intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Khảo sát ứng dụng MATLAB trong điều khiển tự động - Phần 4

Chia sẻ: Vo Nhat Linh | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:34

Thêm vào BST
Báo xấu
104
lượt xem 22
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Lệnh append kết nối động học 2 hệ thống không gian trạng thái tạo thành 1 hệ thống chung. [a,b,c,d] = append(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) tạo ra hệ thống không gian trạng thái kết hợp bao gồm hệ thống 1 và hệ thống 2. Hệ thống nhận được là:

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Khảo sát ứng dụng MATLAB trong điều khiển tự động - Phần 4

  1. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng NHOÙM LEÄNH XAÂY DÖÏNG MOÂ HÌNH (Model Building) 1. Leänh APPEND a) Coângduïng: Keát hôïp ñoänghoïc 2 heäthoángkhoânggiantraïngthaùi. b) Cuù phaùp : [a,b,c,d]=append(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) c) Giaûi thích: Leänh appendkeát noái ñoäng hoïc 2 heä thoáng khoâng gian traïng thaùi taïo thaønh 1 heä Heä thoáng ñaõ keát noái u1 y1 System1 u2 y2 System1 thoángchung. [a,b,c,d] = append(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) taïo ra heä thoáng khoâng gian traïng thaùi keát hôïp baogoàmheäthoáng1 vaø heäthoáng2. Heä thoángnhaänñöôïc laø:  .  A 0   x1   B1 0   u1   x1  =  1 .  x  + 0 B  u   x 2   0 A2     2  2  2  y1  C1 0   x1   D1 0   u1   y  =  0 C   x  +  0 D  u   2  2  2  2  2 d) Ví duï 1: Cho 2 heäkhoânggiantraïngthaùi  .  1 1   x1  1  x.1  =  + u  x  2 − 1  x 2  0       2  (Heä I)   x1   y = [ 2 4]   + [1] u   x2  1
  2. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng  ⋅  4 3  x1  1  x.1  =  + u   x  1 0   x 2  0        2  (Heä II)   x1   y = [ 4 − 2]   + [ 0] u   x2  Keát noái 2 heä khoâng gian traïng thaùi treân ñeå taïo ra moät heä khoâng gian traïng thaùi keáthôïp. a1 =[1 1;2 -1]; b1 =[1; 0]; c1 =[2 4]; d1 =[1]; a2 =[4 3;1 0]; b2 =[1; 0]; c2 =[4 -2]; d2 =[0]; [a,b,c,d]=append(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) a= 1 1 0 0 2 -1 0 0 0 0 4 3 0 0 1 0 b= 1 0 0 0 0 1 0 0 c= 2 4 0 0 0 0 4 -2 d= 1 0 0 0 Ví duï 2: Trích töø Ví duï 3.12 saùch‘ÖÙng duïng Matlab trong ñieàu khieån töï ñoäng’ taùc giaûNguyeãnVaêngiaùp.Vaø ñöôïc vieátbôûi file.m 2
  3. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng %KET NOI HAI HE THONG SONG SONG a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; b=[3 4;4 5;7 9]; c=[0 0 1]; d=[0 0]; e=[1 9 3;4 5 6;7 8 7]; f=[2 4;4 6;7 9]; g=[0 1 1]; h=[0 0]; [A,B,C,D]= append(a,b,c,d,e,f,g,h) Keát quaû: A= 1 2 3 0 0 0 4 5 6 0 0 0 7 8 9 0 0 0 0 0 0 1 9 3 0 0 0 4 5 6 0 0 0 7 8 7 B= 3 4 0 0 4 5 0 0 7 9 0 0 0 0 2 4 0 0 4 6 0 0 7 9 C= 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 D= 3
  4. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng 0 0 0 0 0 0 0 0 2. Leänh AUSTATE a) Coângduïng: Theâmvaøoheäkhoânggiantraïngthaùi caùcngoõra. b) Cuù phaùp : [ab,bb,cb,db]=austate(a,b,c,d) c) Giaûi thích: . [ab,bb,cb,db] = austate(a,b,c,d) taïo ra moät heä khoâng gian traïng thaùi môùi vaø soá ngoõ vaøo baèng soá ngoõ vaøo heä ban ñaàu nhöng soá ngoõ ra nhieàu hôn. Keát quaû ta ñöôïc heä thoángsau: . x =Ax +Bu  y  C  D  x =  1  x +  0  u (1.2)       d) Ví duï: Cho heäkhoânggiantraïngthaùi coù: a= b= c= d= 4 5 3 2 1 3 1 2 6 7 6 1 2 4 3 4 Duøngleänh: [ab,bb,cb,db]=augstate(a,b,c,d)ta ñöôïc heämôùi nhöheä(1.2) coù: ab= bb = 1 2 4 5 3 4 6 7 cb = db = 1 3 3 2 2 4 6 1 1 0 0 0 0 1 0 0 3. Leänh BLKBUILD, CONNECT a) Coângduïng: Chuyeånsô ñoàkhoái thaønhmoâhìnhkhoânggiantraïngthaùi. b) Cuù phaùp : 4
