Система управления с настраиваемыми компонентами

Этот пример показывает, как создать настраиваемую модель системы управления на следующем рисунке.

Реакция на объект $$G(s)=1/(s+1{)}^2$$. Модель динамики датчика $$S(s)=5/(s+4)$$. Контроллер $$C$$ является настраиваемым ПИД-регулятором и префильтром $$F=a/(s+a)$$ - lowpass с одним настраиваемым параметром, $$a$$.

Создайте модели, представляющие динамику объекта управления и датчика. Поскольку объект и динамика датчиков фиксированы, представьте их с помощью числовых моделей LTI zpk и tf.

G = zpk([],[-1,-1],1);
S = tf(5,[1 4]);

Создайте настраиваемое представление контроллера $$C$$.

C = tunablePID('C','PID');

C является tunablePID объект, который является блоком Система Управления с предопределенной пропорционально-интегрально-производной (PID) структурой.

Создайте модель фильтра $$F=a/(s+a)$$ с одним настраиваемым параметром.

a = realp('a',10); 
F = tf(a,[1 a]);

a является realp (реальный настраиваемый параметр) объект с начальным значением 10. Использование a как коэффициент в tf создает настраиваемую genss объект модели F.

Соедините модели вместе, чтобы создать модель обратной связи от $$r$$ кому $$y$$.

T = feedback(G*C,S)*F

T =

  Generalized continuous-time state-space model with 1 outputs, 1 inputs, 5 states, and the following blocks:
    C: Tunable PID controller, 1 occurrences.
    a: Scalar parameter, 2 occurrences.

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

T является genss объект модели. В отличие от совокупной модели, образованной соединением только числовых моделей LTI, T отслеживает настраиваемые элементы системы управления. Настраиваемые элементы хранятся в Blocks свойство genss объект модели.

Отобразите настраиваемые элементы T.

T.Blocks

ans = struct with fields:
    C: [1x1 tunablePID]
    a: [1x1 realp]

Можно использовать такие команды настройки, как systune для настройки свободных параметров T для удовлетворения проектных требований вы задаете.

Похожие примеры

• Настраиваемый Lowpass
• Создайте настраиваемый фильтр второго порядка
• Создайте модель пространства состояний с фиксированными и настраиваемыми параметрами

Подробнее о

• Модели с настраиваемыми коэффициентами