离散控制 discrete control

本文探讨了控制理论从连续时间到离散时间领域的转变,重点介绍了离散控制带来的新特点,如差分方程的预估能力和按比例控制的实施,以及其在实际应用中的优势。

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控制理论基本上都是和微分方程有关的,进而本质上都是连续的。但是数字计算时间是离散的,也就是说,数字控制器的眼睛不是一直盯着被控对象看的,而是一眨一眨的。于是,传统的控制理论全部“翻译”到离散时间领域,微分方程变成了差分方程。
离散控制带来了一些连续控制所不可能具备的新特点,
1.差分方程用清晰界定的时刻之间的关系来描述动态过程
即系统在k-1时刻的状态会影响到k时刻的状态。举个例子来说,一个人0~1分钟可以跑10M,1-2分钟可以跑9M,那么我们可以预测他在2-3分钟可以跑8M。这说明了离散模型的一个重要特质:预估能力。所有预报模型都是建立在离散模型的这个预估能力上,不管是天气预报,还是经济预测,还是自动控制里对有滞后的过程的控制。
2.数字控制的另一特质是可以实施一些不可能在连续时间实现的控制规律
比如按比例而不是按偏差控制,即当前的控制量=上一步的控制量*(设定值/当前的测量值)

离散控制可以“看一步、走一步”的特性,是连续控制很难模仿的,也是在实际中极其有用的。

### 回答1: 连续控制算法是指在控制系统中,控制量(如电压、流量等)是连续可变的算法。这些算法常用于模拟物理过程,如飞机飞行控制、机器人运动控制等。 离散控制算法是指在控制系统中,控制量是离散变化的算法。这些算法常用于数字电路设计、计算机程序控制等。 ### 回答2: Continuous control algorithms(连续控制算法)是一种用于控制连续系统的算法。连续系统指的是在时域上具有连续变化的系统,比如机械臂的转动角度、电机的转速、温度的变化等。连续控制算法能够实时地根据传感器的反馈信息,对控制信号进行连续的调节和优化,以实现对连续系统的精确控制。常见的连续控制算法包括PID控制、最优控制、自适应控制等。这些算法的输入和输出都是连续的变量,可以根据需要精确地调节控制信号的大小和变化率。 Discrete control algorithms(离散控制算法)是一种用于控制离散系统的算法。离散系统指的是在时域上存在明确的时刻和状态的系统,比如嵌入式系统、数字电路等。离散控制算法根据离散控制信号,在每个固定的时间步骤中对系统进行控制操作。这些操作包括切换开关状态、发送特定的数字信号等。离散控制算法的输入和输出都是离散的变量,通常通过逻辑运算、状态机等方式进行控制。常见的离散控制算法包括有限状态机、决策树、传感器融合算法等。这些算法的特点是运算速度快、实时性高,常用于嵌入式系统和自动化控制中。 ### 回答3: Continuous control algorithms和Discrete control algorithms是两种不同的控制算法。 Continuous control algorithms(连续控制算法)是指系统连续变化的控制算法。它们适用于输入和输出都是连续值的系统。此类算法通过不断调整输入值,以使系统输出值在一定范围内持续变化,以实现精确的控制。连续控制算法通常使用微分方程模型来描述系统动态行为,并利用控制理论中的技术,如PID(比例、积分、微分)控制器,来实现系统的稳定、鲁棒性和性能优化等目标。 Discrete control algorithms(离散控制算法)是指系统离散变化的控制算法。它们适用于输入和输出都是离散值的系统。此类算法通过在离散的时间点上调整输入值,以使系统输出值在一系列时间步骤中变化,从而实现控制目标。离散控制算法通常使用差分方程模型来描述系统动态行为,并通常基于反馈控制理论中的技术,如状态空间方法、最优控制方法或模型预测控制方法等,来实现系统的稳定、性能优化和鲁棒性等目标。 总之,连续控制算法适用于具有连续输入和输出的系统,而离散控制算法适用于具有离散输入和输出的系统。它们在系统建模、算法设计和控制目标等方面存在差异,并可以根据具体的应用领域和需求选择使用。
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