  5. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng blkbuild [aa,bb,cc,dd]=connect(a,b,c,d,Q,inputs,outputs) c) Giaûi thích: [aa,bb,cc,dd] = connect(a,b,c,d,Q,inputs,outputs) taïo ra caùc ma traän moâ hình khoâng gian traïngthaùi (ac,bc.cc,dc)cuûaheäthoángtrongsô ñoàkhoái, caùcmatraän(a,b,c,d)vaø matraänQ (matraäncho bieátsöï keátnoái beântrongheäthoáng).Vector inputsvaøoutputsduøngñeåchoïn caùcngoõvaøovaøngoõra saucuøngcho heäthoáng(ac,bc,cc,dc). Vieäc thöïc hieänxaâydöïngmoâhình duøngleänhconnectñöôïc thöïc hieänquacaùcböôùc: c.1) Xaùc ñònhhaømtruyeànhay heäthoángkhoânggian traïngthaùi: nhaäpcaùc heäsoá soá cuûatöû soávaømaãusoámoãi haømtruyeànsöûduïngteânbieánn1, n2, n3, …, vaød1, d2, d3,… hoaëcnhaäpmatraän(A,B,C,D) söûduïngteânbieána1, b1, c1, d1; a2, b2, c2, d2; a3, b3, c3, d3,… c.2) Xaây döïng moâhình khoânggian traïng thaùi chöanoái: hình thaønhmoâhình bao goàm taátcaû haømtruyeànchöa ñöôïc keátnoái. Ñieàunaøy ñöôïc thöïc hieänbaèngcaùchlaëp ñi laëp laïi leänh append cho caùc khoái khoâng gian traïng thaùi hay tf2ss vaø append cho caùc khoái haømtruyeàn.tf2ss coù theåchuyeånmoãi khoái thaønhheäkhoânggian traïngthaùi nhoûsauñoù duøngleänhappend ñeåtaäphôïp caùckhoái nhoûthaønhmoätmoâhình hoaønchænh. c.3) Chæra caùckeátnoái beântrong:xaùcñònhmatraänQ chæra caùchkeátnoái caùckhoái cuûasô ñoà khoái. Trong moäthaøngcuûama traänQ thaønhphaànñaàutieânlaø soá ngoõ vaøo. Nhöõngthaønhphaàntieáptheochæcaùcngoõñöôïïc noái vaøongoõvaøotreân. Ví duï: neáungoõ vaøo 7 nhaäncaùcngoõ vaøo khaùctöø ngoõ ra 2, 15 vaø 6 trongñoù ngoõ vaøoaâmthì haøngtöôngöùngtrongQ laø [7 2 -15 6]. c.4) Choïn ngoõ vaøo vaø ngoõ ra: taïo caùc vector inputs vaø outputsñeå chæra ngoõ vaøo vaøngoõra naøoñöôïc duy trì laømngoõvaøovaø ngoõra cuûaheäthoáng. Ví duï: neáungoõvaøo1, 2 vaø15 vaøngoõra 2 vaø7 ñöôïc duy trì thì inputsvaøoutputslaø: inputs=[1 2 15] outputs=[2 7] c.5) Keát noái beântrong:duøngleänh: [ac,bc,cc,dc] = connect(a,b,c,d,Q,inputs,outputs) leänh naøy laáy thoâng tin trong ma traän Q tieán haønh noái cheùo caùc khoái taïo thaønh heä thoángvôùi caùc ngoõ vaøo vaø caùc ngoõ ra ñöôïc choïn bôûi bieáninputsvaø outputs. d) Ví du ï: Xeùt sô ñoàkhoái cuûaheäMIMO (Mylti InputMilti Output)sau: u1 2 y1 Heä thoáng 1 u2 KGTT y2 uc + = Ax + Bu - y = Cx + Du 5 3
  6. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng Ñeåtaïo ra moâhình khoânggiantraïngthaùi cuûaheäthoángnaøy, ta söûduïngcaùcleänh sau: % Khai baùohaømtruyeànkhaâu(1): n1 =10; d1 =[1 5]; % Khai baùocaùcmatraäncuûaheäkhoânggiantraïngthaùi (2): a2 =[1 2 -5 3]; b2 =[2 -4 6 5]; c2 =[-3 9 0 4]; d2 =[2 1 -5 6]; % Khai baùohaømtruyeànkhaâuñieàukhieån(3): n3 =2*[1 1]; d3 =[1 2]; % Khai baùosoákhaâucuûasô ñoàkhoái: nblocks=3; % Thöïc hieäncaùcleänhkeátnoái: blkbuild; % Khai baùomatraänñieàukhieånkeátnoái beântrong(Q): Q =[3 1 -4 4 3 0]; inputs=[1 2] outputs=[2 3]; [ac,bc,cc,dc]=connect(a,b,c,d,Q,inputs,outputs) Vaø ta ñöôïc heäthoángcoù caùcmatraänac, bc, cc, dc nhösau: ac = -5.0000 0 0 0 -3.0769 1.0000 4.4615 -6.6154 3.8462 -5.0000-0.0769 0.7692 4.6154 0 0.3077 -1.0769 6
