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文檔簡介
第四章自校正控制(Self-tuning
Regulator,簡稱STR)
§4-1概述§4-2最小方差自校正控制§4-3自校正PID§4-1概述
一、自校正控制器的結(jié)構(gòu)二、復(fù)習(xí)(預(yù)備知識(shí))離散時(shí)間系統(tǒng)模型及其參數(shù)估計(jì)三、閉環(huán)可辨識(shí)的條件一、自校正控制器的結(jié)構(gòu)
自適應(yīng)律
估計(jì)器
調(diào)節(jié)器
被控對(duì)象STR結(jié)構(gòu)圖內(nèi)環(huán)外環(huán)實(shí)時(shí)辨識(shí)算法最優(yōu)控制
1、基本思想:控制器+估計(jì)器2、特點(diǎn):過程建模+控制器設(shè)計(jì)3、與MRAC的區(qū)別:(1)源于隨機(jī)調(diào)節(jié)問題;(2)調(diào)節(jié)器參數(shù)由參數(shù)估計(jì)和控制器設(shè)計(jì)計(jì)算間接更新間接法;(3)一般采用離散模型;補(bǔ)充:什么是最小二乘算法?變送器減溫器溫度
(未知)測溫度觀測已知待估計(jì)嗓聲系統(tǒng)參數(shù)二、復(fù)習(xí)(預(yù)備知識(shí))--離散時(shí)間系統(tǒng)模型及其參數(shù)估計(jì)
1、被控對(duì)象的離散時(shí)間模型
回顧:
確定性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型①微分方程通過連續(xù)laplace變換得到傳遞函數(shù);②狀態(tài)方程:
③差分方程通過Z變換(離散laplace變換)得到脈沖傳遞函數(shù)W(z);(1)、差分平移算子的概念
例如:
如果微分方程:所以一個(gè)n階差分方程為:運(yùn)用后向位移算子,有:即:
若系統(tǒng)從輸入u到輸出y存在純遲延d則:——被控對(duì)象差分算子表達(dá)式(離散)
若考慮隨機(jī)擾動(dòng)x(t)對(duì)y(t)的影響,則:y(t)=u(t)+x(t)
被控對(duì)象結(jié)構(gòu)圖
(2)、隨機(jī)擾動(dòng)模型
定理1的結(jié)論:①對(duì)于線性定常系統(tǒng),當(dāng)輸入是平穩(wěn)過程時(shí),輸出為平穩(wěn)過程.②若輸入ζ(t)為單位譜密度的噪音,則H(z)=
定理2的結(jié)論:H(z)=B(z)/A(z)有理函數(shù)的存在性.
H(z)
脈沖傳函推論:對(duì)存在線性系統(tǒng),當(dāng)ζ(t)為白噪聲時(shí),x(t)為的平穩(wěn)過程.即:∴得到模型結(jié)構(gòu)為:(3)被控對(duì)象規(guī)范化模型(CARMA模型)
由上圖:
輸入輸出規(guī)范化模型:多種名稱:CARMA模型,ARMAX模型,廣義回歸模型或?qū)懗?(4)CARMA模型的狀態(tài)空間轉(zhuǎn)換:
若令n=max取最大者,不是n者補(bǔ)0
則更一般的CARMA模型為:
①其狀態(tài)模型為:其中:(2)
①與②模型的等價(jià)條件為:2.參數(shù)估計(jì)的最小二乘算法:
(1)最小二乘估計(jì)及性質(zhì):
①LS估計(jì):
模型:
差分形式:其中:
令:N次觀測(N≥,為使非奇異)估計(jì)值為.則:第t次觀測
殘差:
向量形式:①LSE的統(tǒng)計(jì)特性(見教材P79):無偏性估計(jì)誤差協(xié)方差陣有效性漸近性一致性(定理3)(2)遞推最小二乘估計(jì)算法:
直觀解釋:則:若:,則,不需修正.否則,需修正。初值選擇問題:①當(dāng)時(shí),②簡便方法:(3)慢時(shí)變參數(shù)的遞推估計(jì):——加權(quán)LSE適于慢時(shí)變系統(tǒng)漸消記憶遞推LSE公式:式中:CARMA:可控自回歸滑動(dòng)平均模型(4)CARMA模型的參數(shù)估計(jì):
若:為有色噪音則對(duì)象CARMA模型為:只介紹一種方法:擴(kuò)展LS法或增廣矩陣法:
