控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(參考版)
2025-01-10 15:43本頁(yè)面
【正文】 。 ? 最優(yōu)控制的基本概念，基于數(shù)值最優(yōu)化方法的最優(yōu) 控制器設(shè)計(jì)，及作者編寫(xiě)的最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)程序 OCD ，演示了它在最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)及模型最優(yōu)擬合 中的應(yīng)用。觀測(cè)器的概念，觀測(cè)器的設(shè) 計(jì)方法，及基于觀測(cè)器的控制結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用。 ? 由上面的各個(gè) 值得出的最小特征向量可以構(gòu)成補(bǔ)償矩陣 選擇 個(gè)頻率點(diǎn) ，并假設(shè)對(duì)第 個(gè)頻率 點(diǎn)引入加權(quán)系數(shù) ， 按照如下的方法構(gòu)造矩陣 2022/2/4 107 由 MATLAB 編寫(xiě)出為對(duì)角化函數(shù) pseudiag( ) 2022/2/4 108 【 例 622】 2022/2/4 109 2022/2/4 110 【 例 623】 2022/2/4 111 引入動(dòng)態(tài)補(bǔ)償矩陣 2022/2/4 112 利用 Simulink 模型，繪制系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線 2022/2/4 113 2022/2/4 114 多變量系統(tǒng)的參數(shù)最優(yōu)化設(shè)計(jì) 系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)矩陣 2022/2/4 115 控制器參數(shù)的最小二乘解 2022/2/4 116 【 例 624】 2022/2/4 117 系統(tǒng)選擇閉環(huán)目標(biāo)傳遞函數(shù)為 2022/2/4 118 求目標(biāo)控制器 ， 并繪制 Bode 圖 2022/2/4 119 按下面方式設(shè)置控制器的結(jié)構(gòu) ,并建立分母矩陣 2022/2/4 120 繪制在控制器作用下，系統(tǒng)的階躍響應(yīng)輸出曲線 2022/2/4 121 基于 OCD 的多變量系統(tǒng)最優(yōu)設(shè)計(jì) 【 例 625】 采用加權(quán) ITAE 準(zhǔn)則下的最優(yōu) PI 控制器 設(shè)計(jì) 2022/2/4 122 2022/2/4 123 本章要點(diǎn)小結(jié) ? 超前、滯后與超前滯后串聯(lián)校正器及其在系統(tǒng)控制 中的原理與意義，基于剪切頻率與相位裕度配置的 校正器設(shè)計(jì)算法及其 MATLAB 實(shí)現(xiàn)， MATLAB 提 供的基于根軌跡和 Bode 圖的控制器設(shè)計(jì)界面及其 應(yīng)用。 2022/2/4 105 由以下步驟求取最優(yōu)的補(bǔ)償矩陣 ： ? 選擇一個(gè)函數(shù)的頻率點(diǎn) ， 求出系統(tǒng)的逆 Nyquist 陣 列 。 2022/2/4 103 多變量系統(tǒng)的頻域 設(shè)計(jì)方法 ? 逆 Nyquist 陣列方法 ? 特征軌跡法 (characteristic locus method) ? 反標(biāo)架坐標(biāo)法 (reversedframe normalisation， RFN) ? 序貫回路閉合方法 (sequential loop closing) ? 參數(shù)最優(yōu)化方法 (parameters optimisation method) 2022/2/4 104 對(duì)角占優(yōu)系統(tǒng)與偽對(duì)角化 為預(yù)補(bǔ)償矩陣，它使得 為對(duì)角占 優(yōu)矩陣。 2022/2/4 98 自動(dòng)生成目標(biāo)函數(shù)的 MATLAB ： 2022/2/4 99 【 例 619】 用 OCD 同時(shí)設(shè)計(jì)串級(jí)控制器 2022/2/4 100 Simulink 仿真模型 2022/2/4 101 【 例 620】 對(duì)模型 采用 ISE 準(zhǔn) 則設(shè)計(jì)最優(yōu)控制器。 ? 本程序允許用戶(hù)指定優(yōu)化變量的上下界，選擇優(yōu)化參數(shù)的初值，選擇不同的尋優(yōu)算法，選擇離散仿真算法等。 ? 單
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