  7. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng bc = 1.0000 0 -1.0769 0 9.8462 0 -0.3846 cc = 0.7692 -3.0000 8.3846 0.1538 4.6154 0 0.3077 0.9231 dc = 0 2.7692 0 -0.3846 Heäthoángnaøycoù 2 ngoõvaøolaø 1 vaø2 vaøcoù 2 ngoõra laø 2 vaø 3. 4. Leänh CLOOP a) Coângduïng: Hình thaønhheäthoángkhoânggiantraïngthaùi voøngkín. b) Cuù phaùp : [ac,bc,cc,dc]=cloop(a,b,c,d,sign) [ac,bc,cc,dc]=cloop(a,b,c,d,inputs,outputs) [numc,denc]=cloop(num,den,sign) c) Giaûi thích: cloop taïo ra heä thoángvoøng kín baèngcaùch hoài tieáp caùc ngoõ ra vaø caùc ngoõ vaøo cuûaheäthoáng.Taátcaûcaùcngoõvaøovaøngoõra cuûaheävoønghôû ñöôïc giöõ laïi trongheä voøngkín. cloop söûduïngñöôïc cho caûheälieântuïc vaøgiaùnñoaïn. [ac,bc,cc,dc]=cloop(a,b,c,d,sign)taïo ra moâhình khoânggiantraïngthaùi cuûaheävoøngkín baèngcaùchhoài tieáptaátcaûngoõra tôùi taátcaûcaùcngoõvaøo. u + y System ± Heä thoáng voøng kín sign=1: hoài tieápdöông. sign=-1: hoài tieápaâm. Neáukhoângcoù thamsoásign thì xemnhölaø hoài tieápaâm. 7
  8. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng Keát quaûta ñöôïc heäthoángvoøngkín: [ ] [ ] . x = A ± B ( I  D) −1 C x + B ( I  D) −1 u [ y = C ± D ( I  D ) −1 C ] x + [ D( I C ) ] u −1 trongñoùdaáu“-“ öùngvôùi hoài tieápdöôngvaø daáu“+”öùngvôùi hoài tieápaâm. [numc,denc]=cloop(num,den,sign)thöïc hieänhoài tieápñôn vò vôùi daáuñöôïc cho bôûi tham soásign ñeåtaïo ra heäthoángvoøngkín coù haømtruyeànña thöùc. num( s ) G(s) num( s ) = = den( s ) 1 G ( s ) den( s )  num( s ) [ac,bc,cc,dc]=cloop(a,b,c,d,outputs,inputs)thöïc hieänhoài tieápcaùcngoõra ñöôïc chæñònh trong vector outputs veà ngoõ vaøo ñöôïc chæñònh roõ trong vector inputs ñeå taïora moâ hình khoânggiantraïngthaùi cuûaheävoøngkín. u1 y1 Inputs System u2 Output y2 + s ± Heä thoáng voøng kín Vector outputs chöùa chæ soá caùc ngoõ ra naøo ñöôïc hoài tieáp veà ngoõ vaøo. Trong tröôønghôïp naøy, hoài tieáp döông ñöôïc söû duïng. Muoán choïn hoài tieáp aâm, ta duøngtham soá–inputsthaycho inputs. d) Ví duï: Xeùt heäkhoânggian traïngthaùi (a,b,c,d) coù 5 ngoõ ra vaø 8 ngoõvaøo. Ñeå hoài tieápcaùc ngoõra 1, 3 vaø5 veàcaùcngoõvaøo2, 8 vaø7 vaø choïn hoài tieápaâm. outputs=[1 3 5]; inputs=[2 8 7]; [ac,bc,cc,dc]=cloop(a,b,c,d,outputs,- inputs) Cho heäkhoânggiantraïngthaùi: . u  x = Ax + [ B1 B2 ]  1  u 2   y1   C1   D11 D12   u1   y  = C  x +  D D22  u 2   2  2  21   Giaû söû voøng kín ñöôïc taïo ra baèng caùch hoài tieápveà ngoõ y 2 ngoõ ra vaøo u2 thì ta ñöôïc heä khoâng gian traïng thaùi: 8
  9. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng . u  x = [ A ± B2 EC 2 ]x + [ B1 ± B2 ED21 B2 E ]  1  u 2   y1   C1 ± D12 EC 2   D11 ± D12 ED21 D12 E   u1   y  = C ± D EC x +  D ± D ED D22 E  u   2  2 22 2  21 22 21   2 trong ñoù E = D2D1)-1 vôùi I laø ma traän ñôn vò. (I Caùc bieåu thöùc treân ñeàu ñuùng cho moâ hình giaùn ñoaïn khi thay pheùp vi phaân baèng pheùp sai phaân vaø haøm truyeàn trong maët phaúng z thay cho haøm truyeàn trong maët phaúng s. Chuù yù: ma traän (I  D2D1)-1 phaûi coù theå nghòch ñaûo ñöôïc. 