root/applications/dual/IterativeLocal/pmsm_lqg.m @ 909

Revision 909, 5.0 kB (checked in by vahalam, 14 years ago)
Line 
1function pmsm_lqg
2% rizeni pmsm motoru - jednoduchy lqg algoritmus
3
4%nastaveni algortimu
5K = 10; %casy
6Kt = 100; %test casy
7
8N = 50; %vzorky
9It = 1; %iterace
10
11
12%konstanty modelu
13DELTAt = 0.000125;
14
15cRs = 0.28;
16cLs = 0.003465;
17cPSIpm = 0.1989;
18ckp = 1.5;
19cp = 4.0;
20cJ = 0.04;
21cB = 0;
22
23% a = 0.9898;
24% b = 0.0072;
25% c = 0.0361;
26% d = 1;
27% e = 0.0149;
28
29a = 1 - DELTAt*cRs/cLs;
30b = DELTAt*cPSIpm/cLs;
31c = DELTAt/cLs;
32d = 1 - DELTAt*cB/cJ;
33e = DELTAt*ckp*cp*cp*cPSIpm/cJ;
34
35OMEGAt = 1.15;%1.0015;
36
37%penalizace vstupu a rizeni
38v = 0.000001;%0.000001;
39w = 1;
40
41%matice modelu
42A = [a 0 0 0 0;...
43     0 a 0 0 0;...
44     0 0 d 0 (d-1);...
45     0 0 DELTAt 1 DELTAt;...
46     0 0 0 0 1];
47 
48B = [c 0;...
49     0 c;...
50     0 0;...
51     0 0;...
52     0 0];
53 
54% C = [1 0 0 0;...
55%      0 1 0 0];
56 
57X = [0 0 0 0 0;...
58     0 0 0 0 0;...
59     0 0 w 0 0;...
60     0 0 0 0 0;...
61     0 0 0 0 0];
62 
63Y = [v 0;...
64     0 v];
65 
66%pocatecni nastaveni
67Q = diag([0.0013, 0.0013, 5e-6, 1e-10]);
68R = diag([0.0006, 0.0006]);
69
70x0 = [0 0 1.0-OMEGAt pi/2 OMEGAt];
71P = diag([0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0]);
72
73%globalni promenne
74u = zeros(2, Kt+K);
75xs = zeros(5, Kt+K);
76xn = zeros(5, Kt+K, N);
77
78S = zeros(5, 5, K);
79L = zeros(2, 5, Kt+K);
80
81%zapinani a vypinani sumu, sumu v simulaci a generovani trajektorii s
82%rozptylem
83% sum = 1;%0.01;
84sumsim = 1;%0.01;
85neznalost = 1;
86
87% vycisti kreslici okno
88    clf
89    subplot(2, 3, 3);
90    hold all
91    plot(1:Kt, OMEGAt*ones(1,Kt));
92   
93tic
94
95% vzorky stavu
96for n = 1:N,
97    L = zeros(2, 5, Kt+K);
98    %iterace
99%     for iterace = 1:It,
100    x00 = x0' + neznalost*sqrt(P)*randn(5,1);   
101        %testovaci casy
102        for kt = 1:Kt,
103            %generovani stavu - jen pro horizont
104            xn(:, 1, n) = x00;           
105            for k = 1:kt+K-1,               
106               tu = L(:, :, k)*(xn(:, k, n));               
107               xn(1, k+1, n) = a*xn(1, k, n) + b*(xn(3, k, n) + xn(5, k, n))*sin(xn(4, k, n)) + c*tu(1) + sumsim*sqrt(Q(1, 1))*randn(); 
108               xn(2, k+1, n) = a*xn(2, k, n) - b*(xn(3, k, n) + xn(5, k, n))*cos(xn(4, k, n)) + c*tu(2) + sumsim*sqrt(Q(2, 2))*randn();
109               xn(3, k+1, n) = d*xn(3, k, n) + (d-1)*xn(5, k, n) + e*(xn(2, k, n)*cos(xn(4, k, n)) - xn(1, k, n)*sin(xn(4, k, n))) + sumsim*sqrt(Q(3, 3))*randn();
110               xn(4, k+1, n) = xn(4, k, n) + (xn(3, k, n) + xn(5, k, n))*DELTAt + sumsim*sqrt(Q(4, 4))*randn();
111               xn(5, k+1, n) = xn(5, k, n);
112            end
113            %prumerny stav
