Можно иногда улучшить результаты робастного синтеза контроллера с musyn. Даже если опции по умолчанию дают хорошие результаты, путем изменения определенных опций, вы можете:
Найдите контроллер, который обеспечивает лучшую устойчивую эффективность.
Найдите контроллер более низкого порядка, который обеспечивает аналогичную устойчивую эффективность.
Рассмотрите попытку нескольких методов, описанных здесь, чтобы увидеть, являются ли результаты, которые вы получаете из musyn может быть улучшен.
По умолчанию, musyn рассматривает все неопределенности как сложные неопределенности, даже те, которые представлены реальными параметрами. Для ureal блоки, musyn принимает, что каждый действительный параметр имеет мнимую часть, которая может варьироваться на ту же величину, что и действительная часть. Это предположение упрощает расчет, но приводит к более консервативной оценке устойчивой эффективности системы.
Когда у вас есть реальная неопределенность, можно вместо этого использовать mixed-μ synthesis, которая явно принимает во внимание тот факт, что некоторые неопределенные параметры ограничены вещественными значениями. Попробуйте использовать синтез mixed- μ, чтобы увидеть, улучшает ли он эффективность по сравнению с контроллером, который вы получаете без него .
Чтобы использовать синтез mixed- μ, установите 'MixedMU' опция musynOptions на 'on'. Для примера, который иллюстрирует преимущество синтеза смешанного μ, см. Управление системой пружинной массы-демпфера с использованием смешанного синтеза-Му.
Синтез Mixed- μ усложняет расчеты и может привести к контроллерам более высокого порядка. Методы в Reduce Controller Order могут помочь упростить полученный контроллер .
Для неструктурированного проектирования контроллера, musyn может вернуть относительно высокоупорядоченные контроллеры. musyn использует частотно-зависимые матрицы масштабирования, которые подгоняются рациональными функциями. (См. Процесс итерации D-K.) Порядок, требуемый для соответствия масштабированиям, и количество неопределенных блоков в вашей системе способствуют порядку конечного оптимизированного контроллера. Поэтому после использования musyn для начального устойчивого проектирования контроллера может быть полезно искать контроллер более низкого порядка, который достигает аналогичной устойчивой эффективности. Среди подходов к получению контроллера нижнего порядка можно:
Один из методов состоит в том, чтобы использовать команды снижения сложности модели, чтобы уменьшить контроллер, что musyn возвращает и находит приближение самого низкого порядка, которая достигает подобной эффективности. Для примера, иллюстрирующего этот подход, см. musynperf страница с описанием.
Даже если начальный контроллер, который вы получаете с musyn не уменьшается таким образом, чтобы сохранить устойчивую эффективность, может существовать контроллер более низкого порядка, который достигает той же эффективности. Рассмотрите попытку других методов, чтобы увидеть, меняются ли параметры musyn расчеты могут помочь вам найти такой контроллер.
Этот подход использует возможности musyn для настройки контроллеров с фиксированной структурой. Предположим, что вы используете musyn для разработки централизованного контроллера полного порядка K для неопределенного объекта P с nmeas сигналы измерения и ncont управляющие сигналы. Можно создать модель пространства состояний с фиксированным порядком настройки более низкого порядка, чем K, и использовать musyn снова, чтобы настроить свободные параметры этой модели. Если новый контроллер достигает устойчивой производительности, близкой к эффективности неструктурированного контроллера, попробуйте еще раз с настраиваемой моделью пространства состояний еще более низкого порядка. Для образца предположим K - контроллер 10-го порядка, возвращенный musyn для объекта P. Следующие команды создают и настраивают контроллер пространства состояний пятого порядка путем формирования системы неопределенности с обратной связью с настраиваемым контроллером и передачи его в musyn.
C0 = tunableSS('C0',5,nmeas,ncont);
CL0 = lft(P,C0);
[CL,CLperf,info] = musyn(CL0);Для простого примера см. Робастную настройку контроллера с фиксированной структурой на musyn страница с описанием.
Для каждой итерации, musyn подходит для каждой записи в D и G матрицах масштабирования рациональной функцией автоматически выбранного порядка. Чем выше порядок этих функций, тем выше порядок результирующего контроллера. По умолчанию максимальный порядок равен 5 для D масштабирования и 2 для G матриц масштабирования. Если эти значения по умолчанию дают контроллеру хорошую устойчивую эффективность, попробуйте снизить максимальный порядок, чтобы увидеть, musyn возвращает контроллер низкого порядка с аналогичной эффективностью. Чтобы изменить максимальный порядок, используйте 'FitOrder' опция musynOptions.
Если ваша система имеет повторяющиеся неопределенные параметры, можно ограничить D и G масштабирования, чтобы они были диагональными, что может привести к неструктурированному контроллеру более низкого порядка. Для получения дополнительной информации смотрите Повторные блоки параметров.
Неопределенный параметр может возникнуть несколько раз в заданной модели. Например, следующий код создает модель неопределенного пространства состояний, которая имеет два вхождений каждый из неопределенных параметров p1 и p2.
p1 = ureal('p1',10); p2 = ureal('p2',3); A = [-p1 p2;0 -p1]; B = [-p2; p2]; C = [1 0;1 1]; D = [0;0]; sys = ss(A,B,C,D)
sys =
Uncertain continuous-time state-space model with 2 outputs, 1 inputs, 2 states.
The model uncertainty consists of the following blocks:
p1: Uncertain real, nominal = 10, variability = [-1,1], 2 occurrences
p2: Uncertain real, nominal = 3, variability = [-1,1], 2 occurrences
Type "sys.NominalValue" to see the nominal value, "get(sys)" to see all properties,
and "sys.Uncertainty" to interact with the uncertain elements.Множественные вхождения неопределенных параметров могут увеличить порядок рациональных функций подгонки для D и G масштабирования. Поэтому они могут увеличить количество состояний в контроллере, возвращенном musyn. Можно уменьшить этот эффект повторных параметров несколькими способами:
По умолчанию, musyn по умолчанию используются полные матрицы для D и G масштабирования повторяющихся блоков. Матрицы полного масштабирования могут иметь частотно-зависимые значения как на, так и вне диагонали. Подгонка всех этих записей может привести к высокому порядку контроллера. Если musyn вместо этого используется диагональное масштабирование, тогда необходимо меньше независимых функций подгонки, что может уменьшить порядок контроллера.
Диагональное масштабирование, эквивалентно обработке каждого повторного блока как независимого образца неопределенного параметра. Поэтому полное масштабирование является менее консервативным и может привести к лучшей устойчивой эффективности. Однако, чтобы уменьшить порядок контроллера, можно попробовать диагональное масштабирование и увидеть, musyn может все еще найти адекватный контроллер, используя более консервативную оценку μ верхней границы.
Чтобы задать диагональное масштабирование для повторяющихся блоков, используйте 'FullDG' опция musynOptions.
Использовать simplify уменьшить количество повторяющихся параметров на объекте перед вызовом musyn. simplify команда пытается удалить избыточные образцы неопределенных блоков.
systuneЕсли у вас более пяти повторных образцы неопределенного параметра и нет динамической неопределенности (нет ultidyn блоки), рассмотрите использование systune вместо musyn. systune команда настраивает элементы контроллера фиксированной структуры. Он может выполнять устойчивую настройку контроллера без деградации, вызванной большим количеством повторяющихся блоков. Для получения дополнительной информации о способах выполнения устойчивой настройки с systune, см. «Устойчивые подходы к настройке».