3.參數(shù)估計(jì)的投影算法(自閱)三、閉環(huán)可辨識(shí)的條件:
1.問題的提出
:
一般我們?cè)诮榻B辨識(shí)方法時(shí),都假定系統(tǒng)是處在開環(huán)狀態(tài)下,而在自校正控制器中,被控對(duì)象的參數(shù)估計(jì)必需在閉環(huán)條件下進(jìn)行。那么,在閉環(huán)條件下進(jìn)行辨識(shí)會(huì)出現(xiàn)一些什么問題?這是設(shè)計(jì)自校正調(diào)節(jié)器時(shí)首先應(yīng)該回答的。下面從一個(gè)簡單的例子開始,說明閉環(huán)可辨識(shí)問題,然后在進(jìn)一步導(dǎo)出為實(shí)現(xiàn)閉環(huán)可辨識(shí)調(diào)節(jié)器所應(yīng)具有的結(jié)構(gòu)條件。例子:假設(shè)有一個(gè)反饋控制系統(tǒng),對(duì)象和調(diào)節(jié)器的方程如下:對(duì)象:調(diào)節(jié)器:對(duì)象方程又可寫成:令:
則:參數(shù)的最小二乘估計(jì)等于:而:
原調(diào)節(jié)器方程∵為奇異矩陣控制規(guī)律:在條件下,參數(shù)a.b成為不可辨識(shí)的了.(此處僅指采用LS法,而不是其它辨識(shí)方法).計(jì)算系統(tǒng):中的參數(shù)和的最小二乘估計(jì)。假設(shè)已得到下列測量結(jié)果:2、閉環(huán)調(diào)節(jié)器系統(tǒng)可辨識(shí)的條件:
設(shè)更一般形式的被控CARMA模型為:式中:
為遲
調(diào)節(jié)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖為:
參數(shù)計(jì)算參數(shù)估計(jì)控制器被控對(duì)象成形過濾器若不考慮參數(shù)計(jì)算部分的作用,控制系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)為:假設(shè):控制器多項(xiàng)式:或:其中:且:為了簡化分析,現(xiàn)假定d=0,且假定閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的.將多項(xiàng)式代入中展開有:比較上式等號(hào)兩端同次的系數(shù),可得以下方程組:寫成矩陣形式:即:①當(dāng)矩形S是2n×2n方陣.且ranks=2n時(shí),有唯一解:②當(dāng)S的行數(shù)>2n..且ranks=2n時(shí),有唯一最小解:有解的條件為:rank[S]=2n要求的階(u或v)至少應(yīng)等于n即:uorv≥n(判據(jù))
參數(shù)閉環(huán)可辨識(shí)的條件為:調(diào)節(jié)器方程的階次應(yīng)等于或大于被控過程的階次n.(但當(dāng)過程延遲d≥1時(shí),uorv可以比n小)§4-2最小方差自校正控制
一、控制策略二、最小方差自校正調(diào)節(jié)器
三、廣義最小方差自校正控制一、控制策略
1.預(yù)測模型已知對(duì)象模型為:式中:白噪聲t時(shí)觀測數(shù)據(jù)記作:對(duì)t+d時(shí)刻的預(yù)測:則預(yù)測誤差為:
定理1:最優(yōu)d步預(yù)測使預(yù)測誤差的方差為最小的d步最優(yōu)預(yù)測必須滿足方程:(最優(yōu)預(yù)測方程)其中:
d-1階
階
階此時(shí),最優(yōu)預(yù)測誤差的方差為:
小結(jié):①當(dāng),d已知時(shí)冪項(xiàng)系數(shù)相等求得:②初值問題:若為穩(wěn)定狀態(tài)下預(yù)測,由于初始條件對(duì)最優(yōu)預(yù)測的影響指數(shù)衰減.∴當(dāng)時(shí),影響可不考慮初值條件的影響.例1:求最優(yōu)預(yù)測器,并計(jì)算最小預(yù)測誤差方差.已知對(duì)象方程:其中:解:(見P103清華大學(xué),韓曾晉)
二、最小方差自校正調(diào)節(jié)器1.最小方差控制:假設(shè):是Hurwitz多項(xiàng)式.
