Als «control-theory» getaggte Fragen

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Wie löse ich ein optimales Steuerungsproblem, bei dem das Bewegungsgesetz von einer Funktion des Zustandsvektors abhängt?
Ein typisches optimales Steuerproblem mit dem Zustandsvektor x (t) und dem Steuervektor y (t) kann ausgedrückt werden als: maxx(t),y(t)∫t10f(t,x(t),y(t))dtmaxx(t),y(t)∫0t1f(t,x(t),y(t))dt\max_{x(t), y(t)} \int_0^{t_1} f(t,x(t), y(t)) dt vorbehaltlich und Randbedingungen für x .x′(t)=g(t,x(t),y(t))x′(t)=g(t,x(t),y(t))x'(t)= g(t, x(t), y(t))xxx Ich möchte ein Problem lösen, das sehr ähnlich aussieht, aber das Bewegungsgesetz der Steuerung lautet: x′(t)=g(t,x(t),y(t),z(x(t)))x′(t)=g(t,x(t),y(t),z(x(t)))x'(t)= g(t, …
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Beobachtbarkeit mit dem Discrete Extended Kalman Filter (EKF)
Ich habe (mehrere) diskrete erweiterte Kalman-Filter (EKF) gebaut. Das Systemmodell, das ich baue, hat 9 Zustände und 10 Beobachtungen. Ich sehe, dass die meisten Staaten bis auf einen zusammenlaufen. Alle außer 1-2 der EKF-Zustandsschätzung scheinen zu driften. Da der EKF davon abhängt, dass alle Zustände konvergent sind, sind die übrigen …
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Wie richtet man eine PID-Regelung ein, wenn die Zeitkonstanten des geregelten Systems variabel sind?
Die übliche Beschreibung für einen kontinuierlichen PID-Regler lautet wie folgt: y(t)=Kp⋅e(t)+Ki∫t0e(τ)dτ+Kdde(t)dty(t)=Kp⋅e(t)+Ki∫0te(τ)dτ+Kdde(t)dty(t)=K_p⋅e(t)+K_i\int_0^t e(τ)dτ+K_d\dfrac{de(t)}{dt} Das Beste Der Wert der Konstanten KpKpK_p , KiKiK_i und KdKdK_d für ein gegebenes gesteuertes System hängt von seiner Zeitkonstante (n) ab, sei es ein PT1PT1\text{PT}_1 System oder ein PT2PT2\text{PT}_2 System usw. ... Was tun Sie, wenn die …
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Warum ist es unmöglich, einen Beobachter für dieses nicht vollständig beobachtbare System zu erstellen?
Stellen Sie sich eine 1D-Punktmasse vor, die sich entlang einer Achse bewegt. Eine Kraft wird als Kontrolle angewendet. Es sind keine Schwerkraft oder andere Kräfte beteiligt. Das System kann in Zustandsraumgleichungen beschrieben werden als:uuu EINB.C.D.= ⎡⎣⎢000100010⎤⎦⎥= ⎡⎣⎢⎢⎢001M.⎤⎦⎥⎥⎥= [ 001]]= [ 0 ]EIN=[010001000]]B.=[001M.]]C.=[001]]D.=[0]]\begin{align} A &= \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 …
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Quaternion in Steuerungsanwendungen
In vielen Anwendungen ist die Kenntnis der Orientierung eines Körpers für Kontrollzwecke wesentlich. Es gibt mehrere Darstellungen, wobei eine die Euler-Winkel und eine andere die Quaternion-Darstellung ist, bei der die Euler-Winkel unter einer kardanischen Verriegelung leiden. Meine Frage ist, wie kann man die Quaternion-Repräsentation verwenden, um die Winkelposition im Raum …
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Übereinstimmende und unerreichte Unsicherheiten
In der Steuerungstheorie gelangt die Unsicherheit gemäß der Definition der angepassten Unsicherheit über denselben Kanal in das System wie die Steuerung. Wenn wir das System betrachten: x˙=F(x)+G(x)u+Δ(x,t),x˙=F(x)+G(x)u+Δ(x,t),\dot x = F(x)+G(x)u+Δ(x, t), wobei und bekannte Funktionen sind, die das nominale System umfassen, und ; eine unsichere Funktion ist, von der bekannt …
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Model Predictive Control und numerische Integrationsschemata
Bei der Simulation von ODE-Systemen bin ich es gewohnt, immer ein numerisches Integrationsschema zu verwenden, um die Gleichungen zeitlich vorwärts zu verbreiten, wie beispielsweise einfache Euler-Integration oder Runge-Kutta-Methoden. Mit Model Predictive Control (MPC) gibt jedes Lehrbuch, das ich sehe, die folgende Form für die zeitliche Fortpflanzung eines linearen Systems an: …
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Übertragungsfunktion mit aufhebbarem Nullpol und Steuerbarkeit
Ich habe eine Übertragungsfunktion (von Ogata's Modern Control Engineering) s+2.5(s+2.5)(s−1)s+2.5(s+2.5)(s−1)\frac{s+2.5}{(s+2.5)(s-1)} und die Theorie besagt, dass das System eine Pol-Null-Aufhebung hat und nicht steuerbar ist. Sie sagten, dass ein Zustandsraumrepräsentant dieser Übertragungsfunktion die Matrix A und B hat: A=[02.51−1.5] and B=[11]A=[012.5−1.5] and B=[11] A = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 2.5 …
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