1 / 36

Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych

Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych. Zastosowanie sprzężenia zwrotnego od stanu wymaga dostępu do wektora stanu. w przypadku systemu ciągłego lub w przypadku systemu dyskretnego.

misha
Download Presentation

Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych Zastosowanie sprzężenia zwrotnego od stanu wymaga dostępu do wektora stanu w przypadku systemu ciągłego lub w przypadku systemu dyskretnego Nie zawsze jest to możliwe – konieczna staje się rekonstrukcja stanu w oparciu o wszystko, co jest dostępne Dwa punkty widzenia zasługują na rozważenie 1. Czysto deterministyczny 2. Stochastyczny

  2. 1. Deterministyczne podejście Rozważać będziemy jak poprzednio dwa przypadki Przypadek ciągły Przypadek dyskretny Dlaczego np. nie wyznaczyć wektora z równania wyjścia bo oraz są dostępne? Powody: 1. Odwracalność 2. Istnienie szumów pomiarowych

  3. Sformułowanie problemu: Korzystając z posiadanej wiedzy o systemie, konkretnie z znajomości parametrów systemu lub znaleźć system liniowy, który w oparciu o znane wartości i będzie dostarczał przybliżoną (aproksymowaną) wartość , estymatę stanu System taki nazywany jest rekonstruktorem stanu lub obserwatorem

  4. 2. Stochastyczne podejście Przyjmujemy, że system podlega działaniu szumów pomiarowych oraz przypadkowych zakłóceń Rozważać będziemy jak poprzednio dwa przypadki Przypadek ciągły Przypadek dyskretny gdzie, - wektor przypadkowych zakłóceń wpływających na zmienne stanu, a - wektor przypadkowych szumów wpływających na pomiary Stan systemu i wyjście systemu stają się procesami stochastycznymi lub sekwencjami stochastycznymi wskutek występowania odpowiednio w równaniach stanu i wyjścia składników przypadkowych Notacja: duże pogrubione litery odnoszące się do sygnałów takie jaki oznaczają zmienne przypadkowe, małe pogubione litery odnoszące się do sygnałów takie jak oznaczają szczególne deterministyczne ich realizacje

  5. Problem rekonstrukcji stanu w tym podejściu nazywany jest problemem filtracji liniowej Sformułowanie problemu: Korzystając z posiadanej wiedzy o systemie, konkretnie z znajomości parametrów systemu lub oraz danych statystycznych szumach i zakłóceniach (rozkłady prawdopodobieństwa, średnie, wariancje) i znaleźć system liniowy o wejściach i , który na wyjściu da estymatę tak bliską jak to możliwe nieznanemu stanowi System taki nazywany jest filtrem. Optymalne rozwiązanie tak sformułowanego problemu w sensie minimalnej wariancji błędu estymacji jest nazywane filtrem Kalman’a

  6. Pełny lub n-tego rzędu obserwator (Luenberger’a) Idea pełnego obserwatora Będziemy zakładali, jak poprzednio Przypadek ciągły Podstawowa idea obserwatora Luenberger’a polega na dołączeniu do rozważanego stacjonarnego systemu liniowego, innego stacjonarnego systemu liniowego na który podawane są sygnały oraz i który musi dostarczać na swoim wyjściu przybliżoną wartość stanu Przyjmuje się następującą postać obserwatora gdzie, - macierz wzmocnień obserwatora o wymiarach

  7. Zadaniem składnika błędu jest powodować zdążanie estymaty stanu do jej rzeczywistej wartości Nie ma powodu, aby wymagać, że w chwili stan początkowy obserwatora był równy stanowi początkowemu obserwowanego systemu, czyli Wymagać należy, aby Zdefiniujemy błąd estymacji Wielkość będzie dobrą estymatą jeżeli Dla oceny wpływu tego wymagania na wybór macierzy , o wymiarze (nxq) , obserwatora tworzymy równanie dynamiki błędu estymacji

