通常来讲 , 零阶保持产生的时延约为半个采样周期 , 当频率满足零极点补偿公式为提供了超前半个周期的相角 , 从而补偿了由零阶保持产生的时延 。 对于一个稳定的闭环系统 , 其离散化系统的特征多项式必须满足其中其所有多重根必须位于Z域的单位圆中 。 的D'(z)就是控制器传递函数Gc(s)的对应离散化形式则最小化的误差函数所示的Smith预估补偿法被广泛地应用于数字控制系统中 。 通过采用Smith预估补偿器 , 将时延从闭环特征方程消除 , 从而克服时延对整个系统控制的影响 。
常规Smith预估补偿控制算法框图如所示 。 图中 , GO为控制器传递函数 , GF(s)为控制对象传递函数 , 且有GF(s)=GP(s)e―Q , GP(s)为GF(s)中不含时延的部分 。 Gln(s)e是模型 , Gm(s)是预估器 , Tm是对象模型时延的估计值 。 在模型精确的情况下则系统特征方程变为在模型精确的条件下 , 用Smith预估补偿算法对系统进行控制 , 可使系统有很好的动态特性 。 但是Smith预估补偿法的鲁棒性差 , 当预估模型和实际控制对象不符时 , 则可能引起振荡甚至发散 。 它对模型的偏差十分敏感尤其是对模型的时延误差和增益误差 。 当模型的参数发生变动时 , 系统的输出将明显变坏 , 甚至会出现不稳定的现象 。
4.2基于线性化推测的预估补偿法化推测的预估补偿法在一定条件下可以获得较好的控制效果 。 此方法不但对零阶保持产生的时延进行有效补偿 , 而且对整个数字控制系统进行补偿 。
在传统的离散控制系统中 , 通过计算Tn时的控制变量Un来控制!时的输出量 。 而预估法在Tn时通过预先估计时的输出而获得预测控制变量M*n+1 , 使延迟的被调量超前反应到控制器 , 从而补偿系统的时延 。
如所示 , Dc(z)是连续时域控制器Gc()的离散化形式 , H(s)是被控对象的传递函数 。 H()可以表示为公式(23)所示的补偿法的效果取决于系数k1的精确性 。 当系统的参数误差较大或系统发生变化时 , 则补偿法的效果不理想 。 公式(24)所示的补偿法不受系统参数的影响 , 能够将系统的控制性能和稳定性较好地结合起来 , 而且算法简单 , 占用的系统运算资源较少 。
5结束语本文对数字控制器的主要补偿方法进行了总结 , 并且详细地分析了各个方法的特点 。 一些新的技术应用于直流变换器的连续时域控制系统的离散化 , 通过优化控制系统的系数来改善其控制性能 。 对直流变换器的直接离散化数字控制具有更广的控制带宽和更优的系统稳定性 , 而且在采样频率较低的情况下 , 其控制性能优于间接离散化数字控制 。 因此随着数字信号处理器和微处理器的发展 , 预估补偿法将会广泛地应用于数字化控制设计中 。 Bibian和Huajin提出的基于线性化推测的预估补偿法 , 由于其实时性较强因而引起了关注 。 但是如何建立好的预估补偿模型和算法 , 使系统的控制性能更加完善 , 将是开关电源数字控制技术的主要研究课题之一 。
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