数易于调整,适用于各种工业控制场景。

2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它不依赖于精确的数学模型,而是通过模糊规则来处理不确定性和模糊性。

模糊控制适用于那些难以建立数学模型的复杂系统。

3. 神经网络控制神经网络控制利用人工神经网络的非线性映射能力来学习和模拟复杂的系统动态。

这种方法特别适用于那些内部机制不明确或者高度非线性的系统。

4. 自适应控制自适应控制是一种能够自动调整控制器参数以适应环境变化和系统动态的控制方法。

它通常用于那些参数随时间变化或者难以预测的系统。

5. 鲁棒控制鲁棒控制设计的目标是确保系统在面对不确定性和外部扰动时仍然能够保持性能。

这种控制方法对于那些模型不确定性较大的系统特别重要。

在实际应用中,位置控制系统可能会结合多种控制策略来提高控制效果。

例如,可以使用PID控制作为主控制律,同时辅以模糊控制或神经网络控制来处理非线性和不确定性问题。

高级的控制算法可能会使用更复杂的数学模型和优化方法,如模型预测控制(MPC)等。

无论采用哪种控制策略,位置控制系统的设计和实现都需要考虑以下几个关键因素:系统模型:准确地建模被控系统的动态特性是实现有效控制的基础。

控制目标:明确控制系统的目标,如跟踪性能、稳态误差、响应时间等。

扰动处理:考虑系统可能受到的外部扰动,并设计相应的控制策略来抵抗这些扰动。

系统实现:考虑控制算法的计算能力和执行机构的物理限制,确保控制算法能够在实际系统中得到有效的实现。

轨迹跟踪控制算法 matlab

轨迹跟踪控制算法 matlab

轨迹跟踪控制算法 matlab
轨迹跟踪控制算法是一种用于控制系统中跟踪特定轨迹或目标的算法。

在Matlab中,可以使用以下几种常见的轨迹跟踪控制算法:
1. PID控制器:PID控制器是一种经典的控制算法,通过比较实际输出与期望轨迹的偏差,计算输出控制信号。

可以使用Matlab中的pid函数来设计和调整PID控制器。

2. LQR控制器:线性二次调节(LQR)控制器是一种基于状态反馈的优化控制算法,通过最小化系统状态与期望轨迹之间的偏差来计算控制输入。

在Matlab中,可以使用lqr函数进行设计和调整LQR 控制器。

3. MPC控制器:模型预测控制(MPC)是一种基于系统模型的优化控制算法,它通过在每个采样时间步骤上优化一系列未来控制输入来实现轨迹跟踪。

在Matlab中,可以使用mpc函数来设计和调整MPC 控制器。

4. Sliding Mode控制器:滑模控制器是一种非线性控制算法,通过引入一个滑模面来强制系统状态跟踪期望轨迹。

在Matlab中,可以使用sim函数和滑模控制器的自定义函数来实现滑模控制。

以上是一些常见的轨迹跟踪控制算法,在Matlab中可以使用相应的函数和工具箱来实现和调整这些算法。

根据具体的系统和需求,选择合适的算法并进行参数调整以实现良好的轨迹跟踪效果。

线性系统理论69节跟踪控制和扰动抑制

线性系统理论69节跟踪控制和扰动抑制


y01 (t
)

y0q (t)
nr1(s)
Y0
(t)

Y01 (s)



Y0q (s)


dr1(s)
nrq (s)
drq (s)

再表 dr (s) = { dr1(s), ···, drq (s) } 最小公倍式,nr=多项式dr (s) 的次数
由dr(s)导出参考输入y0(t)的结构特性模型为:
xr Ar xr y0 (t) Cr xr
扰动信号的结构特性模型
再表 dw (s)= { dw1(s), ···d,qw (s)} 最小公倍式,nw=多项式 dw (s) 的次数
由dw (s) 导出扰动信号w(t)的结构特性模型为: xw Aw xw w(t) Cwxw
跟踪控制和扰动抑制
6.9跟踪控制和扰动抑制
跟踪控制和扰动抑制是广泛存在于工程实际中的一类基本控制问题, 其典型例子:雷达天线、导弹鱼雷。 跟踪问题—抑制外部扰动对系统性能影响和使系统输出无静差地跟踪外 部参考输入。
一、问题的提法
考察同时作用控制输入和外部扰动的连续线性时不变受控系统:
x Ax Bu Bww y Cx Du Dww
0

