1 / 78

Controllo GMV (Generalized Minimun Variance)

POLITECNICO DI MILANO _____________________. Controllo GMV (Generalized Minimun Variance). Identificazione dei Modelli e Analisi dei Dati Prof. S. Bittanti. Controllo GMV (Generalized Minimun Variance). J = E[(P(z)y(t + k) + Q(z)u(t) - y º(t))²]. Esempi e teoria :

yorick
Download Presentation

Controllo GMV (Generalized Minimun Variance)

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. POLITECNICO DI MILANO_____________________ Controllo GMV(Generalized Minimun Variance) Identificazione dei Modelli e Analisi dei Dati Prof. S. Bittanti

  2. Controllo GMV(Generalized Minimun Variance) J = E[(P(z)y(t + k) + Q(z)u(t) - yº(t))²] Esempi e teoria: Progetto a modello di riferimento (Q(z) = 0) Progetto a controllo penalizzato (P(z) = 1) Prof. S. Bittanti

  3. POLITECNICO DI MILANO_____________________ Controllo GMV(Generalized Minimun Variance) Identificazione dei Modelli e Analisi dei Dati Prof. S. Bittanti ESEMPI

  4. Contenuti • Esempio 1 (sistema a sfasamento minimo) • Analisi del sistema da controllare • Progetto a modello di riferimento • Progetto a controllo penalizzato Controllo GMV

  5. Contenuti • Esempio 2 (sistema a sfasamento non minimo) • Analisi del sistema da controllare • Progetto a controllo penalizzato Controllo GMV

  6. Contenuti • Esempio 3 (sistema complesso a sfasamento non minimo) • Analisi del sistema da controllare • Progetto a controllo penalizzato Controllo GMV

  7. POLITECNICO DI MILANO_____________________ Controllo GMV(Generalized Minimun Variance) Identificazione dei Modelli e Analisi dei Dati Prof. S. Bittanti ESEMPIO 1

  8. Esempio 1: • Sistema da controllareequazione nel dominio del tempo: • y(t) = 0,8y(t – 1) + + u(t – 2) + 1,28u(t – 3) + 0,81u(t – 4) + e(t) + 0,6e(t – 1) • e∼WN(0,s2) >>> Modello ARMAX (1,1,4) rappresentazione operatoriale: • A(z)y(t) = B(z)u(t-k) + C(z)e(t) con • A(z) = 1 – 0,8z⁻¹ • B(z) = 1 + 1,28z⁻¹ + 0,81z⁻² k = 2 • C(z) = 1 + 0,6z⁻¹ Controllo GMV

  9. Caratteristiche del sistema • Guadagno: • B(1) / A(1) = 15,45 • Zeri di A(z): poli del sistema • z = 0,8 • Zeri di B(z): • z = -0,64 ± 0.63i • Zeri di C(z): • z = -0,6 Controllo GMV

  10. Posizione delle singolarità nel piano complesso • A(z) x • B(z) • • C(z) ∎ Controllo GMV

  11. Simulazione in a.a.:risposta a gradino • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  12. Progetto a modello di riferimento • Sistema da controllare: • A(z)y(t) = B(z)u(t-k) + C(z)e(t) • e∼WN(0,s2) • Caratteristiche del sistema di controllo • Q(z) = 0 • P(z) a scelta del progettista • Cifra di merito • J = E[ (P(z)y(t+k) - y°(t))²] Controllo GMV

  13. Progetto a modello di riferimento • Polinomi del controllore • F(z) = F˜(z) • G(z) = PD(z)B(z)E(z) • H(z) = C(z)PD(z) • E(z) e F˜(z) dalla eq. Diofantea • PN(z)C(z) = PD(z)A(z)E(z) + z-kF˜(z) (lunga divisione di PNC per PDA per k passi) Controllo GMV

  14. Scelta del modello di riferimento (1 - )ⁿ • M(z) = (Sistema con n poli in  e guadagno 1) • Risposta a gradino • Tempo di assestamento al 90% (la tabella indica il numero di passi necessari perché il sistema con fdt è M(z) raggiunga il 90% della risposta a scalino, in funzione di  e di n) (1 - z⁻¹)ⁿ Controllo GMV

  15. Scelta del modello di riferimento Controllo GMV

  16. Scelta del modello di riferimento • Modello di riferimento: sistema del secondo ordine, con guadagno unitario e con 2 poli coincidenti (n = 2) • M(z) = • Tempo di assestamento al 90% • Scelta:  = 0.4 • ⇒ sono necessari 4 passi per raggiungere la soglia del 90% (1 - )² (1 - z⁻¹)² Controllo GMV

  17. Determinazione di P(z) • Il modello di riferimento è quindi: • M(z) = • P(z) = M(z)⁻¹ • P(z) = 2.78 – 2.22z⁻¹ + 0.44z⁻² (1 - 0.4)² (1 – 0.4z⁻¹)² Controllo GMV

  18. Calcolo dei polinomi del controllore • Effettuare 2 passi della lunga divisione • E(z) = 1 + 2,68z⁻¹ + 2,60z⁻² +1,13z⁻³ • F˜(z) = 1,12 • Si ottengono così: • F(z) = 0,44 + 0,27z⁻¹ • G(z) = 2,77 + 5,22z⁻¹ + 4,38z⁻² + 1,35z⁻³ • H(z) = 1 + 0,6z⁻¹ Controllo GMV