5. Leänh FEEDBACK a) Coângduïng: Keát noái hoài tieáphai heäthoáng. b) Cuù phaùp : [a,b,c,d]=feedback(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) [a,b,c,d]=feedback(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,sign) [a,b,c,d]=feedback(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,inputs1,outputs1) [num,den]=feedback(num1,den1,num2,den2) [num,den]=feedback(num1,den1,num2,den2,sign) c) Giaûi thích: [a,b,c,d] = feedback(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,sign) taïo ra heä thoáng khoâng gian traïng thaùi toåhôïp vôùi keátnoái hoài tieápcuûaheäthoáng1 vaø2: u1 + System 1 y1 ± System 2 y2 u2 Heä thoáng hoài tieáp Heä thoánghoài tieápñöôïc taïo ra baèngcaùchnoái caùc ngoõ ra cuûaheäthoáng1 tôùi caùc ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 2 vaø caùc ngoõ ra cuûa heä thoáng 2 tôùi caùc ngoõ vaøo cuûa heä thoáng1. sign=1: Hoài tieápdöông. sign=-1: Hoài tieápaâm. Neáuboûquathamsoásign thì leänhseõhieåulaø hoài tieápaâm. Saukhi hoài tieápta thuñöôïc thoáng: 9
  10. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng  .   A ± B ED C ± B1 EC 2   x1   B1 ( I ± ED2 D1 )   x.1  =  1 1 2 1 + u1  x   B2 C1 ± B2 D2 ED2 C1 A± B2 D2 EC 2   x 2   B2 D1 ( I ± ED2 D1 )      2 x  y1 = [ C1 ± D1 ED2 C1 ± D1 EC 2 ]  1  + [ D1 ( I ± ED2 D1 ] u1  x2  trong ñoù: E = (I  D2D1)-1 vôùi I laø ma traän ñôn vò, daáu “-“ öùng vôùi hoài tieáp döông vaø daáu “+” öùng vôùi hoài tieáp aâm. [num,den] = feedback(num1,den1, num2,den2,sign) taïo ra haøm truyeàn ña thöùc cuûa heä thoáng hoài tieáp. sign = 1: Hoài tieáp döông. sign = -1: Hoài tieáp aâm. Neáu boû qua tham soá sign thì leänh seõ hieåu laø hoài tieáp aâm. Haøm truyeàn cuûa heä thoáng laø: num( s ) G1 ( s ) num1 ( s)den2 ( s) = = den( s ) 1 G1 ( s )G2 ( s ) den1 ( s )den2 ( s )  num1 ( s) num2 ( s ) [a,b,c,d] = feedback(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2, inputs1, outputs1) taïo ra heä thoáng hoài tieáp baèng caùch hoài tieáp caùc ngoõ ra trong outputs cuûa heä thoáng 2 tôùi caùc ngoõ vaøo trong inputs cuûa heä thoáng 1. Vector inputs 1 chöùa caùc chæ soá ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 1 vaø chæ v z System System inputs1 1 + 1 outputs1 u1 y1 ± System y2 2 u2 Heä thoáng hoài tieáp ra ngoõ ra naøo cuûa heä thoáng 1 ñöôïc choïn hoâi tieáp. Vector outputs1 chöùa caùc chæ soá ngoõ ra cuûa heä thoáng 1 vaø chæ ra ngoõ ra naøo cuûa heä thoáng 1 ñöôïc hoài tieáp veà ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 2. Trong heä thoáng naøy, hoài tieáp laø hoài tieáp döông. Neáu muoán duøng hoài tieáp aâm thì d) Ví duï: 10
  11. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng 2 s 2 + 5s + 1 Keát noái khaâu coù haøm truyeàn G ( s ) = vôùi khaâu hoài tieáp coù haøm s2 + s + 3 5( s + 2) truyeàn H ( s ) = theodaïnghoài tieápaâmnhösau: s + 10 + G(s) - H(s) numg=[2 5 1]; deng=[1 2 3]; numh=[5 10]; denh=[1 10]; [num,den]=feedback(numg,deng,numh,denh); Keát quaû: num = 2 25 51 10 den = 11 57 78 40 6. Leänh PARALLEL a) Coângduïng: Noái songsongcaùcheäthoáng. b) Cuù phaùp : [a,b,c,d]=parallel(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) [a,b,c,d]=parallel(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,in1, in2, out1,out2) [num,den]=parallel(num1,den1,num2,den2) c) Giaûi thích: 11
