線性系統的控制器加入零階保持環節使得系統發散如何處理?

時間 2021-05-06 01:02:17

1樓:

兩種方法

1 縮小取樣週期(即保持器週期,使其接近線性系統)

2 根據取樣週期(保持器週期)對系統z變換,然後進行穩定性分析,調整控制器引數,使其極點在z域的單位圓內。

2樓:小心假設

數字控制系統,其實是hybrid的。控制演算法部分,時間離散discrete-time,空間離散digital(其實digital有不同的定義,這裡為方便定下如此)。被控物件部分,時間連續continuous-time,空間連續analog。

中間介面,有取樣器(也就有了取樣頻率),帶量化(也就有了量化精度,不過這個就跟本問題沒有直接關係了),從時間連續/空間連續,到時間離散/空間離散。有保持器,從時間離散/空間離散,到時間連續/空間連續。其實這一步的空間離散到空間連續不需要做任何事情,只是概念上的,頂多加個濾波器。

Hybrid系統難分析,所以一般近似成為continuous-time系統,或是discrete-time系統。所以也就有了s變換,z變換;continuous-time狀態空間,discrete-time狀態空間;等等。

當成discrete-time系統來分析話,實際把保持+被控+取樣當成新的物件,其實是忽略了實際被控物件兩個取樣點之間的動態(是continuous-time)的。但不是有Nyquist定理嗎,取樣頻率達到一定程度,可由discrete-time重構continuous-time訊號,也就是說如此便是可忽略的。所以一般要求取樣頻率跟系統的時間常數成反比。

這也就是為什麼過控取樣頻率低,運動控制則高些。當然還有別的問題,比如時鐘怎麼設,導致可能是event-triggered,或是time-triggered等等,導致整個閉環系統帶來的額外時延,z^是幾個。

當成continuous-time系統來分析話(也就是你問的問題,如何證明乙個連續系統的控制器對實際的離散系統是有效的?),則要把取樣+控制器+保持近似成新的控制器。值得注意到的是,一般取樣和保持會帶來一定的時延或曰相位滯後,平均是取樣時間的一半。

當然還有,控制器本身的計算也會帶來時延,跟時鐘怎麼設有關,但也跟取樣時間、演算法複雜度有關。這些都屬於hidden的time delay吧。還有乙個,比如感測器用位移估計速度,也有hidden的delay,也跟取樣時間成正比。

當然,所謂hidden,其實是跟比如plant或actuator自身帶delay這種不hidden的,對比來說的。有這些delay,要麼用一些方法比如預估器考慮到,要麼控制器增益要比預設的小一些。於是整個迴路的hidden delay跟取樣時間成正比。

如上兩種分析都能解釋為什麼取樣頻率過低時會不穩定。後一種分析回答了你總體的問題,也回答了,是的,控制器設計有問題,要麼犧牲增益,要麼考慮額外時延,等等吧。這些小的trick,一般的教科書上都不涉及,所以很多人在實際應用中可能意識不到這個問題。

當成continuous-time系統來分析時其實還有別的問題,就是取樣+控制器+保持近似成新的控制器,這近似在取樣頻率足夠大時才能線性到線性的近似,否則會有非線性乃至時變的。

再講一下不hidden的delay,當成continuous-time系統來分析時,其實是跟取樣時間無關的。但當作discrete-time系統分析時,則要約等於幾個z^,跟取樣時間成反比,當然,這時候保持+被控+取樣當成的新的plant,也是跟取樣時間有關的。

3樓:

離散化之後,系統中會引入延遲環節,導致相角裕度減小。

解決方法是要麼把目標系統的相角裕度變大,要麼就是把控制目標按照實際的取樣時間進行零階保持離散化之後,再在z域中設計控制器,保證至少60度的相角裕度。

具體理論推導挺簡單的,可以直接看離散控制系統的資料。

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