스위칭 전원 공급 장치 모델 프리 제어 모델링
참고문헌에서는 다음과 같은 일반 모델이 제안되었습니다.
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)
일반성을 잃지 않고 여기서는 제어된 동적 시스템 S의 시간 지연을 1로 가정하고, y(k)는 시스템 S의 1차원 출력이고, u(k-1)는 p입니다. -차원 입력. Φ(k)는 특정 식별 알고리즘을 사용하여 온라인으로 추정되는 특성 매개변수이고, k는 이산 시간입니다. 실시간 식별 및 실시간 피드백 수정의 통합 식별 및 제어 프로세스에서 Φ(k)가 상당한 수학적, 공학적 중요성을 갖는다는 것을 알 수 있습니다.
실시간 모델링과 피드백 제어의 통합
구체적으로 모델링과 피드백 제어를 통합하기 위한 프레임워크는 다음과 같습니다.
(1) 관측자료와 일반모형을 바탕으로
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]
적절한 평가 방법을 사용하여 Φ(k-1)의 평가를 얻었습니다.
(2) ψ(k-1)에 대한 다음 단계의 예측값 ψ * (k)를 찾는 간단한 방법은 다음과 같습니다.
φ＊(k)=φ＊(k-1)
통제 법칙을 찾을 때 우리는 여전히 Φ * (k)를 사회적 Φ (k)로 표시합니다.
(3) 새로운 출력 Bey(k+1)를 얻기 위해 시스템 S에 제어 법칙을 적용합니다. 그래서 우리는 새로운 데이터 세트 {y (k+1), u (k)}를 얻었습니다.
이 새로운 데이터 세트를 기반으로 (1), (2), (3)을 반복하여 새 데이터 {y (k+2), u (k+1)}를 얻고 계속합니다. 이런 식으로. 시스템 S가 특정 조건을 충족하는 한, 이 절차에 따라 시스템 s의 출력 y(k)는 점차적으로 y0에 접근합니다.