  12. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng [a,b,c,d] = parallel(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) noái song song 2 heä thoáng taïo thaønh toå hôïp coù ngoõ ra laø toång caùc ngoõ ra cuûa 2 heä1 thoáng y = y ngoõ vaøo + y2 vaø caùc ñöôïc noái laïi vôùi nhau. u1 + y1 System u 1 y + System y2 u2 2 Heä thoáng song song Cuoái cuøng, ta coù heä thoáng:  .   A1 0   x1   B1   x1  =  + u 0 A2   x2   B2  .  x2         y = y1 + y2 = [C1 + C2] + [D1 + D2]u [num,den] = parallel(num1,den1, num2,den2) taïo ra haøm truyeàn ña thöùc cuûa heä thoáng noái song song. num vaø den chöùa caùc heä soá ña thöùc theo thöù töï giaûm daàn soá muõ cuûa s. Keát quaû ta coù haøm truyeàn: num( s ) num1 ( s )den2 ( s ) + num2 ( s )den1 ( s ) = G1 ( s ) + G2 ( s) = den( s ) den1 ( s)den2 ( s ) [a,b,c,d] = parallel(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2, in1, in2, out1, out2) noái song song 2 heä thoáng ñeå taïo thaønh moät heä thoáng toå hôïp. Caùc ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 1 ñöôïc noái vôùi caùc ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 2 vaø caùc ngoõ ra cuûa heä thoáng 1 vaø 2 ñöôïc coäng laïi vôùi nhau cho ra ngoõ ra chung cuûa heä thoáng. 12
  13. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng v1 z1 System 1 y1 u1 + u y u2 + y2 v2 System z2 2 Heä thoáng song song Vector in1 chöùachæsoá caùcheäthoángvaøo cuûaheäthoáng1 vaø chæra ngoõ vaøo naøo noái vôùi ngoõ vaøo töôngöùngcuûaheäthoáng2 ñöôïc chæra trongvector in2. Töông töï, vector out1chöùachæsoácaùcngoõra cuûaheäthoáng1 vaø chæra ngoõra naøolaø ngoõra toångcuûa caùcngoõra töôngöùngcuûaheäthoáng2 ñöôïc chæra trongvectorout2. Caùc ngoõ vaøo cuûa heä thoáng song song bao goàm caùc ngoõ vaøo ñöôïc noái vaø caùc ngoõ vaøo khoângnoái. Töông töï, ngoõ ra cuûa heä thoángsong song goàmcaùc ngoõ vaøo ñaõ noái vaø caùcngoõvaøochöanoái cuûacaûhai heäthoáng. Parallel söû duïngcho caûheäthoánglieântuïc vaøheäthoánggiaùnñoaïn. d) Ví duïï: Noái 2 khaâucoù haømtruyeànG(s) vaøH(s) thaønhheäthoángsongsong: 3 G(s) = s+4 2s + 4 H (s) = s + 2s + 4 2 numg=3; deng=[1 4]; numh=[2 4]; denh=[1 2 3]; [num,den]=parallel(numg,deng,numh,denh); vaøta ñöôïc heäthoángsongsongcoù haømtruyeàn G’(s) =num(s)/den(s)vôùi caùcheäsoá: num=[0 5 18 25] den=[1 6 11 12] 7. Leänh SERIES 13
  14. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng a) Coângduïng: Noái noái tieáphai heäthoángkhoânggiantraïngthaùi. b) Cuù phaùp : [a,b,c,d]=series(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) [a,b,c,d]=series(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,outputs1,inputs2) [num,den] =series(num1,den1,num2,den2) c) Giaûi thích: Leänh [a,b,c,d] = series(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2) noái caùc ngoõ ra cuûa heä thoáng ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 2, 1u 2 = y . u1 System 1 u2 System 2 y1 y2 Heä thoáng noái tieáp Ñeå ñöôïc heä thoáng:  .   A1 0   x1   B1   x1  =  .  +  u1  x 2   B2 C1 A2   x2   B2 D1    x  y 2 = [ D2 C1 C 2 ]  1  + [ D2 D1 ] u1  x2  [num,den] = series(num1,den1, num2,den2) taïo ra haøm truyeàn ña thöùc cuûa heä thoáng noái tieáp. num vaø den chöùa caùc heä soá ña thöùc theo chieàu giaûm daàn soá muõ cuûa s. Heä thoáng noái tieáp coù haøm truyeàn nhö sau: num( s ) num1 ( s )num2 ( s) = G1 ( s )G2 ( s ) = den( s ) den1 ( s )den2 ( s ) [a,b,c,d] = series (a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2, outputs1, inputs2) noái noái tieáp 2 heä thoáng 1 vaø 2 taïo thaønh heä thoáng toå hôïp. Caùc ngoõ ra ñöôïc chæ roõ cuûa heä thoáng 1 ñöôïcnoái noái tieáp vôùi caùc ngoõ vaøo ñöôïc chæ roõ cuûa heä thoáng 2: Vector output1 chöùa caùc chæ soá ngoõ ra cuûa heä thoáng 1 vaø chæ ra v2 y2 y1 System u1 System u2 2 1 z1 Heä thoáng noái tieáp ngoõ ra naøo cuûa heä thoáng 1 noái vôùi caùc ngoõ vaøo cuûa heä thoáng 2 ñöôïc chæ ra bôûi vector inputs2. 14
  15. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng Leänhnaøycoù theåsöûduïngcho heäthoánglieântuïc vaø heäthoánggiaùnñoaïn. d) Ví duï 1: Keát noái 2 khaâucoù haømtruyeànG(s) vaøH(s) 3 2s + 4 G(s) = , H (s) = s+4 s + 2s + 3 2 ñeåtaïo thaønhheäthoángnoái tieáp.Ta thöïc hieännhösau: num1=3; den1=[1 4]; num2=[2 4]; den2=[1 2 3]; [num,den]=series(num1,den1,num2,den2) ta ñöôïc keátquaû: num=[0 0 6 12] den= [1 6 11 12] Xeùt heäthoángkhoânggian traïng thaùi (a1, b1, c1, d1) vôùi 5 ngoõ vaøo vaø 4 ngoõ ra vaø moät heä thoáng khaùc (a2, b2, c2, d2) vôùi 2 ngoõ vaøo vaø 3 ngoõ ra. Noái noái tieáp 2 heä thoángbaèngcaùchnoái caùcngoõra 2 vaø 4 cuûaheäthoáng1 vôùi caùcngoõvaøo1 vaø 2 cuûa heäthoáng2: outputs1=[2 4]; inputs2=[1 2]; [a,b,c,d]=series(a1,b1,c1,d1,a2,b2,c2,d2,…., outputs2,inputs1) Ví duï 2: Trích töø Ví duï 3.14 saùch… taùcgiaûNuyeãnVaênGiaùp % KET NOI 2 HAM TRUYEN NOI TIEP num1=[1 4]; den1=[1 4]; num2=[2 4]; den2=[2 4]; [num,den]=series(num1,den1,num2,den2) Keát quaû: num= 2 12 16 den= 2 12 16 15
  16. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng 8. Leänh SSDELETE a) Coângduïng: Xoùa caùcngoõvaøo, ngoõra, vaøcaùctraïngthaùi cuûaheäthoángkhoânggiantraïngthaùi. b) Cuù phaùp : [ar,br,cr,dr]=ssdelete(a,b,c,d,inputs,outputs) [ar,br,cr,dr]=ssdelete(a,b,c,d,inputs,outputs,state) c) Giaûi thích: Cho heäthoángkhoânggiantraïngthaùi: . u  x = Ax + [ B1 B2 ]  1  u 2   y1   C1   D D12   u1  y  C=   x1 +  11    2  2  D21 D22  u 2  [ar,br,cr,dr] =ssdelete(a,b,c,d,inputs,outputs)xoùacaùcngoõvaøovaø ngoõra ñöôïc chæñònh töø heäthoángkhoânggiantraïngthaùi (a,b,d,d). Vector inputschöùachæsoácaùcngoõvaøocuûa heä thoáng vaø chæ ra ngoõ vaøo naøo ñöôïc xoùa khoûi heä thoáng khoâng gian traïng thaùi. Töông töï, vector outputschöùa chæsoá caùc ngoõ ra vaø chæra ngoõ ra naøo ñöôïc xoùa khoûi heäthoángkhoânggiantraïngthaùi. Cho heäthoáng  .   A11 A12   x1   B11 B12   u1   x1  =  + A21 A22   x2   B21 B22  u 2  .  x2           y1   C11 C12   x1   D11 D12   u1   y  = C C   x  +  D D  u   2   21 22   2   21 22   2  [ar,br,cr,dr] = ssdelete(a,b,c,d,inputs,outputs,state) xoùa caùc ngoõ vaøo, ngoõ ra, traïng thaùi ra khoûi heä thoáng khoâng gian traïng thaùi. ssdelete söû duïng ñöôïc cho heä thoáng lieân tuïc vaø giaùn ñoaïn. d) Ví duï: Xoùa ngoõ vaøo 1, ngoõ ra 2 vaø 3 ra khoûi heä thoáng khoâng gian traïng thaùi (a,b,c,d) vôùi 2 ngoõ vaøo vaø 3 ngoõ ra vaø 3 traïng thaùi. inputs = [1]; outputs = [2 3]; [ar,br,cr,dr] = ssdelete(a,b,c,d,inputs,outputs); 16
