建模与仿真精品.pptVIP

仿真结果 为了描述对于多输入多输出设备的控制的难易性，引入一个给定的状态数κ。κ为宜给定频率上的最大最小奇异值之比： 。状态数过大表示设备的性能不太好，并且在控制执行方面存在问题。抑制状态数大小的能力适用于任何设备的简化，以便于控制。 仿真结果 分析五阶矩阵时，大型的相对增益阵列数据出现在矩阵元素中。这就表示给设备非常难以控制，并且性能不太好。该设备的状态数κ=253.5，κ值过大不易操控。对比之下，许多研究表明，状态数κ的值在10左右的设备比较容易控制。通过简化，该设备可表示成三阶矩阵，其状态数κ=12.5。方程(24)表示出其各个组成部分。 仿真结果 方程(25)表示了用于检测该控制算法的干扰模型矩阵。这个矩阵被纳入SIMULINK仿真控制配置，如图5。 方程(27)(28)表示的是换算系数矩阵，其中Wpre包含了允许的输出偏差，Wpost包含了允许的输入偏差。 仿真结果 仿真结果 图5 SIMULINK中的控制结构 仿真结果 图6中是奇异值和频率的关系图，黑线表示三阶矩阵的奇异值，红线表示调整过的奇异值。 图7表示了方程(26)中的灵敏度函数，很明显，可以看出按比例缩小的设备简图对于低频干扰十分敏感。此图几乎没有显示参考跟踪，因为开环增益中奇异值的位置已被打散了。 仿真结果 图 6 开环奇异值比较 仿真结果 图 7 开环灵敏度函数 仿真结果 方程(29)以z=0.1455rad/s为传输零点，限制了一阶传递函数加权。 方程(30)给出了系统鲁棒性的一个上边界。 图8展示了上界下界以及按比例缩小的开环奇异值。其中，蓝线表示方程(29)中的性能，红线表示方程(30)中的鲁棒性。在频域中可以看出，该控制器的目的是控制环路增益奇异值，使其在上限和下限的交叉区域内，如图中的黑线所示。 仿真结果 图 8 鲁棒性上下界 仿真结果 用方程(26)中的开环传递函数矩阵乘以方程(31)中的动态性能参数，便得到了环路增益。方程(31)中，A=0.0024。 方程(32)的固定增益是由方程(18)导出的。预补偿环路增益L被用在H∞的鲁棒性算法中，见方程(33)。 仿真结果 仿真结果 图9展现了补偿系统中环路增益的奇异值。可以明显看出，其斜率为-20dB/dec。并且图中交叉处的奇异值十分接近。这是在有平面零点控制下得到的最完美的图形。 图10和图11显示了其补偿灵敏度和包容度函数奇异值。两个函数在低频范围内都存在一个平滑的衰减。这说明，在低频范围内我们已经能够抑制扰动并且获得良好的跟踪，考虑到动力学系统还未建模，则其还存在着不确定性。 图10 和图7对比，可以明显看出本文提出的方法论抑制干扰的效应。 仿真结果 图 9 环路增益的补偿奇异值 仿真结果 图 10 灵敏度函数的补偿奇异值 仿真结果 图 11 互补灵敏度函数的补偿奇异值 仿真结果 图12到图17分别绘制了各种情况下系统的响应，如密封气流，涡轮进口温度，以及涡轮在存在负载和扰动下的转速等。值得注意的是，跟踪值是分段输入的。响应速度受多输入多输出设备装置中的输入输出零点影响。在对于输出信号速度的持续观察中，可以得到一个最大的瞬时速度，大约为2min。平均来说，输出响应的时间常数通常在1min左右。 仿真结果 图12展示了系统对于一个以0.3kg/s速度增加流量的一个系统的响应。这个多元控制的结果是质量流追踪指示信号，同时调节涡轮进口温度和涡轮转速。 从图13可以看出，系统追踪了一个转速为1500r/min的系统增益情况。 图14展示了控制器在涡轮进口温度增加50K时的系统响应。 图15和图16中，我们可以看出系统对于干扰做出的响应，此干扰是发动机负载和燃料电池排气所产生的。 图17展示了一个变量参数，即把一个特定的传递函数的两极和零点都改变了10%左右。 仿真结果 图 12 信号跟踪：mFC 仿真结果 图 13 信号跟踪：Ω 仿真结果 图 14 信号跟踪：TIT 仿真结果 图 15 负载扰动阶跃衰减 仿真结果 图 16 热阶跃扰动抑制 图 17 阶跃响应参数的不确定性 结论 本文成功的仿真了固体氧化物燃料电池和燃气轮机的混合装置，并从经典数学理论上证明了该控制器的鲁棒性，稳定性和多变量性。 本文证明了必威体育精装版的假设，即通过控制涡轮转速来实现混合系统的可控性未必有效。 本文提出