0

Γ l l


0
Il 1






l1
0
~0
~1


~l
1

1
Γ

Ac


qlql


Γ

基于模型跟踪的广义非线性控制系统设计方法

基于模型跟踪的广义非线性控制系统设计方法
第 3 第 4期 2卷
21 0 2年 8月








V o . 2. . 1 3 No 4 Au ., 0 2 g 2 1
J u n l o te s D a lUnvri o r a N rh at ini ies y Of t
文章 编 号 :0 5— 92 2 1 )4— 0 7—0 10 2 9 ( 0 2 0 0 8 4
Y t =C(E —K) u t () p 一 ( )+C p —K) ( t )+C E —K 一d t B (E 一 () g p ) ()+d (), 。t 再 由下 面 的( 0 、 1 ) ( 2 1 ) ( 1 、 1 )式 : C p — ) B =N( ) D( ), (E ~ p/ p C p —K) =N ( ) D( ), (E ~ gP / p () =N ( ) ()+O( ) o gP d f p d (),
性变量 () t)∈R ; d 取 ()∈R ,0 )∈R 为线性有界外界扰动, d ( 其特征多项式为 D ( ) 满足( ) dP , 3 式 的数值 多 项式 , 型 由( )式 给 出。 模 4
D ( ) ( )=0 D ( ) o t =0, dP d t , dP d () D ( ) =N ( ) P Y () P r (), () 3 () 4
模 型跟踪 控 制 ( d l o o igC nrl yt MF S 是通 过迫 使被 控对 象跟 踪具 有 理想 动 态特 性 Mo e F l wn ot s m, C ) l oS e
和稳 态 品质 的参 考模 型来 获得 期望 的闭环 系统 性 能 的控 制 方 法 。在 MF S中 , 目标 信 号 没有 特 殊 要 C 对 求, 一般 信号 即可 满足 控制 器 的设计 要求 , 因此使 得 MF S的应用 非 常广 泛 。MF S的研 究 已经取 得 了 C C 些 研究 成果 , 基于 广义 非线 性模 型跟 踪控 制 系 ( o l erD sr t o e F l wn o t l yt 但 N ni a ec p rM d l o o igC n o Ss m, n i o l r e

lqr控制算法

lqr控制算法

lqr控制算法Linear-Quadratic-Regulator(LQR)是一种基于均方误差技术的连续时间线性参数控制算法,它可以提供稳健的状态变量跟踪和输出跟踪控制。

LQR属于参数控制,是一种最小二乘控制技术。

LQR 算法使用了线性参数化和二次阶控制方法,以决定系统参数,根据输入和输出的要求,实现最佳控制。

优化算法的基本原理是,通过改变控制器参数,最小化控制器输出状态的偏差。

LQR控制算法主要分为三个步骤:1.统建模:首先建立系统的数学模型,确定系统状态方程和输出方程;2.解状态跟踪控制器参数:通过最优化技术,求解LQR控制器参数,使系统具有最小的状态偏差;3.解输出跟踪控制器参数:根据输出均方根误差的要求,确定输出跟踪控制器参数,使系统输出有最小的均方根误差。

LQR控制算法具有一系列有点:1.性能:LQR具有良好的跟踪性能,可以获得较低的状态偏差和输出偏差;2.时性:LQR控制算法非常灵活,可以被应用在实时跟踪控制中;3.活性:LQR控制算法可以改变动态特性,来满足实际控制系统的跟踪要求;4.全性:LQR参数控制器的确定和实施过程可以确保系统的安全性。

但是,LQR控制算法也存在不足,主要表现在以下几个方面:1.于非线性系统,LQR控制算法很难识别,可能会产生较大的控制误差;2. LQR假设系统的内部特性是已知的,如果系统特性发生变化,可能会导致LQR控制算法的错误;3. LQR参数控制器的参数决定了控制性能,因此需要考虑控制器参数如何优化和选择的问题;4. LQR控制算法的计算负荷较高,对计算机的要求比较高。

