Modelarea controlului fără model a surselor de alimentare comutatoare
O abordare integrată a modelării și controlului adaptiv
În referință se propune următorul model generic:
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)
Fără pierderea generalității, se presupune aici că întârzierea în timp a sistemului dinamic controlat S este 1, y(k) este ieșirea unidimensională a sistemului S și u(k-1) este p -intrare dimensională. φ(k) este un parametru caracteristic, care este estimat online folosind un algoritm de identificare, iar k este timpul discret. Vom vedea că φ(k) are o semnificație matematică și inginerească evidentă în procedura de integrare a identificării și controlului identificării în timp real-corecție a feedback-ului în timp real.
Integrarea modelării în timp real și controlului feedback-ului
Mai exact, cadrul nostru integrat de modelare și control de feedback este următorul:
(1) Pe baza datelor de observație și a modelului general
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]
Folosind o metodă de evaluare adecvată, se obține o estimare φ(k-1) a lui φ(k-1).
(2) Pentru a căuta valoarea de prognoză φ*(k) a lui φ(k-1) cu un pas înainte, o metodă simplă este de a face
φ*(k)=φ*(k-1)
Când căutăm legea de control, încă înregistrăm φ*(k) ca φ(k).
(3) Aplicați legea de control sistemului S pentru a obține o nouă ieșire bey(k plus 1). Deci se obține un nou set de date {y(k plus 1), u(k)}.
Repetați (1), (2) și (3) pe baza acestui nou set de date pentru a obține date noi {y(k plus 2), u(k plus 1)} și așa mai departe. Atâta timp cât sistemul S îndeplinește anumite condiții, sub acțiunea acestei proceduri, ieșirea y(k) a sistemului s se va apropia treptat de y0.
