Документация

Фон

Можно настроить усиления и параметры системы управления с systune или looptune. Чтобы использовать эти команды, необходимо создать настраиваемую модель системы управления, которая идентифицирует и параметризовала ее настраиваемые элементы. Это сделано путем объединения числовых моделей LTI фиксированных элементов с параметрическими моделями настраиваемых элементов.

Используя предопределенные настраиваемые элементы

Можно использовать один из следующих "параметрических" блоков, чтобы смоделировать настраиваемые элементы, с которыми обычно сталкиваются:

Например, создайте настраиваемую модель feedforward/feedback настройки рисунка 1 где $$C$$ настраиваемый ПИД-регулятор и $$F$$ настраиваемая передаточная функция первого порядка.

Рисунок 1: система управления с Feedforward и Feedback Paths

Первая модель каждый блок в блок-схеме, с помощью подходящих параметрических блоков для $$C$$ и $$F$$.

G = tf(1,[1 1]); 
C = tunablePID('C','pid');  % tunable PID block
F = tunableTF('F',0,1);     % tunable first-order transfer function

Затем используйте connect, чтобы создать модель полной блок-схемы. Чтобы задать, как блоки соединяются, маркируйте вводы и выводы каждого блока и смоделируйте соединения подведения итогов с помощью sumblk.

G.u = 'u';  G.y = 'y';
C.u = 'e';  C.y = 'uC';
F.u = 'r';  F.y = 'uF';

% Summing junctions
S1 = sumblk('e = r-y');
S2 = sumblk('u = uF + uC');

T = connect(G,C,F,S1,S2,'r','y')

T =

  Generalized continuous-time state-space model with 1 outputs, 1 inputs, 3 states, and the following blocks:
    C: Parametric PID controller, 1 occurrences.
    F: Parametric SISO transfer function, 0 zeros, 1 poles, 1 occurrences.

Type "ss(T)" to see the current value, "get(T)" to see all properties, and "T.Blocks" to interact with the blocks.

Это создает обобщенную модель в пространстве состояний T передаточной функции с обратной связью от r до y. Эта модель зависит от настраиваемых блоков C и F. Можно использовать systune, чтобы автоматически настроить коэффициенты ПИД и feedforward коэффициенты a,b, подвергающийся требованиям к производительности. Используйте showTunable, чтобы видеть текущее значение настраиваемых блоков.

showTunable(T)

C =
 
        1 
  Ki * ---
        s 

  with Ki = 0.001
 
Name: C
Continuous-time I-only controller.
-----------------------------------
F =
 
    10
  ------
  s + 10
 
Name: F
Continuous-time transfer function.

Взаимодействие с настраиваемыми параметрами

Можно настроить параметризацию настраиваемых элементов $$C$$ и $$F$$ путем взаимодействия с объектами C и F. Используйте get, чтобы видеть их список свойств.

get(C)

             Kp: [1x1 param.Continuous]
             Ki: [1x1 param.Continuous]
             Kd: [1x1 param.Continuous]
             Tf: [1x1 param.Continuous]
       IFormula: ''
       DFormula: ''
           Name: 'C'
             Ts: 0
       TimeUnit: 'seconds'
      InputName: {'e'}
      InputUnit: {''}
     InputGroup: [1x1 struct]
     OutputName: {'uC'}
     OutputUnit: {''}
    OutputGroup: [1x1 struct]
          Notes: [0x1 string]
       UserData: []

ПИД-регулятор имеет четыре настраиваемых параметра Kp,Ki,Kd,Tf. Настраиваемый блок C содержит описание каждого из этих параметров. Атрибуты параметра включают текущее значение, минимальные и максимальные значения, и свободен ли параметр или фиксирован.

C.Kp

 
ans =
 
       Name: 'Kp'
      Value: 0
    Minimum: -Inf
    Maximum: Inf
       Free: 1
      Scale: 1
       Info: [1x1 struct]

 
1x1 param.Continuous
 

Установите соответствующие атрибуты заменять значения по умолчанию. Например, можно зафиксировать временную константу Tf к значению 0.1

C.Tf.Value = 0.1;
C.Tf.Free = false;

Создание пользовательских настраиваемых элементов

Для настраиваемых элементов, не покрытых предопределенными упомянутыми выше блоками, можно создать собственную параметризацию с точки зрения элементарных действительных параметров (realp). Рассмотрите фильтр нижних частот

где коэффициент $$a$$ является настраиваемым. Чтобы смоделировать этот настраиваемый элемент, создайте действительный параметр $$a$$ и задайте $$F$$ как передаточная функция, числитель которой и знаменатель являются функциями $$a$$. Это создает обобщенную модель в пространстве состояний F фильтра нижних частот, параметризованного настраиваемым скалярным a.

a = realp('a',1);   % real tunable parameter, initial value 1
F = tf(a,[1 a])

F =

  Generalized continuous-time state-space model with 1 outputs, 1 inputs, 1 states, and the following blocks:
    a: Scalar parameter, 2 occurrences.

