7、电气驱动与功率变换器的PID控制系统设计

电气驱动与功率变换器的PID控制系统设计

在电气驱动和功率变换器的控制领域,PID控制是一种常用且有效的控制策略。本文将详细介绍PID控制在不同场景下的设计方法,包括PI控制器在参考响应过冲问题中的应用、PID控制器的设计、级联PID控制系统以及永磁同步电机(PMSM)的PID控制等内容。

1. PI控制器参考响应过冲问题

为了研究参考信号响应中的过冲问题,我们以一个传递函数为 $G(s) = \frac{1}{s(s + 1)^3}$ 的系统为例。该模型不是一阶系统,之前讨论的设计方法不能直接应用,但可以利用其传递函数生成的频率响应数据进行设计,通过这种方法得到的PI控制器参数为 $K_c = 0.56$,$\tau_I = 8$,可使闭环系统稳定。

接下来介绍两种PI控制器的实现方法,它们在参考信号响应方面有很大差异:
- 传统方法 :控制信号 $u(t)$ 按以下公式计算:
$u(t) = K_c(r(t) - y(t)) + \frac{K_c}{\tau_I} \int_{0}^{t} (r(\tau) - y(\tau))d\tau$
参考信号 $R(s)$ 的拉普拉斯变换与输出 $Y(s)$ 之间的闭环传递函数为:
$\frac{Y(s)}{R(s)} = \frac{K_c(\tau_Is + 1)}{\tau_Is^2(s + 1)^3 + K_c(\tau_Is + 1)}$
- 替代方法 :控制信号计算公式为:
$u(t) = -K_cy(t) + \frac{K_c}{\tau_I} \int_{0}^{t} (r(\ta

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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