基于以上特点,LQR控制算法是一种性能优越、灵活性强、安全性高的控制算法,在许多工业控制领域得到了广泛应用,如机器人控制,空间质量控制,电机转速控制,自动化运输系统等。

一般情况下,LQR控制算法可以和其它的控制算法相结合,共同控制,得到更好的控制效果。

此外,另外一种类似的控制算法模型预测控制(MPC)也可以与LQR控制算法配合工作,以实现更高性能的控制。

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

滑模控制能够使动态系统以极高的精度保持在
给定的约束中 , 内、 对 外部 的干扰不敏感 , 尤其是它 对扰动和参数变化的鲁棒性 以及进入滑动模运动后
的完全 自 适应性 , 使得滑模控制广泛应用于线性系 统和非线性系统 的鲁棒控制 中I ]但传 统滑模控 s. - 6 制 中切换函数的选取一般 只依赖于系统状态 , 与系 统输入无关 , 这样到达律 中的不连续项就会直接转 移到控制中, 使系统在不 同的控制逻辑之间来 回切 换, 从而引起系统抖振. 而动态滑模控制方法 。 在 。 选取切换面时不仅依赖于系统状态 , 而且与系统输
结合式 ( ) ( ) 1 、4 和式( )可 以得到以电机端 电 5, 压 U为控制输入的移动机械臂标称数学模型 :
f =s q l 口 ( ) ,
{ () q ) + 口 = 厨口 + , v () f 4
【 =H1 " i - U—H2 H3 f—
() 6
2 V为斜对称矩阵. 取控制输入 ' , , , r = , .: , =[
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第3 4卷 第 6期 20 0 6年 6月
J u n lo o t h n i e st fTe h o o y o r a fS u h C i a Un v r i o c n l g y
华 南 理 工 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 ) ( a r c neE io ) N t a S i c dt n ul e i
s u .d .n e t uc e
式 ( )() 1 、2 分别为移动机械臂 的运动学方程和动力 学方程¨。式 ( ) 。, 3 为驱 动 电机 的动态 方程. 中: 式 q=[cY , 0,2 M( ) , ,l0] ; q 为惯性矩阵 ; q 口 。 V( , ) 为向心力 和哥 氏力矩阵 ; g 为万 有引力 矢量; G( )

自动控制理论

自动控制理论

⾃动控制理论第⼀章⾃动控制系统概述1、组成⾃动控制系统的基本元件或装置有哪些?各环节的作⽤?控制系统是由控制对象和控制装置组成,控制装置包括:(1) 给定环节给出与期望的输出相对应的系统输⼊量。

(2) 测量变送环节⽤来检测被控量的实际值,测量变送环节⼀般也称为反馈环节。

(3) ⽐较环节其作⽤是把测量元件检测到的实际输出值与给定环节给出的输⼊值进⾏⽐较,求出它们之间的偏差。

(4) 放⼤变换环节将⽐较微弱的偏差信号加以放⼤,以⾜够的功率来推动执⾏机构或被控对象。

(5) 执⾏环节直接推动被控对象,使其被控量发⽣变化。

常见的执⾏元件有阀门,伺服电动机等。

2、什么是被控对象、被控量、控制量、给定量、⼲扰量?举例说明。

被控对象指需要给以控制的机器、设备或⽣产过程。

被控量指被控对象中要求保持给定值、要按给定规律变化的物理量,被控量⼜称输出量、输出信号。

控制量也称操纵量,是⼀种由控制器改变的量值或状态,它将影响被控量的值。

给定值是作⽤于⾃动控制系统的输⼊端并作为控制依据的物理量。

给定值⼜称输⼊信号、输⼊指令、参考输⼊。

除给定值之外,凡能引起被控量变化的因素,都是⼲扰,⼲扰⼜称扰动。

⽐如⼀个⽔箱液位控制系统,其控制对象为⽔箱,被控量为⽔箱的⽔位,给定量是⽔箱的期望⽔位。

3、⾃动控制系统的控制⽅式有哪些?⾃动控制系统的控制⽅式有开环控制、闭环控制与复合控制。

4、什么是闭环控制、复合控制?与开环控制有什么不同?若系统的输出量不返送到系统的输⼊端(只有输⼊到输出的前向通道),则称这类系统为开环控制系统。

在控制系统中,控制装置对被控对象所施加的控制作⽤,若能取⾃被控量的反馈信息(有输出到输⼊的反馈通道),即根据实际输出来修正控制作⽤,实现对被控对象进⾏控制的任务,这种控制原理被称为反馈控制原理。

