Modelado de control sin modelo de fuentes de alimentación conmutadas
Un enfoque integrado para el modelado y el control adaptativo
En la referencia se propone el siguiente modelo genérico:
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)
Sin pérdida de generalidad, aquí se supone que el retardo de tiempo del sistema dinámico controlado S es 1, y(k) es la salida unidimensional del sistema S, y u(k-1) es el p -entrada dimensional. φ(k) es un parámetro característico, que se estima en línea mediante algún algoritmo de identificación, y k es un tiempo discreto. Veremos que φ(k) tiene un significado matemático y de ingeniería obvio en el procedimiento de integración de identificación y control de corrección de retroalimentación en tiempo real de identificación en tiempo real.
Integración de modelado en tiempo real y control de retroalimentación
Específicamente, nuestro marco integrado de modelado y control de retroalimentación es el siguiente:
(1) Basado en datos de observación y modelo general
y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]
Utilizando un método de valoración adecuado, se obtiene una estimación φ(k-1) de φ(k-1).
(2) Para buscar el valor de pronóstico φ*(k) de φ(k-1) un paso adelante, un método simple es tomar
φ*(k)=φ*(k-1)
Cuando buscamos la ley de control, aún registramos φ*(k) como φ(k).
(3) Aplique la ley de control al sistema S para obtener una nueva salida bey(k más 1). Entonces se obtiene un nuevo conjunto de datos {y(k más 1), u(k)}.
Repita (1), (2) y (3) sobre la base de este nuevo conjunto de datos para obtener nuevos datos {y(k más 2), u(k más 1)} y así sucesivamente. Siempre que el sistema S satisfaga ciertas condiciones, bajo la acción de este procedimiento, la salida y(k) del sistema s se aproximará gradualmente a y0.
