Modellierung der modellfreien Steuerung für Schaltnetzteile
Integrierter Ansatz aus Modellierung und adaptiver Regelung
In den Referenzen werden folgende allgemeine Modelle vorgeschlagen:
Y (k) - y (k-1)= φ (k-1) [u (k-1) - u (k-2)>(4-1)
Ohne Einschränkung der Allgemeingültigkeit wird angenommen, dass die Zeitverzögerung des gesteuerten dynamischen Systems S 1 ist, y (k) die eindimensionale Ausgabe des Systems S und u (k-1) die p-dimensionale Eingabe ist. 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) im integrierten Prozess der Echtzeitidentifikation – der Echtzeit-Feedbackkorrekturidentifikation und -steuerung – offensichtlich eine mathematische und technische Bedeutung hat.
Integrierte Echtzeitmodellierung und Feedback-Steuerung
Im Einzelnen sieht unser integrierter Rahmen für Modellierung und Feedback-Steuerung wie folgt aus:
(1) Basierend auf Beobachtungsdaten und allgemeinen Modellen
Y (k) - y (k-1)= φ (k-1) [u (k-1) - u (k-2)]
Durch Verwendung geeigneter Bewertungsmethoden haben wir φ Bewertung von (k-1) φ (k-1) erhalten.
(2) Suche φ Der Prognosewert für den Vorwärtsschritt von (k-1) φ＊ (k) Eine einfache Methode besteht darin,
φ＊ (k)= φ＊ (k-1)
Bei der Suche nach Kontrollgesetzen berücksichtigen wir φ＊ (k). Immer noch in Erinnerung als Gesellschaft φ (k).
(
3) Wenden Sie das Kontrollgesetz auf das System S an und erhalten Sie eine neue Ausgabe Bey (k+1). So wurde ein neuer Datensatz {y (k+1), u (k)} erhalten.
Wiederholen Sie auf der Grundlage dieses neuen Datensatzes (1), (2) und (3), um neue Daten {y (k+2), u (k+1)} zu erhalten, und fahren Sie so fort. Solange das System S bestimmte Bedingungen erfüllt, nähert sich die Ausgabe y (k) des Systems S unter der Wirkung dieses Verfahrens allmählich y0 an.