  19. Schema a blocchi del sistema di controllo e(t) S C(z) + y(t) yº(t) u(t) + H(z) 1 / G(z) z⁻ B(z) k 1 / A(z) + - F(z) C Polinomio caratteristico (z) = B(z)C(z)PN(z) Controllo GMV

  20. Simulazione in a.c.:risposta a gradino • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  21. Simulazione in a.c.:risposta a gradino • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Funz. Trasfer. da yo a u: P(z)A(z)/B(z) Controllo GMV

  22. Progetto a controllo penalizzato • Sistema da controllare: • A(z)y(t) = B(z)u(t-k) + C(z)e(t) • e∼WN(0,s2) s2 = 0 • Caratteristiche del sistema di controllo • P(z) = 1 • Q(z) a scelta del progettista • Cifra di merito • J = E[(y(t + k) + Q(z)u(t) - yº(t))²] Controllo GMV

  23. Progetto a controllo penalizzato • Polinomi del controllore • F(z) = F˜(z)QD(z) • G(z) = B(z)QD(z)E(z) + C(z)QN(z) • H(z) = C(z)QD(z) • E(z) e F˜(z) dalla eq. Diofantea • C(z) = A(z)E(z) + z-kF˜(z) (lunga divisione di C per A per k passi) Controllo GMV

  24. Progetto a controllo penalizzato • Funzione di trasferimento da y° a y • S(z) = • Polinomio caratteristico • (z) = C(z)(B(z)QD(z) + A(z)QN(z)) z⁻ k A(z) 1 + Q(z) B(z) Controllo GMV

  25. Progetto a controllo penalizzato • Polinomio caratteristico • (z) = C(z)(B(z)QD(z) + A(z)QN(z)) • Poli del sistema di controllo • Poli fissi: zeri di C(z) • Poli mobili: zeri di B(z)QD(z) + A(z)QN(z) • La stabilità del sistema di controllo dipende dai poli mobili Controllo GMV

  26. Scelta di Q(z) • Scelte tipiche di Q(z) sono: • Q(z) = l costante • Q(z) = l(1 - z⁻¹) • Q(z) = l 1 - z⁻¹ 1 – gz⁻¹ Controllo GMV

  27. Scelta di Q(z) • Scelta: Q(z) = l • Poli mobili: B(z) + lA(z) = 0 • l = 0 : zeri di B(z) • l→ ∞ : zeri di A(z) Controllo GMV

  28. Andamento dei poli mobili • Luogo delle radici di B(z) + lA(z) l≃ 8,57 l = 0 l→ ∞ Controllo GMV

  29. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 1) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  30. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 1) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  31. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 8,57) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  32. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 8,57) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  33. Guadagno del sistema di controllo • S(1) = • l≠ 0 ⇒ errore a transitorio esaurito non nullo 1 A(1) 1 + l B(1) Controllo GMV

  34. Scelta di Q(z) • Scelta: Q(z) = l(1 - z⁻¹) • Poli mobili: B(z) + l(1 - z⁻¹)A(z) = 0 • l = 0 : zeri di B(z) • l→ ∞ : zeri di (1 - z⁻¹)A(z) Controllo GMV

  35. Andamento dei poli mobili • Luogo delle radici di B(z) + l(1 - z⁻¹)A(z) l→ ∞ l = 0 Controllo GMV

  36. Guadagno del sistema di controllo • S(z) = valutato per z = 1 vale 1 • In questo caso è garantito un guadagno unitario per il sistema di controllo 1 A(z) 1 + l(1 - z⁻¹) B(z) Controllo GMV

  37. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 1) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  38. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 1) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  39. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 50) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  40. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 50) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  41. Scelta di Q(z) • Scelta: Q(z) = l(1 - z⁻¹) / (1 – 0.9z⁻¹) • Poli mobili: • l = 0 : zeri di (1 – 0.9z⁻¹)B(z) • l→ ∞ : zeri di (1 - z⁻¹)A(z) Controllo GMV

  42. Andamento dei poli mobili • Luogo delle radici di (1 – 0.9z⁻¹)B(z) + l(1 - z⁻¹)A(z) l = 0 l→ ∞ Controllo GMV

  43. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 1) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  44. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 1) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  45. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 7,3) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  46. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 7,3) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  47. Scelta di Q(z) • Scelta: Q(z) = l(1 - z⁻¹) / (1 – 0.8z⁻¹) • Poli mobili: • l = 0 : zeri di (1 – 0.8z⁻¹)B(z) • l→ ∞ : zeri di (1 - z⁻¹)A(z) Controllo GMV

  48. Andamento dei poli mobili • Luogo delle radici di (1 – 0.8z⁻¹)B(z) + l(1 - z⁻¹)A(z) l = 0 l→ ∞ Controllo GMV

  49. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 6,1) • Andamento dell’uscita y(t) con s2 = 0 Controllo GMV

  50. Simulazione in a.c.:risposta a gradino (l = 6,1) • Andamento dell’ingresso u(t) con s2 = 0 Controllo GMV

More Related