26、直流电力电子系统的切换保持 - 零补偿策略

直流电力电子系统的切换保持 - 零补偿策略

1. 超采样周期设计

超采样周期是一种可以有效节省系统计算资源的采样方式。以一个超采样周期为例,其中白色点代表被丢弃的采样。从处理器角度看,这个超采样周期会产生一个新的采样序列 (T_1, T_2, \cdots, T_8),其中 (T_1) 和 (T_2) 是原始采样周期的两倍。

当 (h = 100) 时,超采样周期需满足在每 100 次采样中,系统最多可“丢弃” 28 次采样。与单采样模式相比,采样频率可降低 (\frac{28}{100})。一般来说,更长的超采样周期通常能节省更多计算资源。

对于不同情况,超采样周期的设计如下:
- 情况 2 和 3:当 (h = 10) 时,分别可节省 (\frac{3}{10}) 和 (\frac{4}{10}) 的采样频率。
- 情况 4:设计一个 (h) 非常大的超采样周期,在每 (h) 次采样中,系统仅采样一次,采样频率接近零。在单采样模式下,系统渐近稳定的最小允许采样频率为 0.58,而使用超采样模式,最小允许采样频率接近 0,可大幅节省系统计算资源。

2. 保持控制策略下的动态特性

在保持控制策略下,计算最大允许控制输入缺失率(ACIMR)是一个难题。目前尚未有相关结果报道,实际上,在保持控制策略下计算 ACIMR 是不可能的。

设有效采样时刻为 (t_{e1}, t_{e2}, \cdots),则具有保持控制策略的直流电力电子系统的离散时间模型为:
[x(t_{e_{k + 1}}) = \Phi(t_{e_{k + 1}} - t_{e_{k}})x(t_{e_{k}})]

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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