定理2:最小方差控制,設(shè)控制目標(biāo)為:則小最方差控制律為:說明:①最小方差調(diào)節(jié)器結(jié)構(gòu)圖:只在擾動(dòng)作用下,即r(t)=0對(duì)于調(diào)節(jié)器問題,可設(shè)(控制目標(biāo))
或:
調(diào)節(jié)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖為:
閉環(huán)傳函:②最小方差控制的實(shí)質(zhì):用控制器的極點(diǎn):(的零點(diǎn))
去對(duì)消被控對(duì)象的零點(diǎn).如果B不穩(wěn)定.即有根在單位圓外(B零點(diǎn)在圓外)
指數(shù)飽和不穩(wěn)定最小方差控制要求對(duì)象必須是最小相位的.③最小方差控制器的缺點(diǎn):i.只能用于最小相位系統(tǒng)(逆穩(wěn)系統(tǒng))ii.對(duì)靠近單位圓的穩(wěn)定零點(diǎn)敏感iii.當(dāng)?shù)暮艽髸r(shí)u(t)的加速機(jī)構(gòu)磨損,調(diào)節(jié)過于猛烈.例2:見p105
小結(jié):
采用最小方差控制u(t)時(shí)的輸出方差比不加u(t)時(shí)減小了3/4.產(chǎn)品質(zhì)量高,經(jīng)濟(jì)效益高(t)型工業(yè)過過程.補(bǔ)充練習(xí):已知系統(tǒng)方程為:若:設(shè)d=1,為高斯白噪聲序列N(0,1)求:①最小方差控制律和輸出量的最小方差.②若d=2時(shí)呢?解:①由Diophantine方程可得:令上式兩邊各次相的系數(shù)相等,則:∴最小方差控制律為:輸出最小方差為:若d=2,則∴控制質(zhì)量方差
最小方差控制的基本結(jié)論:
①對(duì)象模型(CARMA):
其中:②最小方差預(yù)報(bào)律:③最小方差控制律:3、最小方差自校正調(diào)節(jié)器:隱式算法
當(dāng)被控對(duì)象參數(shù)未知時(shí),根據(jù)最小方差控制策略,要獲得好的控制效果,自校正控制器也應(yīng)為:
加遞推LS估計(jì)最小方差自校正控制器(隱式)。隱式算法的原則:被控對(duì)象的估計(jì)模型最好以所希望控制策略的參數(shù)作為自己的參數(shù),以被控系統(tǒng)的實(shí)際輸出和輸入作為自己的可用信息。
(1).估計(jì)模型:利用預(yù)測模型(5.1.7)作為估計(jì)模型,并令:其中:可用最小二乘法得到控制器估計(jì)模型參數(shù)在閉環(huán)可辨識(shí)條件推導(dǎo)中,要是全部參數(shù)可辨識(shí),多項(xiàng)式的首相系數(shù)應(yīng)已知,假如取:則修改隱式模型為:或:…………①
式中:當(dāng):時(shí),………②
可使:實(shí)現(xiàn)了最小方差控制的要求.(2).最小方差自校正調(diào)節(jié)算法:根據(jù)遞推LS參數(shù)估計(jì),即可對(duì)(1)式中未知參數(shù)向量進(jìn)行遞推估計(jì):遞推公式略:(見p106,(5.1.13)或p82(4.2.16)用遞推LS求得的代替(2)中的,即得到;了自校正調(diào)節(jié)器的控制策略:或:式中:計(jì)算步驟:見107①~⑦步.例3:自閱
(3).最小方差自校正跟蹤算法給定和擾動(dòng)共同作用,即:估計(jì)模型:最小方差控制:擴(kuò)展最小二乘計(jì)算法:(P86)自校正控制器:要求:事先知的符號(hào)及下界.(4).采樣周期的選擇①②③零點(diǎn)轉(zhuǎn)換問題④最小采樣周期
4、自校正調(diào)節(jié)器在應(yīng)用中應(yīng)注意的問題:
自校正調(diào)節(jié)器因其原理簡單,實(shí)現(xiàn)也比較方便,所以越來越多的用在工業(yè)過程控制中.它的控制質(zhì)量比PID調(diào)節(jié)器高,但也存在一些問題,需進(jìn)一步加以解決.
①控制信號(hào)可能過大:為使輸出方差最小,u(t)信號(hào)大,不好,解決:廣義最小方差.②非最小
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