复合控制是闭环控制和开环控制相结合的⼀种⽅式,既有前馈通道,⼜有反馈通道。

5、⾃动控制系统的分类(按元件特性分、按输⼊信号的变化规律、按系统传输信号的性质)?按系统输⼊信号的时间特性进⾏分类,可分为恒值控制系统和随动系统。

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《电气自动化)2o13年第35卷第3期 控制理论及其应用 ControI Theo ̄&Its Appiications 

输入输出个数不等系统的模型跟踪控制 黄莹,陈恩策,唐厚君 (上海交通大学电气工程系,上海200240) 

摘要:对于输入输出个数不相等的系统,传统的模型跟踪控制方法控制率算法失效。在深入分析传统模型跟踪控制方法的基础上, 提出了补零的方法,并应用广义逆矩阵理论,在不改变原方法的基础上,解决了矩阵阶次不同无法相加和非方阵求逆问题,又 对输入个数小于输出个数的系统加入了移相器,成功地实现了对输入输出个数不相等系统的模型跟踪控制。最后在MAT— LAB/Simulink上构建仿真系统,验证了方法的有效性。 关键词:控制理论;模型跟踪;广义逆矩阵;控制算法;补零 DOI:10.3969/j・issn.1000-3886.2013.03.002 [中图分类号]TP13 [文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2013)03—0004—02 

ModeI Follow ControI of U nequaI I nput and 0utput System 

HUANG Ying.CHEN En.ce.TANG Hou-jun (Department of Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China) 

Abstract:For a system with unequal input and output,the control algorithm of the traditional Model Follow Control Method is invalid.On the basis of the in—depth analysis of this traditional method,the paper proposes a method of filling zeros,and applies the generalized inverse matrix theory to the algorithm,without changing the old method,solving the two problems:1)matrices in different orders can’t be added,and 2)non—square matrix don’t have inverse one.What’S more,a phase shifter is added to systems with less input than output,which successfully achieves the Model Follow Control to all systems with unequal input and output.At last,a simulation system is built on the platform of MATLAB SIMULINK,to verify the effectiveness of the method. Keywords:control theory;model follow control;generalized inverse matrix;control algorithm;filling zeros 

O 引 言 模型跟踪控制MFCS(Model Follow Control System)是控制理 论的一个重要领域,可以应用到智能转向汽车 J、发动机燃油控 制系统 等。但是,由于输入输出个数不相等的系统中,状态空 间矩阵不是方阵的限制,导致传统的模型跟踪控制只适用于输入 个数等于输出个数的情况。 为此,本文首先分析了传统模型跟踪控制方法的局限性,提 出了所遇到的问题,然后针对两个问题一一提出解决方案,最后 在以两个系统为例,在MATLAB/Simulink上搭建仿真平台,进行 验证。特别对输入个数小于输出个数的系统,在所提的解决方案 的基础上,增加了移相器,使得改进后的方法适用于任意输入与 输出个数与输出个数不等的系统(满足可控可观和相对阶次的 前提条件)。 1模型跟踪控制 对于状态空间线性系统模型跟踪控制 J,被控对象模型为: 枷“ ㈩ 

