15、调谐PID控制系统与实验验证

调谐PID控制系统与实验验证

1. 控制系统设计目标与权衡

在控制系统中,我们希望尽可能减小干扰和噪声的影响。由于干扰和噪声已经存在于系统中,我们无法改变它们,因此目标是:
- 使灵敏度函数 (S(j\omega)) 的幅值 (|S(j\omega)|) 尽可能小,以实现干扰抑制。
- 使互补灵敏度函数 (T(j\omega)) 的幅值 (|T(j\omega)|) 尽可能小,以实现噪声衰减。

然而,灵敏度函数和互补灵敏度函数之间存在关系 (S(j\omega) + T(j\omega) = 1),这意味着我们不能在同一频段同时使 (|S(j\omega)|) 和 (|T(j\omega)|) 都很小。具体来说:
- 干扰通常对应变量的缓慢变化,其频率成分集中在低频区域。因此,在低频区域选择灵敏度函数 (S(j\omega) \approx 0) 来实现干扰抑制,此时 (T(j\omega) \approx 1)。由于测量噪声在低频区域幅值较小,所以这对噪声衰减影响不大。
- 测量噪声对应变量的快速频繁变化,其频率成分集中在高频区域。为避免测量噪声的放大,在高频区域选择 (|T(j\omega)| \approx 0),则 (|S(j\omega)| \approx 1)。由于干扰在高频区域幅值较小,所以这对干扰抑制影响不大。

传感器偏差引起的测量误差主要是低频成分,(|T(j\omega)| \approx 1) 无法减小传感器偏差的影响,传感器偏差误差会直接传递到控制系统输出。不过,传感器偏差误差可作为输入干扰在外环反馈控制设计中被抑制。

2. 调谐永磁同步电机(PMSM)电流环q轴比例控制器
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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