  8. Warunek generuje wymaganie asymptotycznej stabilności dla systemu błędu estymacji Równanie dynamiki błędu estymacji możemy zapisać gdzie, Rozwiązanie równania dynamiki błędu estymacji Jeżeli wartości własne macierzy leżą w lewej półpłaszczyźnie płaszczyzny zespolonej, to i przybliżona wartość zdąża asymptotycznie do wartości rzeczywistej Tak skonstruowany obserwator nosi nazwę obserwatora Luenberger’a (ciągłego)

  9. Schemat blokowy systemu i jego obserwatora System Obserwator

  10. Przypadek dyskretny Dla systemu Przyjmuje się następującą postać obserwatora gdzie, - macierz wzmocnień obserwatora o wymiarach Zdefiniujemy błąd estymacji oraz równanie dynamiki błędu estymacji

  11. Równanie dynamiki błędu estymacji możemy zapisać gdzie, Rozwiązanie równani dynamiki błędu estymacji Jeżeli wartości własne macierzy leżą w okręgu jednostkowym płaszczyzny zespolonej, to i przybliżona wartość zdąża asymptotycznie do wartości rzeczywistej Tak skonstruowany obserwator nosi nazwę obserwatora Luenberger’a (dyskretnego)

  12. Synteza pełnego obserwatora Projekt obserwatora obejmuje dwa kroki 1. Wartości własne macierzy są wybierane: a. dla przypadku ciągłego w lewej półpłaszczyźnie płaszczyzny zespolonej; ogólnie na lewo od tych jakie zostały wybrane przy projektowaniu sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu, czyli na lewo od wartości własnych , aby zapewnić szybsze zanikanie procesów przejściowych obserwatora niż systemu zamkniętego; wybrane wartości własne nie powinny jednak dawać zbyt szybkich procesów przejściowych, gdyż wówczas obserwator będzie miał tendencję wzmacniania wysokoczęstotliwościowych szumów b. dla przypadku dyskretnego w wewnątrz okręgu jednostkowego płaszczyzny zespolonej; ogólnie bliżej początku układu współrzędnych niż te jakie zostały wybrane przy projektowaniu sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu, czyli bliżej od wartości własnych , aby zapewnić szybsze zanikanie procesów przejściowych obserwatora niż systemu zamkniętego; wybrane wartości własne nie powinny jednak dawać zbyt szybkich procesów przejściowych, gdyż wówczas obserwator będzie miał tendencję wzmacniania wysokoczęstotliwościowych szumów

  13. 2. Macierz jest tak wyznaczana, aby rzeczywiście a. dla przypadku ciągłego macierz b. dla przypadku dyskretnego macierz miała wartości własne wybrane w kroku 1 Niech wielomian a. dla przypadku ciągłego: b. dla przypadku dyskretnego: będzie wielomianem charakterystycznym tej macierzy mającym takie wartości własne Dalej dla skrócenia będziemy kontynuować rozważanie tylko przypadku ciągłego

  14. Musimy zatem wyznaczyć macierz tak, aby a zatem Ponieważ dla dowolnej macierzy zachodzi możemy napisać Wyznaczanie macierzy L Podobieństwo z problemem wyznaczania macierzy wzmocnień sprzężenia zwrotnego od stanu Synteza sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu Synteza obserwatora

  15. Korzystając z tego podobieństwa Ponieważ dla dowolnej macierzy zachodzi możemy napisać co dokładnie oznacza:

  16. Możemy podać warunki istnienia macierzy wzmocnień obserwatora Synteza sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu Synteza obserwatora Macierz wzmocnień Macierz wzmocnień istnieje, jeżeli system istnieje, jeżeli system jest sterowalny jest obserwowalny Problem syntezy obserwatora jest problemem dualnym do problemu syntezy sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu

  17. Projektowanie obserwatora dla systemów SISO Dla systemów SISO projektowanie obserwatora posiada jednoznaczne rozwiązanie System SISO Obserwator Macierz równania jednorodnego dynamiki błędu estymacji W oparciu o dualność problemów sterowania i obserwowania Ostatni wiersz ostatni wiersz możemy przenieść stosowanie metod projektowania sterownika na projektowanie obserwatora

  18. a. System w postaci kanonicznej obserwowalności Jeżeli założyć, że system dany jest w postaci kanonicznej obserwowalności z wielomianem charakterystycznym i jeżeli postulować wartości własne macierzy obserwatora Luenberger’a tak, że odpowiadający im wielomian charakterystyczny jest to macierz wzmocnień obserwatora musi mieć następujące wartości

  19. Macierze systemu w postaci kanonicznej obserwowalności zatem Obserwator też jest w tym przypadku reprezentowany w postaci kanonicznej obserwowalności

  20. b. System w postaci dowolnej – wykorzystanie wzoru Ackermann’a Ponownie skorzystamy z dualności problemów sterowania i obserwowania Możemy napisać Stąd dostajemy po transformacji twierdzenie dualne do twierdzenia Ackermann’a

  21. Twierdzenie dualne Ackermann’a Jeżeli system jest obserwowalny i jeżeli wymaga się, aby obserwator n – tego rzędu (Luenbergr’a) posiadał wielomian charakterystyczny to należy wybrać macierz wzmocnień obserwatora o wartościach gdzie jest ostatnią kolumną odwrotnej macierzy obserwowalności i jest określona lub

  22. Przykład 1: System jednowymiarowy Zaprojektować pełny obserwator stanu dla systemu, mający podwójna wartość własną w Opis w przestrzeni stanu

  23. Wykorzystamy wzór Ackermann’a

  24. Zatem Równanie obserwatora lub

  25. Przykład 2: Zaprojektować obserwator dla systemu trzeciego rzędu System w postaci kanonicznej sterowalności Wielomian charakterystyczny systemu Wartości własne

  26. Postulowane wartości własne obserwatora Wielomian charakterystyczny obserwatora Sprawdzenie obserwowalności systemu Do obliczenia macierzy wzmocnień obserwatora zastosujemy wzór Ackermann’a

  27. Wielomian charakterystyczny macierzy stanu

  28. Zatem

  29. Wyniki symulacji Warunki początkowe

  30. Wyniki symulacji – c.d. System Obserwator

  31. Przykład 3. (przykład rozważany na poprzednich wykładach dla ilustracji działania całkującego) Dany jest system opisany macierzami Opis – postać kanoniczna sterowalności Wielomian charakterystyczny systemu otwartego Wartości własne wielomianu charakterystycznego systemu otwartego Stabilny asymptotyczne, słabo tłumiony system rzędu trzeciego

  32. Dla zaprojektowania sterowania ze sprzężeniem od stanu, położenie wartości własnych zostało wybrane:  Dominujące wartości własne (człon drugiego rzędu oscylacyjny) - Przeregulowanie procentowe: 6% - Czas ustalania się 2%: 3 [s] Postulowane wartości własne odpowiadające tym parametrom  Trzecia wartość własna (człon pierwszego rzędu) - ujemna, dziesięć razy większa od części rzeczywistej dominujących wartości własnych Wielomian charakterystyczny systemu zamkniętego

  33. Dla zaprojektowania obserwatora przeskalujmy podane wartości własne Wielomian charakterystyczny dla dynamiki błędu obserwatora Porównanie

  34. Sprawdzenie obserwowalności System jest obserwowalny

  35. Macierz A postaci kanonicznej obserwowalności Zatem macierz wzmocnień obserwatora „Szybkie” wartości własne obserwatora prowadzą do dużych wzmocnień obserwatora – należy znaleźć kompromis pomiędzy szybką zbieżnością obserwatora i możliwymi wzmocnieniami obserwatora

  36. Dziękuję za uczestnictwo w wykładzie i uwagę

More Related