参考模型为: r =A +B r 1 ,1 Y Lm 

其中 (t)∈R 为状态变量,U(t)∈R~‘为控制输入,Y(t)∈ R 为控制对象的输出, (t)∈R ,rm(t)∈R ,状态矩阵的维 数分另0为A ER ,BER ,C∈R 。 控制率的最终表达式为: U(t)=一 Q (s){D ( )R(s)m( )一Q(s)N } (t)一 Q (s)S(s)y(t)+ Q (S)T(S)Nm(s)rm(t) (3) N(s)和Ⅳ,(s)由以下式得到: Ⅳ(s)=C(sl—A) BD( ) (4) N(s)=diag(S )Nr+ (s) (5) or 是N(p)各行元素的最高次数, 贝0知:N(S)∈R ,Nr(S)∈R 2遇到的问题 如果输入个数不等于输出个数,即l≠m,则在用式(3)中计 算控制率时,会遇到以下两个问题: (1)由于Ⅳ,为l×m的矩阵,不是方阵,不存在逆矩阵; (2)由于u(t)为m×1矩阵,Y(t)为l Xl矩阵,不同阶数矩 阵不能相加。 此时,控制率计算公式(3)失效。 (2) 3解决方法 

3.1广义逆矩阵的引入 

收稿日期:2012—08—06 基金项目:2009年度上海高新技术产业化重点项目(09—621—006) 

4 ElectricaI Automation 

为了解决第一个问题,我们引入广义逆矩阵。 广义逆矩阵是对逆矩阵的拓展,目前,运用比较广泛的是 Moore—Penrose广义逆矩阵 ,其中比较简单的求广义逆矩阵的 控制理论及其应用 ControI Theo ̄&Its Applications 

方法是满秩算法: 设A=LR C “的秩为r,其中 为列满秩矩阵,R为行满秩 矩阵,则: A =R £ =R (RR )-。(三 三) £ (6) A 是Penrose广义逆的原始记号,称为“加号逆”。 3.2输入/输出补零法 为了解决第二个问题,且不改变原方法,我们用补零的方法, 将系统变为输入输出个数相等的系统。具体方法如下:假设输入 个数大于输出个数,即m>z,则应对输出进行补零,对应的输出 矩阵也要补零。 

c= 『术1 Y:l;l—Y= 【 J 

Z×1 

串1 i l— Y= J 

0 i 0 … 

… 0 … 0 

0 … 0 

m—Z (7) 1 I(m—z)×凡 J 

(8) 如果输出个数大于输入个数,则用类似的方法进行补零。 4仿真分析 4.1多输入一单输出系统 多输入一单输出系统电路图如图l所示。 

图1多输入一单输出系统 选电感电流i i 电容电压u∞作为状态变量,根据基尔霍 夫电流定律和电压定律 ,得到: 

d ] 0一 0 0 以i 。作为输出量,则有: r i£l1 7 -=e 。。 l I [ ]=[ L 

c3J 为了计算方便,假设: Ll=L2=1 H,C3=1 F,R4=R5=2 n得 

《电气自动化)2013年第35卷第3期 c= 然后即可依照原方法进行模型跟踪控制的设计。得到控制率为 2 :± :± ± :( !± 2( ± ! (5+1) O (s+1) 0 f盟 等等 。 + 

【 0 O J 

【 ¨ 

在MATLAB/Simulink平台上搭建仿真 ,如图2所示。 (12) 

示瓷■ 图2多输入一单输出系统仿真结构 其中,粗线表示多维信号,细线表示单维信号。仿真结果如 图3所示。 

, i-_ ,、 一 :一:二 芏 . … … \/ \/ 

i谩差 0 i i 

图3双输入一单输出系统仿真波形 由于三角波的尖峰处不可导,故在尖峰前后,误差较大,但是 在三角波干扰撤去后的第10 s开始,系统误差接近于零,可以非 常好的跟踪上参考模型。 4.2单输入一多输出系统 单输入双输出系统电路图如图4所示。 同样,应用补零的方法,以及广义逆矩阵理论,可以得到系统 的控制率。搭建仿真模型,得到波形见图5。 (下转第32页) 

ElectdcaI Automation 5 

—0 r●●●【 0 .O 

= 

A J = 。。 《电气自动化}2013年第35卷第3期 电源技术 Power Supply Techniques 

3实验结果分析与结论 为了考察SPWM调制法的效果,实验记录了在开环控制下 电路的输出电压波形,其结果如图8所示。 从输出电压波形可以看出,在开环控制的情况下,采用该sP— WM调制法下所得到输出电压具有很好的正弦度。实验结果表 明,此方法能够避免了单极性SPWM调制法中电压过零点振荡 的问题,同时保留了单极性SPWM算法的优点,输出电压中的谐 波分量小;且易于在DSP中实现,证明了该SPWM调制方法具有 一定的实际应用价值。 

