root/applications/pmsm/filters.h

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pmsm stuff

  • Property svn:eol-style set to native
Line 
1#ifndef PMSMFIL_H
2#define PMSMFIL_H
3
4#include "pmsm.h"
5#include <estim/particles.h>
6
7/*! \defgroup PMSM
8@{
9*/
10
11using namespace bdm;
12
13/* FAILURE :(((
14class MPFpmsm: public MPF {
15private:
16
17        double Rs, Ls, dt, Ypm, kp, p,  J, Mz;
18
19
20//! modelling theta as normal random walk with 2pi correction
21        class rwtheta: public pdf_internal<enorm<fsqmat> > {
22                double om_hat_dt;
23                double om_var;
24                double rth;
25                MPFpmsm& p;
26        public:
27                rwtheta ( MPFpmsm& p0 ) :p ( p0 ) {};
28                void set_parameters ( double omh0, double omv0, double rth0 ) {
29                        om_hat_dt=omh0*p.dt;
30                        om_var=omv0;
31                        rth=rth0;
32
33                        mat R ( 1,1 );
34                        R ( 0,0 ) =p.dt*p.dt*om_var+rth;
35                        vec mu ( 1 );
36                        mu ( 0 ) = om_hat_dt;
37                        iepdf.set_parameters ( mu, fsqmat ( R ) );
38                }
39                vec samplecond ( const vec &cond ) {
40                        iepdf._mu() =om_hat_dt+cond ( 0 );
41
42                        //
43//                      iepdf._mu()= x[3];// ----------
44                        vec th=iepdf.sample();
45                        if ( th ( 0 ) >pi ) th ( 0 )-=2*pi;
46                        if ( th ( 0 ) <-pi ) th ( 0 ) +=2*pi;
47                        return th;
48                }
49        };
50
51        class PMSMlin: public KalmanFull {
52        protected:
53                MPFpmsm &p;
54                double thm;
55        public:
56                PMSMlin ( MPFpmsm &p0 ) :p ( p0 ) {};
57                PMSMlin ( const PMSMlin &P0 ) : KalmanFull ( P0 ), p ( P0.p ), thm ( P0.thm ) {}
58               
59                PMSMlin* _copy() const {
60                        return new PMSMlin ( *this );
61                }
62
63                void fillA() {
64                        //ia
65                        //using namespace p;
66                        A ( 0,0 ) = ( 1.0- p.Rs/p.Ls*p.dt ) ;
67                        A ( 0,2 ) = p.Ypm/p.Ls*p.dt* sin ( thm );
68                        //ib
69                        A ( 1,1 ) = ( 1.0- p.Rs/p.Ls*p.dt ) ;
70                        A ( 1,2 ) = - p.Ypm/p.Ls*p.dt* cos ( thm );
71                        //om
72                        A ( 2,0 ) = p.kp*p.p*p.p * p.Ypm/p.J*p.dt* ( -sin ( thm ) );
73                        A ( 2,1 ) =p.kp*p.p*p.p * p.Ypm/p.J*p.dt* ( cos ( thm ) );
74                        A ( 2,2 ) = 1.0;
75                }
76
77                void condition ( const vec &cond ) {
78                        thm = cond ( 0 );
79                        fillA();
80                }
81        };
82
83        shared_ptr<rwtheta> rwt;
84
85        vec dQ;
86        vec dR;
87public:
88        void from_setting ( const Setting &set ) {
89                BM::from_setting ( set ); //reads drv
90
91                const SettingResolver& params_b=set["params"];
92                const Setting& params=params_b.result;
93
94                Rs= params["Rs"];
95                Ls = params["Ls"];
96                dt = 125e-6;
97                Ypm=params["Fmag"];
98                kp= params["kp"];
99                p= params["p"];
100                J = params["J"];
101
102                UI::get ( dQ, set, "dQ", UI::compulsory );
103                UI::get ( dR, set, "dR", UI::compulsory );
104
105                mat Q = diag ( dQ ( 0,2 ) );
106                mat R = diag ( dR ( 0,1 ) );
107
108                mat A=zeros ( 3,3 );
109                mat B=concat_vertical ( dt/Ls*eye ( 2 ), zeros ( 1,2 ) );
110                mat C=zeros ( 2,3 );
111                C ( 0,0 ) =1.0;
112                C ( 1,1 ) =1.0;
113                mat D= zeros ( 2,2 );
114
115                shared_ptr<PMSMlin> kal=new PMSMlin ( *this );
116                kal->set_parameters ( A,B,C,D,Q,R );
117                kal->set_statistics ( zeros ( 3 ), eye ( 3 ) );
118                kal->condition ( vec_1 ( 0.0 ) );
119                kal->validate();
120
121                pf = new PF;
122                rwt=new rwtheta ( *this );
123                pf->prior_from_set ( set );
124                pf->resmethod_from_set ( set );
125                pf->set_model ( rwt,new pdf() );
126
127                shared_ptr<RV> rv = UI::build<RV> ( set, "rv", UI::optional );
128                if ( rv ) {
129                        set_rv ( *rv );
130                }
131
132                if ( posterior()._rv()._dsize() >0 ) {
133                        kal->set_rv ( posterior()._rv().subselect ( "0,1,2" ) );
134                        pf->set_rv ( posterior()._rv().subselect ( "3" ) );
135                }
136
137                this->set_BM ( *kal );
138
139                UI::get ( log_level,set,UI::optional );
140        }
141        void bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) {
142                const vec &mu = posterior().mean();
143                const vec &Var =  posterior().variance();
144                rwt->set_parameters ( mu ( 3 ),Var ( 3 ),dQ ( 3 ) );
145// COPY from MPF bayes:
146                int i;
147                int n=pf->__w().length();
148                vec &lls = pf->_lls();
149
150// generate samples - time step
151                for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
152                        const vec &mu = BMs ( i )->posterior().mean();
153                        const vec &Var =  BMs ( i )->posterior().variance();
154                        rwt->set_parameters ( mu ( 2 ),Var ( 2 ),dQ ( 3 ) );
155
156                        Array<vec> &smp=pf->__samples();
157                        smp ( i ) = rwt->samplecond ( smp ( i ) );
158                        lls ( i ) = 0;
159                }
160// weight them - data step
161#pragma parallel for
162                for ( i = 0; i < n; i++ ) {
163                        BMs ( i ) -> bayes ( yt, concat(cond, pf->posterior()._sample ( i )) );
164                        lls ( i ) += BMs ( i )->_ll();
165                }
166
167                pf->bayes_weights();
168
169                ivec ind;
170                if ( pf->do_resampling() ) {
171                        pf->resample ( ind );
172
173#pragma omp parallel for
174                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
175                                if ( ind ( i ) != i ) {//replace the current Bm by a new one
176                                        delete BMs ( i );
177                                        BMs ( i ) = BMs ( ind ( i ) )->_copy(); //copy constructor
178                                }
179                        };
180                }
181
182
183        }
184};
185
186UIREGISTER ( MPFpmsm );
187
188*/
189
190/*!@}*/
191#endif //PMSMFIL_H
Note: See TracBrowser for help on using the browser.