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Regolatore di self-tuning

Self-tuning regolatore regutator self-tuning usando la tecnologia di identificazione in tempo reale (vedere Identification System) sistema è dotato di sistema di controllo automatico di taratura adattativa. Parametri del regolatore o del controller di self-tuning hanno sulla capacità del sistema di preventivo online, attraverso il sistema di identificazione in tempo reale e le corrispondenti variazioni del contesto di modificare automaticamente i parametri del sistema di controllo a circuito chiuso per il raggiungimento degli indicatori di performance desiderati o obiettivi di controllo, ci sono alcune Adattabilità.Progettazione

In teoria classica e controllo teoria del controllo ottimale, il metodo di progettazione controllo è basato sul modello matematico del sistema stesso o sulla base di note in anticipo. Ma un sacco di modello matematico del sistema attuale non è esattamente capito, e le caratteristiche del sistema cambia, come l'ambiente sta cambiando. Così, in generale, le tecniche di controllo non-adattive non possono allinearsi modello matematico, non è possibile regolare i parametri di sistema. Per superare la tecnologia di controllo usuale queste carenze, R. Kalman nel 1958 proposto l'idea di regolatore autotaratura. Ma poi la teoria del controllo adattativo non è ancora pienamente sviluppato, e la mancanza di computer applicabile, idea Kalman non è stata ulteriormente sviluppata, ma non eseguito. 1970, V. Bite Ka il self-tuning regolatore di ricerca teorica e di promozione per il caso a caso. Da allora, con la teoria, la teoria stocastica identificazione del sistema di controllo e la tecnologia informatica, self-tuning regolatore di ricerca e applicazione sviluppati rapidamente. 1973 KJ Astor Haslem e B. Witten Mark presenta soluzioni semplici e fattibili per raggiungere regolatore auto-tuning, ha suscitato l'attenzione diffusa. In questo schema, il rapporto input-output con una equazione differenziale lineare (può includere termini di interferenza), come un sistema di modello matematico predittivo (chiamato controllato modello autoregressivo media mobile, abbreviato in CARMA), utilizzando ricorsiva dei minimi quadrati metodo on-line parametri del modello di stima ottenere direttamente una varianza minima regolatore di self-tuning di uscita (vedi [regolatore di self-tuning]).

Tale struttura sistema scenario è semplice, facile da implementare e facile da promuovere nel controllo dei processi industriali. Lo svantaggio è che per il processo di controllo del sistema di fase non minima possono divergere. Nel 1975, DW Clark e PJ uscita ad alta Siluo Pu anche proposto schema regolatore autotaratura generalizzata varianza minima, non solo può limitare la grandezza dell'ingresso di controllo, ma limita anche l'uscita di errore tra il valore impostato, possono anche essere utilizzati per minimizzare sistemi a fase e sistemi a fase non minima. 1979 Ted PE Wells et al hanno poli-zeri configurazione funzioni regolatore auto-tuning, sistema capace online o parametri di calibrazione del regolatore, i poli del sistema a ciclo chiuso e zero configurazioni fino ad un sito specificato. Poi, per una varietà di diversi tipi di sistemi (sistemi multivariabili, sistemi non lineari, sistemi a parametri distribuiti, sistemi tempo-varianti e sistemi continui, ecc) ha presentato il sistema di regolatore di self-tuning corrispondente. In aggiunta, ci sono alcuni regolatore self-tuning sessuale specifico, come LQG auto-correzione (lineare quadratico gaussiano) Regolatore, self-tuning PID (proporzionale integrale derivativo), controller e così via.

Fabbrica

In linea di principio, il regolatore autoapprendimento si basa sul principio di separazione, la stima dei parametri e legge di controllo viene calcolata separatamente. La stima dei parametri con il metodo ricorsivo per calcolare l'importo è piccolo, facile da usare applicazione del computer. Regolatore di self-tuning in molti campi dell'ingegneria (come carta, prodotti chimici, metallurgia, cemento, navi termici e dispositivi pilota automatico degli aerei, robot, ecc) sono utilizzati, e ha raggiunto buoni risultati.


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