£1 图8开环控制下改进型单极性SPWM调制法的实验波形(左) 闭环控制下逆变电源带电阻性负载的输出电压波形(右) 4 结束语 

基于DSP的数字控制正弦波逆变电源的电路的设计,以 TMS320LF2407 DSP芯片为核心,针对逆变电源控制系统硬件电路 进行了参数设计,对推挽正激电路和全桥逆变电路的工作原理和 

(上接第5页) 图4单输入一双输出系统模型 图5单输入一双输03仿真波形 由图5可以看出,第一组输出可以跟踪上,但是第二组输出 只可以跟踪幅值,却总是相差一个相位。其原因是这样的,即使 是纯线性系统,当输入个数小于输出个数时,也无法完全跟踪控 制,举例来说,两系统如下: Y≥ 这样,无论如何,都无法实现跟踪。也就是说,只有参考模型 和被控对象满足一定比例关系的系统,才能够实现跟踪控制。或 32 ElectricaI Automation 数学模型进行了深入的分析研究,并讨论了基于TMS320Lg2407的 SPWM调制方法的数字实现。在理论研究的基础上,搭建了正弦 波逆变器实验样机来验证理论和设计方法的科学性和合理性。实 验表明,此设计方案成熟可靠,具有很高的实际应用价值。 参考文献: [1]熊俊峰.单相两级式光伏并网发电系统的设计[D].广州:中山大学 硕士学位论文,2010:62—72. [2]侯玉宝,欧阳宁,王景芳.基于DSP嵌入式技术的无刷直流电动机智 能控制系统的研究[J].微计算机信息,2012,29(2):69—71. [3]李树靖,林凌,李刚.线性光耦合器LOC110的原理与应用[J].世界 电子之器件,2002,18(12):44—46. [4]TA17/TA17L中文手册[S].北京耀华德昌电子有限公司. [5]侯典立等.基于推挽正激拓扑的车载电源转换器[J].廊坊师范学院 学报(自然科学版),2008,8(5):10—12. [6]王剑等.集成功率驱动电路IR2110应用探讨[J].机床与液压,2008, 36(7):398—399. [7]何海华.电动汽车用光伏充电控制系统研制[D].广州:中山大学硕 士学位论文,2011:46—51. [8]张蓉.数字控制SPWM逆变器研究[D].南京:南京航天航空大学硕 士学位论文,2006:15—20. [9]赵青,范洪峰,吕征宇.单极性SPWM的两种控制方法与过零点输出 特性比较[J].电源技术应用,2004,7(3):133—137. 【作者简介】宋冬冬(1981一)男,河北人,工学硕士,讲师,电气工程及其 自动化专业。主要从事电力系统、智能检测与自动控制方面的研究工作。 者,可以用模型跟踪控制+移相器,完成整个系统准确的跟踪。 5 结束语 根据以上讨论,可知,要对多输入一多输出系统进行模型跟 踪控制时,应根据输入输出个数选取不同的方法: 当输入个数等于输出个数时:可以直接运用跟踪控制方法进 行运算设计; 当输入个数大于输出个数时:首先对输出进行补零,再对控 制率进行计算时,应用Moore.Penrose广义逆矩阵理论求逆; 当输入个数小于输出个数时:运用上述步骤,可以跟踪上与 输入个数相等的输出,其他维输出需要设计适当的移位器。 参考文献: [1]曾长操,刘奋,张建武.智能转向汽车的模型跟踪控制[J].上海交通 大学学报,2003,37(11):1763—1766. [2]王道波,刘爱萍.采用自适应模型跟踪控制的发动机燃油控制系统 含实物仿真[J].南京航空航天大学学报,1998,43(1):29—35. [3]唐厚君,韩正之,尚宇辉,等.广义线性系统模型跟踪控制的新方法 [J].信息控制,2000,29(3):198—204. [4]张跃辉.矩阵理论与应用[M].北京:科学出版社,2011:212 

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