如何在Simulink中开发DC-DC变换器控制,第4部分:电压控制设计
从系列中:如何在Simulink中实现DC-DC变换器的控制
学习如何为DC-DC转换器设计数字PID控制器。由于仿真模型包含高频开关,因此无法线性化,您可以在模拟输入输出数据上使用系统识别工具箱™获得传递函数。来自Simulink Control Design™的PID调谐器应用程序使用传递函数自动计算PID增益。在非线性仿真模型中验证PID控制器设计。
请参阅以未调优控制器开始的示例。对输出电压阶跃响应的仿真表明,该控制器不能提供所需的响应时间。使用PID调谐器应用程序调优控制器。了解如何打开反馈回路,并注入一个步骤信号到植物。然后收集并利用仿真结果确定变流器在当前工况下的传递函数。
一旦获得传递函数,使用PID调谐器app自动计算PID控制器增益,以满足带宽和相位裕度的要求。用计算得到的增益在Simulink中更新PID控制器块的增益®模型。通过全非线性仿真验证改进后的控制器性能满足响应时间要求。
现在我们进入有趣的部分。我的背景是控制工程,当我能做一些控制设计时,我总是很高兴。我想做的是设计我们的控制算法,并根据时间和频率的要求进行调优。
这是电压部分。对于led,这将是非常相似的,但我们现在想做的是我们的SEPIC的电压控制。我们将使用一种不同的方法和你们在视频中经常看到的方法不同。这一次,我们要用一个植物模型,一个开关线性模型它不能线性化。我们需要创建一个张量函数等效模型,然后根据我们的需求调整它。让我们来看看实际情况。
所以我准备了第二个模型来讨论这个。这是我们的Seamscape模型。实际上,因为我使用的是一个子系统引用,你可以认出它是被切掉的两个角之一——左上角和右下角——我引用的是一个叫做SEPIC Circuit的外部文件。这是一个非常强大的技术,允许我使用不同的文件重用复杂的系统。当你在一个更大的团队中工作,有人需要开发子组件的特定版本时,这可能是非常有用的——因为版本控制的原因,不想使用库,不想在一个巨大的单个文件中工作。所以你可以使用子系统参考来分解你的物理模型。
让我们在文档中查看一下这一点。这是一个非常有趣的技术,当你的系统开始变得非常大,你想把它分成多个文件。这是我的控制器。不仅仅是PI。也有一些开关,取决于我是否启用闭环,输出只有0的能力,可能是出于安全原因,关闭一切,以及一个饱和。
在这里,我使用的是我们现成的PI模块,它有调节植物的能力。让我们先看看没有任何调优的结果。所以我只是根据我的直觉,根据我过去的经验来使用价值。我使用的是ODN技术,特定的PVM阻塞在VI。但我们可以看到,我们可以模拟100毫秒在100千赫兹相当快。这对于控件设计是有用的。
我们可以看到我们的系统做出反应,然后有一个巨大的超调。我们升到33伏。这是不好的。我们希望有一个更平稳的方法,完全没有超调。让我们来调整一下。
你可能知道,如果你有控制设计人员,你可以点击微调按钮,它会尝试线性化计划,PI块之后的所有东西,在这种情况下,它会失败。它会失败,因为我们使用的是一个开关线性系统与理想的MOSFET和分段线性二极管。但是它们仍然创造了一些不能线性化的东西。因为有开和关,开和关,开和关,你不能固定在一个特定的操作点,以获得一个新的工厂模型。
所以你要做的是,我们要按照它的建议去做。我们可以使用Plant菜单来创建或选择一个新植物。我们点击识别新植物。在这个例子中,我们将使用。我们在系统调谐器app中完全集成系统识别工具箱。
所以我们只需要从I/O数据中提供它。在这种情况下,我可以从我的实验中得到它,或者我可以简单地模拟它们。让我们将视图更改为单个视图,以便查看我的系统标识视图。
在这里,我可以生成阶跃函数我想让系统模拟它。我在10毫秒时执行步骤,在100毫秒时停止模拟。我会提高到占空比的61%左右。
这是我的测试向量。我会自动把系统分成开环步进测试61%的占空比。我要读取错误。现在,当我开始的时候,我会解释,他们将需要模拟三次,一次是0开循环,1-0。为了得到正确的补偿,这样他们就能计算出植物的反应。
现在,这将花费一些时间。但是,由于我们正在使用这种方法进行模拟,ODN求解器被迫在正确的时刻采取了步骤。这其实不会花很多时间。正如我所说,我在一个应用程序中非常有效地结合了两个工具箱——系统识别工具箱和Simulink控制设计。我们会看到,当系统完成时,我们会得到开环测试的响应作为输出信号。
是的,好像准备好了。现在它需要进行最后一次模拟。然后它将能够通过误差和适当的输入重新计算我们工厂的输出。
现在我们有了。我们可以看到输出。我们可以应用并使用这个输入/输出响应来进行系统识别。我们可以关闭这个模拟I/O数据并返回到客户机标识。
我们可以看到基于输入/输出创建传递函数的一种非常好的交互方式。这里,我看到这里有一些延迟。所以我可能想增加一个单极结构的延迟。然后我可以点击自动估计。
它将使用系统辨识工具箱中的算法来提供一个很好的近似。你可以看到它没有那么好。这是正确的,因为用单极传递函数来近似这个系统要稍微复杂一些。我们画两个极点。
再次单击Auto Estimate。我们可以得到一个很好的近似。这个SEPIC是一个众所周知的系统。它可以近似于有延迟的两个实极。现在我们有了一个非常好的输入/输出匹配。
这同样适用于任何类型的转换器设计。如果你有你的自定义设计,你不需要花时间来驱动平均系统方程来做控制设计,并能够线性化你的系统。你可以用你已有的任何设计,实现这种开关线性模拟,使用系统辨识技术,得到传递函数。
我们可以看一下传递函数。所以我们把它作为我们的新工厂。然后我们可以回到我们的参考跟踪看这一次,它会工作。
我们可以看到,我们正在使用这个ID PROC标识系统。双击它,我们可以看到传递函数是什么样的。这实际上可以用来获取任何一种传递函数近似,就像我说的,任何一种转换器拓扑。
所以我们想要更加强健。我们不想要任何形式的超调。我们很高兴,也许,能慢一点。我们不需要太多的速度。我们很高兴能达到40毫秒,但不会超调。
现在,我们可以更新block。然后我们就能看到系统的行为。关闭它,它会有新的值。我们可以模拟,看看我们的系统现在的表现。
你可以看到实际上它好多了。它的表现和我们预期的一样。这就是我所做的。
这些实际上是你们在我的演示视频中看到的结果。我只是使用了使用这种技术计算出的相同值。这是一个非常强大的技巧。
那么我们看到了什么?我们基于PID调谐器应用中集成的系统识别技术进行调谐。它适用于任何拓扑结构,任何类型的转换器。它只需要这种开关线性模拟。
更好的是,对于很多转换器,我们现在有了直接的平均开关选项。因此,如果你不想使用这种节能技术,或者如果你曾经使用传统的AC/DC转换器,我们为你提供了很多从620的平均块,现成的,然后可以线性化,在你的控制设计中使用,没有问题。
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