114            xs = xn(:, :, n);%mean(xn, 3);
115           
116            %receding horizon
117            S(:, :, K) = X;
118            for k = K:-1:2,               
119                A(3, 1) = -e*sin(xs(4, k+kt-1));
120                A(3, 2) = e*cos(xs(4, k+kt-1));
121                A(1, 3) = b*sin(xs(4, k+kt-1));
122                A(2, 3) = -b*cos(xs(4, k+kt-1));
123                A(1, 4) = b*(xs(3, k+kt-1) + xs(5, k+kt-1))*cos(xs(4, k+kt-1));
124                A(2, 4) = b*(xs(3, k+kt-1) + xs(5, k+kt-1))*sin(xs(4, k+kt-1));   
125                A(3, 4) = -e*(xs(2, k+kt-1)*sin(xs(4, k+kt-1) + xs(1,k+kt-1)*cos(xs(4, k+kt-1))));
126                A(1, 5) = b*sin(xs(4, k+kt-1));
127                A(2, 5) = -b*cos(xs(4, k+kt-1));
128                S(:, :, k-1) = A'*(S(:, :, k) - S(:, :, k)*B*inv(B'*S(:, :, k)*B + Y)*B'*S(:, :, k))*A + X;                         
129            end
130            L(:, :, kt) = -inv(B'*S(:, :, 1)*B + Y)*B'*S(:, :, 1)*A;
131            %spocital kt-te rizeni a vsechna dalsi nahradi jim
132            for k = kt+1:kt+K-1,
133                L(:, :, k) = L(:, :, kt);
134            end
135        end       
136       
137%     end
138        %napocte trajektorii pro vykresleni s kompletnim rizenim
139            xn(:, 1, n) = x00;
140            for k = 1:Kt+K-1,               
141               u(:, k) = L(:, :, k)*(xn(:, k, n));               
142               xn(1, k+1, n) = a*xn(1, k, n) + b*(xn(3, k, n) + xn(5, k, n))*sin(xn(4, k, n)) + c*u(1, k) + sumsim*sqrt(Q(1, 1))*randn(); 
143               xn(2, k+1, n) = a*xn(2, k, n) - b*(xn(3, k, n) + xn(5, k, n))*cos(xn(4, k, n)) + c*u(2, k) + sumsim*sqrt(Q(2, 2))*randn();
144               xn(3, k+1, n) = d*xn(3, k, n) + (d-1)*xn(5, k, n) + e*(xn(2, k, n)*cos(xn(4, k, n)) - xn(1, k, n)*sin(xn(4, k, n))) + sumsim*sqrt(Q(3, 3))*randn();
145               xn(4, k+1, n) = xn(4, k, n) + (xn(3, k, n) + xn(5, k, n))*DELTAt + sumsim*sqrt(Q(4, 4))*randn();
146               xn(5, k+1, n) = xn(5, k, n);
147            end
148           
149       
150    %vykresleni
151        subplot(2, 3, 1);
152        hold all
153        plot(1:Kt, xn(1, 1:Kt, n));
154        title('i_{\alpha}');
155        subplot(2, 3, 2);
156        hold all
157        plot(1:Kt, xn(2, 1:Kt, n));
158        title('i_{\beta}');
159        subplot(2, 3, 3);
160        hold all
161        plot(1:Kt, xn(3, 1:Kt, n) + xn(5, 1:Kt, n));
162        title('\omega');
163        subplot(2, 3, 4);
164        hold all
165        plot(1:Kt, xn(4, 1:Kt, n));
166        title('\theta');
167        subplot(2, 3, 5);
168        hold all
169        plot(1:Kt, u(1, 1:Kt));
170        title('u_{\alpha}');
171        subplot(2, 3, 6);
172        hold all
173        plot(1:Kt, u(2, 1:Kt));
174        title('u_{\beta}');   
175end
176
177toc
178
179end
Note: See TracBrowser for help on using the browser.