スイッチング電源モデルフリー制御のモデル化
参考文献では、次の一般的なモデルが提案されています。
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)
一般性を失うことなく、ここでは制御された動的システム S の時間遅延が 1、y (k) がシステム S の 1 次元出力、u (k-1) が p であると仮定します。 -次元入力。 φ (k) は特定の同定アルゴリズムを使用してオンラインで推定される特性パラメーターであり、k は離散時間です。リアルタイム識別とリアルタイムフィードバック補正の統合された識別および制御プロセスにおいて、φ (k) が数学的および工学的に重要な意味を持つことがわかります。
リアルタイムモデリングとフィードバック制御の統合
具体的には、モデリングとフィードバック制御を統合するためのフレームワークは次のとおりです。
(1) 観測データと一般的なモデルに基づく
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]
適切な評価方法を使用することにより、φ (k-1) の評価が得られました。
(2) φ (k-1) の次のステップの予測値 φ * (k) を見つける簡単な方法は次のとおりです。
φ＊(k)=φ＊(k-1)
制御法則を求めるときは、依然として φ * (k) を社会的 φ (k) と表します。
(3) システム S に制御則を適用して、新しい出力 Bey (k+1) を取得します。そこで、新しいデータセット {y (k+1), u (k)} を取得しました。
この新しいデータセットに基づいて、(1)、(2)、(3) を繰り返して新しいデータ {y (k+2), u (k+1)} を取得し、続行しますこのようにして。システム S が特定の条件を満たしている限り、この手順の作用により、システム s の出力 y (k) は徐々に y0 に近づきます。
