Modellfreie Steuerungsmodellierung von Schaltnetzteilen
Ein integrierter Ansatz zur Modellierung und adaptiven Steuerung
In der Referenz wird das folgende generische Modell vorgeschlagen:
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)
Ohne Beschränkung der Allgemeinheit wird hier angenommen, dass die Zeitverzögerung des gesteuerten dynamischen Systems S 1 ist, y(k) die eindimensionale Ausgabe des Systems S ist und u(k-1) die p ist -dimensionale Eingabe. φ(k) ist ein charakteristischer Parameter, der online mithilfe eines Identifikationsalgorithmus geschätzt wird, und k ist die diskrete Zeit. Wir werden sehen, dass φ(k) eine offensichtliche mathematische und technische Bedeutung im Integrationsverfahren der Identifizierung und Steuerung der Echtzeit-Identifizierung und der Echtzeit-Feedback-Korrektur hat.
Integration von Echtzeitmodellierung und Feedback-Steuerung
Konkret sieht unser integriertes Framework für Modellierung und Feedback-Kontrolle wie folgt aus:
(1) Basierend auf Beobachtungsdaten und allgemeinem Modell
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]
Unter Verwendung einer geeigneten Bewertungsmethode wird eine Schätzung φ(k-1) von φ(k-1) erhalten.
(2) Um den Prognosewert φ*(k) von φ(k-1) einen Schritt nach vorne zu finden, ist eine einfache Methode zu verwenden
φ*(k)=φ*(k-1)
Bei der Suche nach dem Kontrollgesetz schreiben wir φ*(k) immer noch als φ(k) auf.
(3) Wenden Sie das Kontrollgesetz auf das System S an, um eine neue Ausgabe bey(k plus 1) zu erhalten. Es wird also ein neuer Datensatz {y(k plus 1), u(k)} erhalten.
Wiederholen Sie (1), (2) und (3) auf der Grundlage dieses neuen Datensatzes, um neue Daten {y(k plus 2), u(k plus 1)} usw. zu erhalten. Solange das System S bestimmte Bedingungen erfüllt, nähert sich die Ausgabe y(k) des Systems s unter der Wirkung dieses Verfahrens allmählich y0.
