স্যুইচিং পাওয়ার সাপ্লাইয়ের মডেল-মুক্ত নিয়ন্ত্রণ মডেলিং

স্যুইচিং পাওয়ার সাপ্লাইয়ের মডেল-মুক্ত নিয়ন্ত্রণ মডেলিং

মডেলিং এবং অভিযোজিত নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি সমন্বিত পদ্ধতি

রেফারেন্সে, নিম্নলিখিত জেনেরিক মডেলটি প্রস্তাব করা হয়েছে:

y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)>(4-1)

সাধারণতা হারানো ছাড়া, এখানে অনুমান করা হয় যে নিয়ন্ত্রিত গতিশীল সিস্টেম S এর সময় বিলম্ব হল 1, y(k) হল S সিস্টেমের এক-মাত্রিক আউটপুট, এবং u(k-1) হল p -মাত্রিক ইনপুট। φ(k) হল একটি চরিত্রগত প্যারামিটার, যা কিছু শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অনলাইনে অনুমান করা হয় এবং k হল বিচ্ছিন্ন সময়। আমরা দেখব যে φ(k) এর সনাক্তকরণ এবং রিয়েল-টাইম আইডেন্টিফিকেশন-রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক সংশোধনের একীকরণ পদ্ধতিতে সুস্পষ্ট গাণিতিক এবং প্রকৌশলগত গুরুত্ব রয়েছে।

রিয়েল-টাইম মডেলিং এবং প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণের একীকরণ

বিশেষত, মডেলিং এবং প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণের আমাদের সমন্বিত কাঠামো নিম্নরূপ:

(1) পর্যবেক্ষণ ডেটা এবং সাধারণ মডেলের উপর ভিত্তি করে

y(k)-y(k-1)=φ(k-1)[u(k-1)-u(k-2)]

একটি উপযুক্ত মূল্যায়ন পদ্ধতি ব্যবহার করে, φ(k-1) এর একটি অনুমান φ(k-1) পাওয়া যায়।

(2) φ(k-1) এর পূর্বাভাসের মান φ*(k) এক ধাপ এগিয়ে খুঁজতে, একটি সহজ পদ্ধতি নিতে হবে

φ*(k)=φ*(k-1)

নিয়ন্ত্রণ আইন খোঁজার সময়, আমরা এখনও φ*(k) কে φ(k) হিসাবে রেকর্ড করি।

(3) একটি নতুন আউটপুট bey(k প্লাস 1) পেতে সিস্টেম S-এ নিয়ন্ত্রণ আইন প্রয়োগ করুন। সুতরাং ডেটার একটি নতুন সেট {y(k প্লাস 1), u(k)} পাওয়া যায়।

নতুন ডেটা {y(k যোগ 2), u(k যোগ 1)} ইত্যাদি পেতে এই নতুন ডেটা সেটের ভিত্তিতে (1), (2) এবং (3) পুনরাবৃত্তি করুন। যতক্ষণ পর্যন্ত সিস্টেম S কিছু শর্ত পূরণ করে, এই পদ্ধতির ক্রিয়াকলাপের অধীনে, সিস্টেম s-এর আউটপুট y(k) ধীরে ধীরে y0-এর কাছে আসবে।