  17. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng Cho heä thoáng khoâng gian traïng thaùi vôùi 5 traïng thaùi, 2 ngoõ vaøo vaø 3 ngoõ ra heä thoángcoù baäc ñöôïc giaûmbaèngcaùch xoùa traïng thaùi 2 vaø 4 khoângñaùp öùng tôùi caùc loaïi vôùi giaùtrò rieângnhoû. [ar,br,cr,dr]=ssdelete(a,b,c,d,[],[].(2,4) 9. Leänh SSSELECT a) Coângduïng: Choïn heäphuï (heäcon) töø heäkhoânggiantraïngthaùi. b) Cuù phaùp : [ae,be,ce,de]=ssselect(a,b,c,d,inputs,outputs) [ae,be,ce,de]=ssselect(a,b,c,d,inputs,outputs,states) c) Giaûi thích: Cho heäkhoânggiantraïngthaùi: . u  x = Ax + [ B1 B2 ]  1  u 2   y1   C1   D11 D12   u1   y  = C  x +  D D22  u 2   2  2  21   [ae,be,ce,de]=ssselect(a,b,c,d,inputs,outputs)taïo ra heäthoángphuï vôùi caùc ngoõ vaøo vaø ngoõra ñöôïc chæñònhtrong2 vectorinputsvaø outputs. [ae,be,ce,de]=ssselect(a,b,c,d,inputs,outputs,states)taïo ra heäthoángphuï vôùi ngoõvaøo, ngoõra vaøtraïngthaùi ñöôïc chæñònhtrongcaùcvectorinputs,outputs,states. ssselectñöôïc söû duïngcho caûheälieântuïc vaøgiaùnñoaïn. d) Ví duï: Xeùt heäkhoânggiantraïngthaùi (a,b,c,d)coù 5 ngoõra vaø4 ngoõvaøo. Ñeå choïn heä thoángphuï coù ngoõvaøo1, 2 vaø ngoõra 2,3,4ta thöïc hieäncaùcleänh: inputs=[1 2]; outputs=[2 3 4]; [ae,be,ce,de]=ssselect(a,b,c,d,inputs,outputs) 10. Leänh ESTIM, DESTIM a) Coângduïng: Hình thaønhkhaâuquansaùt. b) Cuù phaùp : [ae,be,ce,de]=estim(a,b,c,d,L) [ae,be,ce,de]=estim(a,b,c,d,L,sensors,known) [ae,be,ce,de]=destim(a,b,c,d,L) [ae,be,ce,de]=destim(a,b,c,d,L,sensors,known) 17
  18. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng c) Giaûi thích: estimvaødestimtaïo ra khaâuquansaùtKalmancoá ñònhtöø moätheäkhoânggiantraïng thaùi vaømatraänñoälôïi khaâuquansaùtL. [ae,be,ce,de]=estim(a,b,c,d,L) taïo ra khaâuquansaùttraïngthaùi döïa treânheäthoánglieân tuïc: . x = Ax + Bu y =Cx +Du baèngcaùchxemtaátcaûcaùcngoõra cuûakhaâulaø caùcngoõra caûmbieán.Khaâuquan saùtñaït ñöôïc laø: . ^ ^ x = [ A − LC ] x + Ly  ^  C  ^  y =   x ^  x  I    [ae,be,ce,de] = estim(a,b,c,d,L,sensors,known) taïo ra khaâu quan saùt traïng thaùi lieân tuïc duøngcaùc ngoõ caûmbieánñöôïc chæñònhtrongvector sensorsvaø caùcngoõ vaøo bieáttröôùc ñöôïc chæñònh trong vector known. Caùc ngoõ vaøo naøy bao haøm caû caùc ngoõ vaøo khaâu quan saùt. Caùc ngoõ vaøo bieát tröôùc laø caùc ngoõ vaøo cuûa khaâu khoâng ñöôïc duøng ñeå thieátkeákhaâuquansaùtnhöcaùcngoõvaøoñieàukhieånhaycaùcleänhbeânngoaøi. [ae,be,ce,de]=destim(a,b,c,d,L) taïo ra khaâuquansaùttraïngthaùi cuûaheägiaùnñoaïn: x[n +1] =Ax[n] +Bu[n] y[n] =Cx[n] +Du[n] baèngcaùchxemtaátcaû caùcngoõ ra laø ngoõ caûmbieán.Ta coù khaâuquansaùtcuûaheä thoánglaø: − − x [n +1] =[A – ALC] x [n] +Aly[n]  ^  C − CLC  − CL   y[n] =  ^  x[n] +  L  y[ n]  x[n]  I − LC      [ae,be,ce,de]=destim(a,b,c,d,L,sensors,known)taïo ra khaâuquansaùttraïngthaùi giaùnñoaïn söû duïng caùc ngoõ vaøo caûm bieán vaø ngoõ vaøo bieát tröôùc ñöôïc chæñònh trong vector sensorsvaøknown. d) Ví duï: (Trích töø trang11-71 saùch‘Control System Toolbox’) Xeùt heäkhoânggiantraïngthaùi (a,b,c,d)coù 7 ngoõra vaø4 ngoõvaøo. taïo khaâuquansaùt traïng thaùi khi ma traän ñoä lôïi Kalman L ñöôïc thieát keá söû duïng ngoõ ra 4, 7 vaø 1 cuûa khaâulaøm caùc caûmbieán vaø ngoõ vaøo 1, 4, 3 laø caùc ngoõ vaøo bieát tröôùc. Khaâu quan saùttraïngthaùi ñöôïc taïo thaønhbaèngcaùchsöûduïng: sensors=[4 7 1]; known=[1 4 3]; 18
