23、基于控制设计的干扰抑制与参考跟踪

基于控制设计的干扰抑制与参考跟踪

在控制工程领域,干扰抑制和参考跟踪是控制系统设计的重要目标。本文将详细介绍如何通过控制设计实现这两个目标,包括控制器和观测器的设计、MATLAB 实现以及实际应用中的一些问题。

1. MATLAB 控制实现教程

控制器和观测器的实现比基于干扰观测器的控制系统更为复杂,因为需要仔细考虑如何高效地创建滤波信号以进行实时控制系统计算。以下是一个 MATLAB 程序示例,用于演示如何实现闭环系统以进行干扰抑制和参考跟踪。

1.1 创建 MATLAB 函数

首先,创建一个名为 simu4csd.m 的新文件,并输入以下代码:

function [y1,u1]=simu4csd(Am,Bm,Cm,Dmodel,Nsim,K,Kob,sp,dis)

该函数的输入变量包括工厂系统矩阵 Am Bm Cm ,干扰模型 Dmodel ,仿真样本数 Nsim ,控制器增益 K ,观测器增益 Kob ,参考信号 sp 和干扰信号 dis 。输出变量为输出信号 y1 和控制信号 u1

1.2 检查系统参数

继续在文件中输入以

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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