TAR2_20170314 02 Stavové riadenie s pozorovačom poruchy

Zdroj
ručne priradené
Pridané

Pozrieť na YouTube →

Preber si túto prednášku so svojou AI

Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.

Otvoriť AI: ChatGPT · Claude · Gemini

Zhrnutie prednášky

Prednáška sa venuje návrhu diskrétneho pozorovača stavu s odhadom poruchy pre stavové riadenie. Nadväzuje na spojitý prípad, kde bola porucha modelovaná generátorom s vlastnými stavmi a maticami Ad, Cd, pričom pre konštantnú poruchu platilo Ad=0, Cd=1. V diskrétnom prípade sa analogicky ukazuje, že pre konštantnú poruchu musí byť Ad=1, Cd=1, čo je jediný rozdiel oproti spojitej verzii. Vytvorí sa rozšírený stavový vektor obsahujúci pôvodné stavy aj stav poruchy, k nemu prislúchajúce rozšírené matice à, B̃, C̃ a na ich základe sa navrhne pozorovač s korekčným zosilnením KF umiestňujúcim korene pozorovača podľa zvolenej časovej konštanty. Následne sa upraví schéma riadenia so stavovou spätnou väzbou a integračnou zložkou tak, aby sa odhadovaná porucha odpočítavala od akčného zásahu, čím sa dosiahne nulová ustálená regulačná odchýlka aj presná zhoda odhadovaných a skutočných stavov po odznení prechodového deja.

  • - Porucha sa modeluje ako výstup vlastného generátorového systému so stavmi xd, maticami Ad, Cd bez externého vstupu.
  • - Pre konštantnú poruchu v diskrétnom čase platí Ad=1, Cd=1 (v spojitom prípade Ad=0, Cd=1).
  • - Vytvára sa rozšírený stavový vektor spájajúci pôvodné stavy procesu a stav poruchy s rozšírenými maticami Ã, B̃, C̃.
  • - Pozorovač poruchy sa navrhuje rovnako ako klasický pozorovač, len s rozšírenými maticami a zosilnením KF (obsahuje KF pre stavy aj KB pre poruchu).
  • - Počet stavov pozorovača (a teda počet potrebných korení/pólov) sa zväčší o počet odhadovaných porúch, ktorých je toľko, koľko je vstupov procesu.
  • - V riadiacej schéme sa odhadovaná porucha odpočítava od akčného zásahu popri stavovej spätnej väzbe a integračnej zložke.
  • - Výsledná schéma zabezpečuje nulovú trvalú regulačnú odchýlku výstupu aj nulovú odchýlku medzi odhadovanými a skutočnými stavmi po ustálení.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.