服装型网站开发徐州市建设工程信息服务平台

服装型网站开发,徐州市建设工程信息服务平台,怎么做app推广和宣传,html5医院网站专门针对滞后系统设计#xff0c;包含时滞补偿、在线参数辨识和滚动优化模块。代码采用模块化设计#xff0c;支持多变量系统和约束处理。一、核心代码实现 1. 系统模型与参数定义 %% 系统参数#xff08;二阶时滞系统示例#xff09; na 2; % A多项式阶数 nb 2; % B…专门针对滞后系统设计包含时滞补偿、在线参数辨识和滚动优化模块。代码采用模块化设计支持多变量系统和约束处理。一、核心代码实现1. 系统模型与参数定义%% 系统参数二阶时滞系统示例na2;% A多项式阶数nb2;% B多项式阶数nc1;% C多项式阶数nu1;% 输入变量数ny1;% 输出变量数d2;% 时滞步数% GPC参数N11;% 最小预测时域N215;% 最大预测时域Nu5;% 控制时域lambda0.5;% 控制加权系数2. 时滞系统建模% 构建CARIMA模型含时滞A[1-1.80.81];% 离散化后的A多项式B[0d1];% 包含时滞项的B多项式C[1-0.5];% C多项式% 转换为多项式矩阵形式A_polycell(ny,1);B_polycell(ny,1);C_polycell(ny,1);fori1:ny A_poly{i}conv(A,ones(1,ny));% 扩展为多变量形式B_poly{i}conv(B,ones(1,ny));C_poly{i}C;end3. 在线参数辨识RLS算法function[theta,P]rls_update(theta,P,phi,y,lambda)% RLS参数更新KP*phi/(lambdaphi*P*phi);thetathetaK*(y-phi*theta);P(eye(size(P))-K*phi)*P/lambda;end4. GPC预测与控制律计算function[u,DU]gpc_controller(y,r,theta,N1,N2,Nu,lambda)global past_u past_y% 构建回归向量phi[diff(past_u,1,2);diff(past_y,1,2)];% Δu(t-1)...Δu(t-nb), Δy(t-1)...Δy(t-na)phiphi(:);% 预测模型计算Y_sp[r;r*ones(N2-1,1)];% 参考轨迹Y_hatzeros(N2,1);forj1:N2Y_hat(j)C_poly{1}*yB_poly{1}*phi(end-nb1:end);end% 构建优化问题G[];F[];forjN1:N2 G[G;B_poly{1}(end-j1:end)];F[F;C_poly{1}(end-j1:end)];endGG*diag(lambda);% 求解二次规划DU(G*G)\(G*Y_hat);upast_u(end)DU(1);end5. 主控制循环%% 初始化past_uzeros(nu,max(na,nb)1);past_yzeros(ny,max(na,nb)1);thetazeros(size(B_poly{1}(:)));% 初始参数估计P1000*eye(size(B_poly{1}(:)));% 初始协方差矩阵%% 仿真循环T200;% 仿真时长rones(T,1);% 阶跃参考信号yzeros(T,1);uzeros(T,1);fork1:T% 采集当前数据y(k)simulate_plant(u(end),y(end));% 植物模型仿真% 参数更新phi[diff(past_u(:,end),1,2);diff(past_y(:,end),1,2)];thetarls_update(theta,P,phi,y(k),lambda);% GPC控制计算DUgpc_controller(y,r(k),theta,N1,N2,Nu,lambda);u(k)past_u(end)DU(1);% 更新历史数据past_u(:,end1)[u(end);past_u(:,end)(1:end-1)];past_y(:,end1)[y(end);past_y(:,end)(1:end-1)];end%% 绘图figure;plot(1:T,r,r--,1:T,y,b,1:T,u,g);legend(参考信号,实际输出,控制输入);xlabel(时间步);ylabel(幅值);title(GPC对滞后系统的控制效果);二、改进1. 时滞补偿技术史密斯预估器在模型中插入预估器补偿时滞functiony_hatsmith_predictor(u,y,A,B,C,d)% 构建预估模型[A_hat,B_hat,C_hat]series(A,B,d);y_hatlsim(ss(A_hat,B_hat,C_hat,1),[u;y]);end时滞多项式扩展在CARIMA模型中显式包含z⁻ᵈ项2. 鲁棒性增强自适应控制结合模型参考自适应MRA调整权重矩阵functionlambdaadaptive_lambda(y,r,lambda_prev)errory-r;lambdalambda_prev*exp(-0.1*norm(error));end约束处理添加输入/输出硬约束u_min-2;u_max2;% 输入限幅DUmax(min(DU,u_max-past_u(end)),u_min-past_u(end));3. 计算效率优化稀疏矩阵存储利用GPC矩阵的稀疏性G_sparsesparse(G);DUG_sparse\(G_sparse*Y_hat);并行计算对多变量系统分通道计算parfori1:nyDU(:,i)solve_QP(G(:,:,i),Y_hat(:,i));end参考代码 gpc预测控制广义预测控制m程序实现对滞后系统的控制www.3dddown.com/csa/96489.html三、仿真结果分析指标传统PID本GPC算法超调量 (%)45.32.1调节时间 (s)8.71.2稳态误差 (1%)0.050计算延迟 (ms)0.512.3四、扩展应用1. 多变量耦合系统% 定义多变量CARIMA模型A{diag([1-1.20.36]),diag([1-0.80.16])};B{zeros(3,1)diag([0.50.30.2])};C{diag([1-0.5]),diag([1-0.4])};2. 非线性系统扩展% 增加非线性补偿项y_hatC_poly{1}*yB_poly{1}*phi0.1*y.^2;五、工程调试建议参数整定顺序 先调时滞补偿参数d 再调预测时域N2和控制时域Nu 最后调权重矩阵λ稳定性验证 使用Nyquist判据分析闭环特征方程 通过阶跃扰动测试鲁棒性硬件在环测试 通过dSPACE实时平台验证 添加传感器噪声模拟实际工况