  19. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng [ae,be,ce,de]=estim(a,b,c,d,L,sensors,known) 11. Leänh REG, DREG a) Coângduïng: Taïo khaâuñieàukhieån. b) Cuù phaùp : [ac,bc,cc,dc]=reg(a,b,c,d,K,L) [ac,bc,cc,dc]=reg(a,b,c,d,K,L,sensors,known,controls) [ac,bc,cc,dc]=dreg(a,b,c,d,K,L) [ac,bc,cc,dc]=dreg(a,b,c,d,K,L,sensors,known,controls) c) Giaûi thích: reg vaø dregtaïo ra khaâuñieàukhieån/khaâuquansaùttöø moätheäkhoânggiantraïngthaùi, matraänñoälôïi hoài tieápK vaømatraänñoälôïi khaâuquansaùtL. Known Sensor Control Plant l + - gf fg Controller Keát noái giöõa khaâu ñoä lôïi vaø khaâu ñieàu khieån [ac,bc,cc,dc]=reg(a,b,c,d,K,L) taïo ra khaâuñieàukhieån/khaâuquansaùtcho heälieântuïc: . x = Ax + Bu y =Cx +Du baèngcaùchxemcaùcngoõ vaøo cuûakhaâulaø ngoõ vaøo ñieàukhieånvaø caùcngoõ ra laø ngoõra caûmbieán.Keát quaûta coù khaâuñieàukhieån/khaâuquansaùt: . . ^ =[A – BK – LC +LDK] ^ +Ly x x ^ ^ u=Kx [ac,bc,cc,dc] =reg(a,b,c,d,K,L,sensors,known,controls) taïo ra khaâuñieàukhieån/ khaâuquan saùtsöû duïng caùc caûmbieánñöôïc chæñònhtrongvector sensors,ngoõ vaøo bieáttröôùcñöôïc chæ ñònh bôûi vector known vaø ngoõ vaøo ñieàu khieån ñöôïc ñöôïc chæ ñònh bôûi vector controls. [ac,bc,cc,dc]=dreg(a,b,c,d,K,L) taïo ra khaâuñieàukhieån/khaâuquansaùtcho heägiaùn ñoaïn. 19
  20. Khaûo saùt öùng duïng MATLAB trong ñieàu khieån töï ñoäng x[n +1] =Ax[n] +Bu[n] y[n] =Cx[n] +Du[n] baèngcaùchxemtaátcaû caùc ngoõ vaøo ñieàukhieånvaø taátcaû ngoõ ra laø ngoõ ra caûm bieán.Keát quaûta coù khaâuñieàukhieån/khaâuquansaùt: − − x [n+1]=[A–ALC–(A–ALD)E(K–KLC) x [n]]+[AL-(B-ALD)EKL]Y[n]] ^ − u [n] =[K-KLC+KLDE(K-KLC) x [n]]+[KL+KLDEKL]Y[n]] -1 trong ñoù E = (I – KLD)vôùi I laø ma traän ñôn vò. [ac,bc,cc,dc] = dreg(a,b,c,d,K,L,sensors,known,controls) taïo ra khaâu ñieàu khieån/ khaâu quan saùt giaùn ñoaïn söû duïng caùc caûm bieán, caùc ngoõ vaøo bieát tröôùc vaø caùc ngoõ vaøo ñieàu khieån ñaõ ñöôïc chæ ñònh. d) Ví duï: (Trích töø trang11-178saùch ‘Control System Toollbox’) Xeùt heäkhoânggiantraïngthaùi lieântuïc (a,b,c,d) coù 7 ngoõra vaø 4 ngoõvaøo. taïo khaâu ñieàu khieån/ khaâu quan saùt khi ma traän ñoä lôïi hoài tieáp K vaø ñöôïc thieát keá söû duïng ngoõ vaøo 1, 2, 4 cuûakhaâunhö ngoõ vaøo ñieàukhieån,matraändoä lôïi KalmanL ñöôïc thieát keásöû duïngngoõra 4, 7, 1 nhö caùccaûmbieánvaø ngoõvaøo3 cuûakhaâulaø ngoõvaøobieát tröôùc. controls=[1, 2, 4]; sensors=[4, 7, 1]; known=[3]; [ac,bc,cc,dc]=reg(a,b,c,d,K,L,sensors,known,controls) 12. Leänh RMODEL, DRMODEL a) Coângduïng: Taïo ra moâhình oånñònhngaãunhieânbaäcn. b) Cuù phaùp : [a,b,c,d]=rmodel(n) [a,b,c,d]=rmodel(n,p,m) [num,den]=rmodel(n) [num,den]=rmodel(n,p) [a,b,c,d]=drmodel(n) [a,b,c,d]=drmodel(n,p,m) [num,den]=drmodel(n) [num,den]=drmodel(n,p) c) Giaûi thích: [a,b,c,d] = rmodel(n) taïo ra moâ hình khoânggian traïng thaùi oån ñònh ngaãunhieânbaäcn (a,b,c,d)coù 1 ngoõvaøovaø1 ngoõra. 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2431 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2