.根据对象特性,分析并选择合适参数,设计DMC控制器 1) 进行设定值单位阶跃变化的闭环仿真 2) 考虑模型失配,
时间: 2024-03-16 21:44:54 浏览: 42
DMC控制器是一种基于模型的预测控制方法。在设计控制器时,需要考虑以下参数:
1. 控制时间步长N和控制预测步长Nu:N表示控制器的采样时间,Nu表示控制器的预测步长,即控制器使用过去Nu个采样点的数据进行预测。
2. 权重矩阵Q和R:Q表示控制器对误差的惩罚权重,R表示控制器对控制量的惩罚权重。
3. 衰减因子λ:控制器使用过去的数据进行预测时,需要对数据进行衰减,λ表示衰减因子。
在考虑模型失配的情况下,可以采用以下方法:
1. 增加模型不确定性的惩罚项:在权重矩阵Q和R中增加对模型误差的惩罚项,以降低模型误差对控制器的影响。
2. 使用自适应控制器:在控制器中加入自适应参数,根据实际测量数据对模型参数进行修正,以适应模型失配的情况。
下面是进行设定值单位阶跃变化的闭环仿真的示例代码:
```
% DMC控制器参数设置
N = 10; % 控制时间步长
Nu = 3; % 控制预测步长
lambda = 0.9; % 衰减因子
Q = diag([1, 1]); % 误差惩罚权重
R = 1; % 控制量惩罚权重
% 模型参数
A = 0.8;
B = 0.2;
% 设定值
r = ones(100, 1);
% 初始状态
x0 = 0;
% 控制器初始化
y = zeros(1, Nu);
u = zeros(1, Nu);
% 闭环仿真
for k = 1:length(r)
% 状态更新
x = A*x0 + B*u(1);
% 计算控制器输出
for i = 1:Nu
if (k+i-1 <= length(r))
y(i) = r(k+i-1) - x;
else
y(i) = r(end) - x;
end
end
u = inv(B'*B+lambda*eye(Nu))*B'*y';
% 状态更新
x0 = A*x0 + B*u(1);
% 记录结果
y_data(k) = x;
u_data(k) = u(1);
end
% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(y_data);
title('输出响应');
subplot(2,1,2);
plot(u_data);
title('控制量');
```
在模型失配的情况下,可以采用以下方法进行优化:
```
% DMC控制器参数设置
N = 10; % 控制时间步长
Nu = 3; % 控制预测步长
lambda = 0.9; % 衰减因子
Q = diag([1, 1]); % 误差惩罚权重
R = 1; % 控制量惩罚权重
% 模型参数
A = 0.8;
B = 0.2;
% 设定值
r = ones(100, 1);
% 初始状态
x0 = 0;
% 控制器初始化
y = zeros(1, Nu);
u = zeros(1, Nu);
% 模型失配
A_hat = 0.7;
B_hat = 0.3;
% 闭环仿真
for k = 1:length(r)
% 状态更新
x = A_hat*x0 + B_hat*u(1);
% 计算控制器输出
for i = 1:Nu
if (k+i-1 <= length(r))
y(i) = r(k+i-1) - x;
else
y(i) = r(end) - x;
end
end
u = inv(B_hat'*B_hat+lambda*eye(Nu))*B_hat'*y';
% 状态更新
x0 = A_hat*x0 + B_hat*u(1);
% 修正模型参数
A_hat = A_hat + 0.1*(x-x0);
B_hat = B_hat + 0.1*(u(1)-u(2));
% 记录结果
y_data(k) = x;
u_data(k) = u(1);
end
% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(y_data);
title('输出响应');
subplot(2,1,2);
plot(u_data);
title('控制量');
```
在模型失配的情况下,通过修正模型参数,可以使控制器适应模型失配的情况,实现更好的控制效果。