Type "ss(F)" to see the current value, "get(F)" to see all properties, and "F.Blocks" to interact with the blocks.

Точно так же можно использовать действительные параметры, чтобы смоделировать фильтр метки

с настраиваемыми коэффициентами $${\omega }_n,{\zeta }_1,{\zeta }_2$$.

wn = realp('wn',100);
zeta1 = realp('zeta1',1);   zeta1.Maximum = 1;    % zeta1 <= 1
zeta2 = realp('zeta2',1);   zeta2.Maximum = 1;    % zeta2 <= 1
N = tf([1 2*zeta1*wn wn^2],[1 2*zeta2*wn wn^2]);  % tunable notch filter

Можно также создать настраиваемые элементы с параметрами с матричным знаком. Например, смоделируйте основанный на наблюдателе контроллер $$C(s)$$ с уравнениями

и настраиваемые матрицы усиления $$K$$ и $$L$$.

% Plant with 6 states, 2 controls, 3 measurements
[A,B,C] = ssdata(rss(6,3,2));

K = realp('K',zeros(2,6));
L = realp('L',zeros(6,3));

C = ss(A-B*K-L*C,L,-K,0)

C =

  Generalized continuous-time state-space model with 2 outputs, 3 inputs, 6 states, and the following blocks:
    K: Parametric 2x6 matrix, 2 occurrences.
    L: Parametric 6x3 matrix, 2 occurrences.

Type "ss(C)" to see the current value, "get(C)" to see all properties, and "C.Blocks" to interact with the blocks.

Включение требований разомкнутого цикла

Команда systune берет модель с обратной связью полной системы управления, как настраиваемая модель T, созданная в начале этого примера. Такие модели с готовностью не поддерживают анализ разомкнутого цикла или спецификации разомкнутого цикла, такие как формы цикла и запасы устойчивости. Чтобы получить доступ к ответам разомкнутого цикла, вставьте блок AnalysisPoint как показано в рисунок 2.

Рисунок 2: аналитический блок точки

Блок AnalysisPoint может использоваться, чтобы отметить внутренние сигналы интереса, а также местоположений, где открыть обратную связь и измерить ответы разомкнутого цикла. Этот блок оценивает к модульному усилению и не оказывает влияния на образцовые ответы. Например, создайте модель T с обратной связью обратной связи рисунка 2 где $$C$$ настраиваемый ПИД.

G = tf(1,[1 1]);
C = tunablePID('C','pid');
AP = AnalysisPoint('X');
T = feedback(G*C,AP);

Можно теперь использовать getLoopTransfer, чтобы вычислить (отрицательная обратная связь) передаточную функцию цикла, измеренную в местоположении "X". Обратите внимание на то, что эта передаточная функция цикла $$L=GC$$ для обратной связи рисунка 2.

L = getLoopTransfer(T,'X',-1);  % loop transfer at "X"
clf, bode(L,'b',G*C,'r--')

Можно также обратиться к местоположению "X" при определении целевых форм цикла или запасов устойчивости для systune. Требование затем применяется к передаче цикла, измеренной в этом местоположении.

% Target loop shape for loop transfer at "X"
Req1 = TuningGoal.LoopShape('X',tf(5,[1 0]));

% Target stability margins for loop transfer at "X"
Req2 = TuningGoal.Margins('X',6,40);

В целом отделения открывающего цикла заданы в свойстве Location блоков AnalysisPoint. Для одноканальных аналитических точек имя блока используется в качестве имени местоположения по умолчанию. Для многоканальных аналитических точек индексы добавлены к имени блока, чтобы сформировать имена местоположения по умолчанию.

AP = AnalysisPoint('Y',2);  % two-channel analysis point
AP.Location

ans = 2x1 cell array
    {'Y(1)'}
    {'Y(2)'}

Можно заменить имена местоположения по умолчанию и использовать более описательные имена путем изменения свойства Location.

% Rename loop opening locations to "InnerLoop" and "OuterLoop".
AP.Location = {'InnerLoop' ; 'OuterLoop'};
AP.Location

ans = 2x1 cell array
    {'InnerLoop'}
    {'OuterLoop'}